钢包精炼渣成分的优化与预报

摘要：

用于钢包精炼的CaO-SiO<,2>-Al<,2>O<,3>-MgO-CaF<,2>还原性渣系的泡沫特性取决于熔渣的化学成分。该文用偏最小二乘法（PLS）实现了对熔渣成分的优化，用人工神经网络算法建立了熔渣的泡沫高度与其成分之间的模型并对优化结果进行了准确预报。

关键词： 精炼渣 泡沫稳定性 模式识别优化 人工神经网络预报

作者: 郑庆 陈念贻

作者单位: 大学上海市钢铁冶金重点实验室 院上海冶金所

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国金属学会”98冶金过程物理化学学术会议

会议地点: 上海

会议语种:中文

页码: 774～778

在线出版日期: 1998-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）