Використання штучної нейронної мережі для визначення кількості присадок в системі автоматизованого управління виплавкою сталі в кисневому конвертері

Автор(и)

  • S. P. Sokol ДВНЗ «Приазовський державний технічний університет», м. Маріуполь, Ukraine
  • O. I. Simkin ДВНЗ «Приазовський державний технічний університет», м. Маріуполь, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.31498/2225-6733.29.2014.39296

Ключові слова:

моделювання, штучна нейронна мережа, сталеплавильна промисловість

Анотація

У статті наводиться алгоритм визначення кількості розкислюючих та легуючих матеріалів, що загружаються до киснево-конвертерної печі та стальковша, на основі інформації про шихтовку плавки та хімічний склад сталі за допомогою штучної нейронної мережі (ШНМ)

Біографії авторів

S. P. Sokol, ДВНЗ «Приазовський державний технічний університет», м. Маріуполь

Старший викладач

O. I. Simkin, ДВНЗ «Приазовський державний технічний університет», м. Маріуполь

Кандидат технічних наук, доцент

Посилання

Hybrid Modeling of Molten Steel Temperature Prediction in LF / Huixin Tian, Zhizhong Mao, Yan Wang // ISIJ International. – 2008. – №1. – P. 58-62.

A New Incremental Learning Modeling Method Based on Multiple Models for Temperature Prediction of Molten Steel in LF / Huixin Tian, Zhizhong Mao, Yan Wang // ISIJ International. – 2009. – №1. – P. 58-63.

Uma K. Matlab Based Artificial Neural Network Model for Prediction of Melt down Temperature in Steel Making / K. Uma, R.M. Potdar // International Journal of Engineering and Management Sciences. – 2011. – № 2(4). – P. 22-232.

Meradi H. Prediction of Bath Temperature using Neural Networks / H. Meradi, S. Bouhouche, M. Lahreche // World Academy of Science, Engineering and Technology. – 2008. – P. 946-950.

Converter end-point prediction model using spectrum image analysis and improved neural network algorithm / Hong-Yuan Wen, Qi Zhao, Yan-Ru Chen, Mu-Chun Zhou, Meng Zhang, Ling-Fei Xu // Optica Applicata. – 2008. – No. 4. – P. 693-704.

Neural Network-Based Prediction Of Additives In The Steel Refinement Process / Tadeusz Wieczorek, Mirosław Kordos // Computer Methods In Materials Science. – 2010. – №1. – P. 1-10.

Turkenich D.I. Control of steel melting in BOF / D.I. Turkenich. – Moscow : Metallyrgy, 1978. – 360 p. (Rus.)

Mathematical models and systems of control of BOF melting / V.S. Bogushevskiy, L.F. Litvinov, N.A. Ryumshin, V.V. Sorokin. – Kiev : NPK «Kiev Institute of Automation», 1998. – 304 p. (Rus.)

Bigeev A.M. Mathematical description and calculations of steelmaking processes / A.M. Bigeev. – Moscow : Metallurgy, 1982. – 160 p. (Rus.)

##submission.downloads##

Як цитувати

Sokol, S. P., & Simkin, O. I. (2015). Використання штучної нейронної мережі для визначення кількості присадок в системі автоматизованого управління виплавкою сталі в кисневому конвертері. Вісник Приазовського Державного Технічного Університету. Серія: Технічні науки, (29), 188–198. https://doi.org/10.31498/2225-6733.29.2014.39296