基于BP神经网络的LF精炼终点温度预测模型

作者：郑伟; 李廷刚; 陈勇; 马仲群; 孙建鹏; 毛勇

来源：山西冶金, 2019, 42(03): 30-31.

DOI：10.16525/j.cnki.cn14-1167/tf.2019.03.12

• 不锈钢
• CALPHAD
• 热力学

通过对LF精炼过程的研究找出了对LF精炼终点温度起主要作用的工艺参数,应用BP神经网络建立了终点拟合仿真函数模型。应用现场实际测量结果与模型预测结果进行对比,温度误差小于5℃的炉次为总炉次的96.5%,温度误差最大值为8℃。