【摘 要】
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为保证成品钢在某些物理性能上达到特定要求,其投入合金的种类和数量的设计十分重要,在保证钢水质量的同时最大限度的降低钢水成本.首先,计算出C、Mn元素的历史收得率,通过方
【机 构】
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华北理工大学数学建模创新实验室,河北 唐山,063210
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为保证成品钢在某些物理性能上达到特定要求,其投入合金的种类和数量的设计十分重要,在保证钢水质量的同时最大限度的降低钢水成本.首先,计算出C、Mn元素的历史收得率,通过方差分析元素收得率,比较效应量大小找出主要的影响因素.然后,考虑到影响合金元素收得率因素不唯一,这种具有多变量特点的系统,基于BP神经网络建立合金元素收得率预测模型.最后,鉴于每种合金所含元素种类、成分不同,存在多种加料方案,为实现钢水质量达标与成本最小化,从而建立最优合金化模型,解决目标规划问题.
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