Predicting Model in the Smelting Magnesium by Silicon-Thermo-Reduction Based on Artificial Neural Network

机译：基于人工神经网络的硅热减少预测冶炼镁的模型

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This paper described the application of neural networks in predicting the rate of producing magnesium by silicon-thermo-reduction. First of all, a mathematical model between the process parameters and the rate of producing magnesium was set up with neural network. When the model was satisfied, it could be used for predicting the rate of producing magnesium. Through doing a great number of productive tests in the winca(hebi) magnesium company with limited liability according to the satisfied model, the rate of the producing magnesium is increasing obviously. So it is a kind of effective means for increasing producing magnesium by silicon-thermo-reduction.

机译：本文描述了神经网络在通过硅热还原预测生产镁的速率。首先，使用神经网络建立了工艺参数与生产镁的速率之间的数学模型。当型号满足时，它可以用于预测产生镁的速率。通过在Winca（Hebi）镁公司在Winca（Hebi）镁公司的大量生产测试中，根据满意的模型，生产镁的速率明显增加。因此，通过硅热还原增加产生镁的一种有效手段。

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来源
《International Conference on Advances in Materials and Manufacturing Processes》|2011年||共4页
会议地点
作者
Liangbo Ji; Yongzhi Li;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TF7-532;
关键词
Smelting magnesium by silicon-thermo-reduction; Artificial neural network; Orthogonal plan method; Rate of producing magnesium; Predict;

机译：通过硅 - 热减少冶炼镁;人工神经网络;正交的计划方法;生产镁;预测;

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