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| 基于遗传算法的钢水“脱氧合金化”成本优化研究 | |
| 引用本文： | 苏庆,周泓机,邹立志. 基于遗传算法的钢水“脱氧合金化”成本优化研究[J]. 河南科技, 2019, 0(16) |
| 作者姓名： | 苏庆 周泓机 邹立志 |
| 作者单位： | 重庆邮电大学 |
| 摘 要： | 随着钢铁行业中高附加值钢种产量的不断提高,在保证钢铁质量的同时尽可能减少成本尤为重要。本文基于低碳钢HRB400B的历史数据记录,构建BP神经网络-脱氧合金化预测模型。根据16种合金原料的元素含量和单价,建立"脱氧合金化"总成本最优化模型,并采用遗传算法进行求解。结果显示,相同成本的不同方案中,各合金原料的用量可能存在较大差别,故应根据炼钢厂的实际情况确定合理的合金配料方案。 |
| 关 键 词： | 多元回归 BP神经网络 遗传算法 目标约束模型 |
Cost Optimization of Deoxidation Alloying of Molten Steel |
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