公开(公告)号：CN112036081B

公开(公告)日：2021-06-01

申请号：CN202010872199.2

申请日：2020-08-26

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 刘青 ,  周凯啸 ,  林文辉 ,  孙建坤 ,  冯小明

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/08 ,  C21C5/28 ,  G06F111/04

Abstract: 本发明涉及钢铁冶金技术领域，提供了一种基于收得率预测的转炉出钢硅锰合金加入量确定方法，包括S1采集转炉多炉次生产数据并进行归一化处理；S2确定模型输入变量；S3确定影响转炉出钢过程合金收得率的因素，作为模型的输入变量；S4建立单调性约束的BP人工神经网络Mn元素收得率预测模型；S5调整模型参数，得到优化预测结果；S6确定转炉出钢硅锰合金的预测加入量。本发明方法采用单调性约束的方式对BP人工神经网络进行改进，使其能够和冶金反应机理结合，用来对转炉冶炼终点Mn元素收得率进行预测，能取得比普通BP人工神经网络更好的预测效果；具有较好的准确度和经济效益，可为现场生产过程合金的加入提供有益指导。

公开(公告)号：CN112036081A

公开(公告)日：2020-12-04

申请号：CN202010872199.2

申请日：2020-08-26

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 刘青 ,  周凯啸 ,  林文辉 ,  孙建坤 ,  冯小明

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/08 ,  C21C5/28 ,  G06F111/04

Abstract: 本发明涉及钢铁冶金技术领域，提供了一种基于收得率预测的转炉出钢硅锰合金加入量确定方法，包括S1采集转炉多炉次生产数据并进行归一化处理；S2确定模型输入变量；S3确定影响转炉出钢过程合金收得率的因素，作为模型的输入变量；S4建立单调性约束的BP人工神经网络Mn元素收得率预测模型；S5调整模型参数，得到优化预测结果；S6确定转炉出钢硅锰合金的预测加入量。本发明方法采用单调性约束的方式对BP人工神经网络进行改进，使其能够和冶金反应机理结合，用来对转炉冶炼终点Mn元素收得率进行预测，能取得比普通BP人工神经网络更好的预测效果；具有较好的准确度和经济效益，可为现场生产过程合金的加入提供有益指导。