Dynamic modelling of the electric arc furnace process using artificial neural networks

J.-C. Baumert; R. Engel; C. Weiler

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Dynamic modelling of the electric arc furnace process using artificial neural networks

机译：利用人工神经网络对电弧炉过程进行动态建模

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Starting from known linear models for calculating the electric energy required to elaborate a heat in an electric arc furnace, new approaches based on artificial neural networks (ANN) have been studied. The effects of strongly non-linear relations between critical furnace process parameters and other variables, not taken into account in an equation based model, have been integrated in the ANN models. Both the off-line and on-line use of models based on time series and a new system of interconnected ANNs are described. The on-line model is designed to accurately predict the end of the heat.

机译：从用于计算电弧炉中热量所需的电能的已知线性模型开始，已经研究了基于人工神经网络（ANN）的新方法。在基于方程的模型中未考虑的关键炉工艺参数与其他变量之间的强非线性关系的影响已集成到ANN模型中。描述了基于时间序列的模型的离线和在线使用以及互连的ANN的新系统。在线模型旨在准确预测热量的结束。

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来源
《Revue de Metallurgie》 |2002年第10期|p.839-849|共11页
作者
J.-C. Baumert; R. Engel; C. Weiler;
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作者单位

ProfilARBED Recherches, Luxembourg;

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类冶金工业;
关键词

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