一种转炉出钢过程合金加入量的确定方法和系统
公开
摘要
本发明属于钢铁冶金技术领域，具体为一种转炉出钢过程合金加入量的确定方法和系统，考虑到LSTM神经网络对非线性关系有很强的捕捉能力，本发明构建基于LSTM神经网络的合金元素收得率预测模型，不同合金元素由于影响其收得率的因素不同，即模型输入变量不同，因此不同合金元素建立不同的LSTM模型进行训练。另外，本发明结合收得率预测结果通过整数线性规划求解得到合金加入量，该方法不仅能够快速找到合金配料的最优方案，同时提高了转炉炼钢过程成分命中率和钢产品稳定性，且获得的总成本最低，有效降低合金化成本，具有良好的应用前景。
基本信息
专利标题 ：
一种转炉出钢过程合金加入量的确定方法和系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114611844A
申请号 ：
CN202210507582.7
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-05-11
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
包燕平郑瑞轩
申请人 ：
北京科技大学
申请人地址 ：
北京市海淀区学院路30号
代理机构 ：
深圳峰诚志合知识产权代理有限公司
代理人 ：
张腾
优先权 ：
CN202210507582.7
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06Q50/04 C21C5/28 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政；管理
G06Q10/04
预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-06-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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