基于粒子群算法的钢水脱氧合金化配料的优化研究

摘要：

目前大多数的钢铁企业在脱氧合金化冶炼过程中,均按照不同元素的固定收得率或者是经验值来计算各合金的加入量,其特点是效率差、准确率低.因此对脱氧合金化过程中,当前炉次的合金配料进行自动优化以及成本的精准把控尤为重要.通过建立了基于粒子群优化的多目标规划模型,得到了不同钢种的合金配料方案,并随机抽取了 30组完整数据对模型进行检验,结果显示模型可在保证钢材质量的前提下,有效降低配料成本.

关键词：RBF神经网络;转炉终点;粒子群优化;合金配料

所属期刊栏目：50

分类号：TF713.6;O29(炼钢)

在线出版日期：2021-11-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：28-30