含硅量

作品数：170被引量：253H指数：8
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高炉炼铁含硅量的动态预测被引量：1
《科技和产业》2021年第2期249-255,共7页万绍蒙 李劲 
云南省科技领军人才培养计划项目(2015HA019);云南省自然科学基金资助项目(2016FA010)。
针对高炉炼铁过程中含硅量预测滞后性和复杂性等问题,建立以改进型Elman神经网络为基础的铁水含硅量动态预测数学模型,利用MATLAB工具箱对动态预测模型进行仿真和预测。首先利用蒙特卡洛法随机选取一组数据作为仿真数据样本,对改进后的E...
关键词：ELMAN神经网络 仿真 残差分析 统计检验法 动态预测 
降低高炉生铁含硅量的实践
《工业炉》2019年第3期33-35,共3页孙华云 于乐海 李明晶 
低硅炼铁是现代高炉炼铁节能减排的一项重要技术措施。莱钢5#高炉按照公司达标减排的生产要求,在炉况稳定顺行的前提下,通过控制并稳定炉缸温度,提高风量、风温及炉顶压力等有效措施,使生铁含硅量从0.47%降到0.39%,取得了良好的经济效益。
关键词：高炉操作 低硅冶炼 生铁含硅量 节能减排 
铜尾矿在制备蒸压加气混凝土砌块综合利用技术研究被引量：9
《砖瓦》2018年第10期71-73,共3页曾兴华 
实现铜尾矿回收利用意义重大。试验用铜尾矿中SiO_2含量较低,为29.41%,需复合天然砂作为制备蒸压加气混凝土的硅质材料,铜尾矿与天然砂的比例为1:1.7。得出了制备蒸压加气混凝土砌块的最佳配比,在蒸压釜(蒸汽压力1.3MPa、温度198℃)中...
关键词：铜尾矿 含硅量 蒸压加气混凝土砌块 研究 
钛合金表面激光熔覆制备低含硅量生物陶瓷涂层被引量：6
《红外与激光工程》2018年第3期86-92,共7页孙楚光 刘均环 陈志勇 朱卫华 朱红梅 何彬 王新林 
湖南省自然科学基金(2015JJ3109);湖南省教育厅高校科研项目(15K108);湖南省教育厅科学研究项目(16C1375)
采用5 kW横流CO_2激光器对表面预涂覆HA和SiO_2混合粉末的TC4钛合金激光熔覆获得低含硅量生物陶瓷涂层。利用X射线衍射仪(XRD)、扫描电镜(SEM)、X射线能谱仪(EDS)分析熔覆层的显微组织与物相成分,通过模拟体液(SBF)浸泡实验初步探讨涂...
关键词：激光熔覆 TC4钛合金 含硅生物陶瓷涂层 生物活性 耐腐蚀性能 
高炉炼铁过程中铁水含硅量动态预测研究与分析
《科学家》2017年第13期17-17,32,共2页牟方青 许著龙 王言 
本文针对高炉冶炼优质铁水的过程,以由铁水含硅量[Si]、含硫量[S]、喷煤量PML和鼓风量组成的数据库作为数学建模分析和数据挖掘的基础,建立基于误差反向传播神经网络[Si]的动态预测数学模型,以SML和ML作为输入参数,对于Si含量进行预测,...
关键词：高炉炼铁 神经网络 Si预测 控制 
基于RBF神经网络的铁水含硅量预测模型
《科学家》2017年第15期11-11,15,共2页禄文轩 
本文以RBF神经网络为基础建立了铁水含硅量的预测模型。首先利用Matlab建立[Si]的三层前馈神经网络预测模型，选取[S]-FL-PML三种数据作为RBF神经网络的输入，[Si]作为其输出。其次利用L-M算法设计优化方案，通过反馈校正的方式证明该...
关键词：RBF神经网络 铁水含硅量 预测模型 
六西格玛技术在低风温下低硅冶炼的应用研究
《中文科技期刊数据库(引文版)工程技术》2017年第12期00203-00203,共1页张红启 
利用六西格玛管理方法和工具,对中小型高炉低风温条件下的生铁含硅量进行了系统分析,找出了影响生铁含硅量的关键因子,并通过DOE实验找出了最佳范围。针对关键因子制定相应的改进方案,实现低硅冶炼目的。
关键词：高炉 低硅冶炼 六西格玛管理 生铁含硅量 
高炉冶炼过程的大数据建模研究
《化工管理》2017年第32期176-178,共3页曹正盛 冯健沛 杨非 蔡俊 廖进 
利用遗传算法优化的BP神经网络和局部线性的混沌时间序列模型对连续1000组高炉数据进行了预测。实验结果表明GA-BP神经网络相比传统BP神经网络在各方面都有了很大的提升;局部线性混沌时间序列的预测结果相当好,均高达80%以上,对实际生...
关键词：含硅量[Si] GA-BP神经网络 混沌时间序列 预测模型 
不同含硅量30Cr13系列不锈钢的腐蚀行为被引量：2
《腐蚀与防护》2017年第11期862-866,共5页毛宏焕 齐兴 金洋帆 杨弋涛 
以30Cr13马氏体不锈钢化学成分为基础,使用真空电弧熔炼炉调制出不同硅含量的30Cr13系列不锈钢试样,采用浸泡试验和电化学方法研究了合金元素Si及淬火温度对其组织及耐蚀性的影响。采用扫描电子显微镜分析试样腐蚀后的形貌。结果表明:S...
关键词：30Cr13不锈钢 腐蚀浸泡试验 点蚀 淬火温度 
基于PSO-BP神经网络的高炉炼铁含硅量预测模型
《中国战略新兴产业》2017年第7X期95-95,共1页王鹏飞 张晨 
高炉炼铁是一种具有强时延性的非线性系统,本文针对高炉炼铁过程中含硅量[Si]的动态预测问题,进行了数据挖掘与模型建立。首先对数据进行了预处理,包括3σ原则验证与归一化处理。同时[Si]预测问题可看做一个多输入单输出的多元时间序列...
关键词：PSO算法 BP神经网络 高炉炼铁含硅量 动态预测 
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