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时间:2019-05-16
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1、西安理工大学硕士学位论文LF精炼炉温度预估模型与合金化模型的研究和实现姓名:刘国元申请学位级别:硕士专业:检测技术与自动化装置指导教师:李强20080301摘要论文题目:LF精炼炉温度预估模型与合金化模型的研究和实现学科:检测技术与自动化装置研究生:刘国元导师:李强(副教授)签名:钢水温度是炼钢过程的重要控制指标,由于钢水温度过高和钢液、钢渣对测温枪的腐蚀,钢水温度的测量只能用热电偶进行消耗式点测,而无法得到钢水温度的连续变化的信息。如何建立合理的温度制度、精确控制钢液温度,是一个迫切需要解决的课题。而对LF炉钢水温度的准确预
2、测,是合理组织生产、提高钢水质量、降低炼钢成本、实现钢水温度控制的重要前提。本文研究将BP神经网络与专家系统相结合,根据生产工艺,建立精炼炉温度预估模型。深入考察了影响LF钢水温度的因素。从能量平衡的角度出发,将整个钢包体系作为一个系统,确定加热功率、钢水重量,钢包温度、包龄、渣厚、氩气吹入量、阶段7个主要因素作为网络的输入量。应用BP神经元网络进行初步预报,再根据专家工艺知识对一些特殊情况进行补正.与机理法和统计法相比,钢水温度预报的适应性和准确性都得到了改善。期望预报误差在士5"C之内的炉次占总炉次的85%。钢水的合金化是
3、一个比较复杂的过程,它不仅关系到钢的质量、合金的消耗量,而且关系到钢水的加热制度。在考虑元素收得率的基础上,根据合金添加公式准确地计算出追加合金的重量,从而改善钢水的质量。以C#语言编写程序,开发了功能完备、具有友好人机交互界面的软件,软件具有数据输入,温度预报等功能。关键词:LF炉温度预估;BP神经网络;合金化;成分微调。AbstractSubject:RESEARCHANDIMPLEMATIONOFTEMPERATUREPREDICTIONMODELOFMOLTENSTEELINLFANDALLOYMODELSpecial
4、ty:DETECTIVETECHNOLOGYANDAUTOMATICDEVICEAuthor:LiuGuoyuanInstructor:AssociateProf.LiQiangSignature:尘坠鱼竺挫Signature:Steeltemperatureisallimportantprocessindexforsteel—making.Becauseofhightemperatureandstrongerosionfromsteelandslag,steeltemperatureismeasuredbypoint-mea
5、surementmethodwiththermalcouples,continuoussteeltemperatureinformationcannotbeobtained.Itbecomesaveryurgentproblemtoestablishareasonabletemperaturesystemandaccuratelycontrolmoltensteeltemperature.Itisallimportantpremisetopredictaccuratelythetemperatureofmoltensteeli
6、nLFfororganizingproduction,improvingsteelquality,cuttingdowncostandcontrollingthesteelwatertemperature.Inthispaper,back_propagationneuralnetworkcombinedwithExpertsystemisstudied.ThetemperaturemodelofmoltensteelinLadleFurnace(LF)isestablishedaccordingtotheproductiont
7、echnique.ThefactorsofinfluencingmoltensteeltemperatureofLFweredeeplyinvestigatedduringbuildingupthemodelofBPnetwork.Seethewholesteelthesystemasasystemconsideringoftheenergybalance.Therefore,thefactorsusedinmodelwereconfirmedasfollows:thesupplyingpowertoheatmoltenste
8、el,weightofmoltensteel,temperatureofmoltensteel,agesofmoltensteel,depthofslag,argonblowingquantityandstage.Inthismeasurementmethod,BPneura
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