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LF精炼过程钢水温度预报模型的设计

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毕业论文范文题目：LF精炼过程钢水温度预报模型的设计，论文范文关键词：LF精炼过程钢水温度预报模型的设计
LF精炼过程钢水温度预报模型的设计毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：LF炉在冶金行业利用广泛,而LF电加热是一种广泛利用的实现调温功能的方法之一,因为连铸与炼钢之间的重要工序就是钢水的加热与调温。钢水的温度个别都在1520~1650℃之间,然而以目前咱们开发的检测元件要在这样恶劣的前提下工作基本是不可能的。那么对钢水温度的把持就是出产出合格钢水重中之重的前提之一了。所以检测,特别是持续检测就显得至（本文此处忽略..）关重要。人们在探究可能持续测量钢水温度材料的同时也在放眼于研究不同的测量方法。这时开篇提到的LF电加热缓缓为人们所留神。所谓LF精炼过程,就是抉择钢水、合金跟炉渣为研究的对象,根据能量的热均衡原理进行分析,进入钢包的能量减去损耗的能量就是钢水接收的能量,这样就可能猜测钢水的温度。但此种方法在猜测非线性温度变更的时候（本文此处忽略..）就存在必定的局限性。然而智慧的人们不会结束摸索的脚步,跟着打算机打算的广泛发展,各种利用体系层出不穷。人工智能技巧产生并逐步完美而且被冶金人采取。人工智能技巧被融入到冶金行业中,用以解决问题,也得到了冶金技巧人员的器重。人工智能可能模仿人脑行动,对复杂的行动有很好的辨析跟拟合。本文就是在分析某钢厂现场的工艺流程跟实（此处忽略..）际操作情况的基本上,断定了网络构造并树破了钢液温度的猜测模型。本文模型网络选有7个输入跟一个输出。采取的就是T—S型含混神经网络以热均衡为数学根据对LF内温度建模的。将现场采集到的数据通过此模型进行在线跟离线的预先检测时发明,固然还是有必定的误差,但误差的分布基本还是在3～5℃之间,猜测的精度还是比较高的。设其它因素不变（本文此处忽略..）的情况下,当电流电压跟功率增大时,通过网络模型所猜测的温度升高;当冷却水流量跟吹氩量变大时,通过模型所猜测的温度降落等。所以在设某些因素不变的情况时对模型进行验证的话,网络模型还是可能很好的反应工艺的实在情况的。另外,模型利用VB语言实现编程,在工控机上安装程序对LF全部过程预报温度。

以上为本篇毕业论文范文LF精炼过程钢水温度预报模型的设计的介绍部分。

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