基于神经网络的LF炉钢液温度的预测模型

• 作者: 张家磊 魏志君 汪亚伟
• 来源期刊: 现代交通与冶金材料
• 学科: 工学
• 关键词: LF炉终点温度 神经网络:人工测温 42CrMo4 温度预测
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 材料装备技术与应用|Material equipment technology and application
• 页码范围: 84-87
• 页数: 4页
• 分类号: TF703.5|TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2097-017X.2022.02.013

摘要

针对现有炼钢厂在LF炉钢液温度的控制方面,大多采用人工测温的方式,存在测量精度差,调节时间长等缺点,不利于钢的质量稳定且不利于降低成本.以42CrMo4钢种为例,通过进行相关性分析,筛选出影响42CrMo4的LF炉终点温度的因素,以这些影响因素作为输入,LF炉终点温度作为输出建立了神经网络的LF炉温度预测模型,探讨给定这些输入量,是否能得到较为准确的终点温度,实验表明神经网络模型能够很好地预测LF炉钢液温度.