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摘 要:本发明公开一种预测及优化熔剂性生球性能的方法,将原料成分SiO2含量、碱度R、MgO含量、混合料粒度中小于0.074mm质量分数与生球的成球率、抗压强度、落下强度及爆裂温度四个性能用BP神经网络进行预测,得到基于造球原料成分及造球混合料中小于0.074mm粒度的质量分数对生球性能的预测模型,该方法利用高斯分布数据扩增方法结合BP神经网络训练,利用该预测模型能够有效预测生球性能,且满足实际冶炼工艺要求,对优化生球性能,提高入炉比例具有重要的意义。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202210018911.1 | 专利名称: | 一种预测及优化熔剂性生球性能的方法 |
申请日: | 2022-01-10 | 申请/专利权人 | 华北理工大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 河北省唐山市曹妃甸区唐山湾生态城渤海大道21号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G16C60/00搜分类 球搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |