遗传神经网络改进正规溶液模型及其在二元渣系中的应用

• 作者: 吴令 姜周华 梁连科 龚伟
• 来源期刊: 金属学报
• 学科: 工学
• 关键词: 炉渣 正规溶液 活度 神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2008,（7）
• 页码范围: 799-802
• 页数: 4页
• 分类号: TF534.1|O242.1|TP183
• 字数: 1619字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0412-1961.2008.07.006

摘要

利用遗传神经网络对正规溶液模型组元交互作用能进行了改进,使之更接近实际溶液活度模型,并将其应用于MnO-SiO2及CaO-Al2O3二元渣系的组元活度计算.由于实际溶液的性质不同于正规溶液,在模型对交互作用能ΩMi-Si和ΩSi-Mn的计算时发现,Ωij不仅是温度和组成的函数,而且在相同的温度和组成时,Ωij≠Ωji.通过将该模型的计算结果与大量文献数据进行对比研究,发现该模型具有很强的非线性拟合能力,能准确地预报实际溶液组元活度值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜周华	东北大学材料与冶金学院	237	1858	23.0	32.0
2	梁连科	东北大学材料与冶金学院	43	323	11.0	16.0
3	龚伟	东北大学材料与冶金学院	33	244	8.0	14.0
4	吴令	东北大学材料与冶金学院	4	9	2.0	3.0