脱氧合金化流程的指标预测与成本优化模型  

作　　者：陈惟崴 聂荣志 田玥[1] 

机构地区：[1]南开大学,天津300000

出　　处：《科学技术创新》2021年第18期46-50,共5页Scientific and Technological Innovation

摘　　要：工业钢材制造中脱氧合金化流程效益的提高,不仅是厂商的诉求,更是国家发展转型的需要。为了探究这一过程的原理以期实现对原料利用率的预测和成本优化,本文建立了基于精确径向基函数的神经网络预测模型,并使用遗传算法改善,有效提高模型预测精度和稳定性。此外,利用粒子群算法的多目标搜索,计算得出成本优化的配料方案,大幅提高了产品效益。

关 键 词：遗传算法 RBF神经网络 粒子群算法 多目标优化 

分 类 号：TF704.1[冶金工程—钢铁冶金] TF704.2