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科技 工业工程

更新时间:2020年3月13日

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高炉侵蚀状况预测过程中的神经网络方法1[Logvr.cn].pdf
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Logvr.cn电子书 本文阐述了高炉侵蚀预测的几种方法,比较了国内外对于高炉侵蚀预测工作的发展情况。基于国内目前在高炉侵蚀预测工作方面的现状,引出了有限元法、边界元法等目前常用的高炉侵蚀预测方法,这两种方法都是以高炉外层预埋的热电偶的温度为基础进行检验。其基本思想都是在炉缸二维剖面上,以炉壁炉底和侵蚀边界为边界条件,通过求解相应的热传导方程,得到电偶温度与实际测得温度进行比较。具体实现通过正交实验回归法,即预先假设一条侵蚀线,在该侵蚀线的基础上不断变换其形状和位置以此求得相应测温点上的温度。

高炉侵蚀状况预测过程中的神经网络方法作  者 : 赵蕾学位授予单位 :  上海海事大学学位名称 : 硕士导师姓名 : 葛元学位年度 : 2007关键词 : 有限元;神经网络;BP网络摘  要 : 本文阐述了高炉侵蚀预测的几种方法,比较了国内外对于高炉侵蚀预测工作的发展情况。基于国内目前在高炉侵蚀预测工作方面的现状,引出了有限元法、边界元法等目前常用的高炉侵蚀预测方法,这两种方法都是以高炉外层预埋的热电偶的温度为基础进行检验。其基本思想都是在炉缸二维剖面上,以炉壁炉底和侵蚀边界为边界条件,通过求解相应的热传导方程,得到电偶温度与实际测得温度进行比较。具体实现通过正交实验回归法,即预先假设一条侵蚀线,在该侵蚀线的基础上不断变换其形状和位置以此求得相应测温点上的温度。这种过程实际上是通过正交试验来搜索正确侵蚀线的过程。利用正交试验的广泛性,得到最佳试验组合,若结果尚不能使人满意,收缩移动范围,在得到的最佳组合试验结果上进行新一轮的正交试验。本文深入剖析了两种方法相同与不同点,在此基础上提出了有限元分析与神经网络预测相结合的方法。用神经网络记忆侵蚀边界的位置和形状(基边界点的坐标)与电偶处温度值存在的复杂的函数关系。本文对常用的几种神经网络,特别是在函数逼近领域里常用的几种神经网络,进行了系统的分析和比较,最后以BP神经网络作为训练对象。在BP神经网络中,又有着不同的训练方式,考虑到局部快... 

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