张思源

作品数：2被引量：13H指数：1
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供职机构：北京科技大学钢铁冶金新技术国家重点实验室更多>>
发文主题：IF钢BP神经网络神经网络低碳钢超低磷钢更多>>
发文领域：冶金工程更多>>
发文期刊：《工程科学学报》《中国冶金》更多>>
所获基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金中国博士后科学基金更多>>
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BP神经网络IF钢铝耗的预测模型被引量：12
《工程科学学报》2017年第4期511-519,共9页张思源 包燕平 张超杰 林路 
国家自然科学基金资助项目(51404022);钢铁冶金新技术国家重点实验室自主课题(41616003)
为了解决某钢厂IF钢冶炼RH精炼过程铝耗偏高问题,通过数理统计和BP神经网络相结合的方法建立了铝耗预测模型,并与多元线性回归模型进行比较,该模型具有更高准确度.该模型分析了不同冶炼工艺参数对铝耗的具体影响,并对相应工艺参数进行...
关键词：IF钢 低碳钢 铝耗 神经网络 预测模型 
单渣脱磷石灰消耗量预报模型的应用与分析被引量：1
《中国冶金》2016年第11期21-25,共5页张思源 包燕平 林路 郭建龙 王敏 
中国博士后科学基金资助项目(2015T80039);中央高校基本科研业务费资助项目(FRF-TP-15-008A3)
以物料平衡和热力学平衡等为理论基础,通过钢厂数据对理论结果进行修正,应用Visual Basic软件设计单渣脱磷过程石灰消耗量预报模型。预报的石灰消耗量与钢厂数据进行对比,误差范围在20%以内的占到93.4%,10%以内的占到82.7%。通过该模型...
关键词：单渣法 脱磷模型 石灰消耗量 超低磷钢 
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