GA-BP渣系活度预测模型及不锈钢脱氧机理

摘要：

采用GA-BP神经网络模型对熔渣组元活度进行预测,通过对不同温度条件下不同组元渣系活度值的验证,证明了GA-BP渣系活度预测模型有较好的预测精度.在此基础上建立了奥氏体不锈钢、铁素体不锈钢冶炼过程中钢液脱氧热力学模型.热力学模型表明,钢液中铬质量分数越高,脱氧越困难;奥氏体不锈钢铝脱氧条件下,镍质量分数越高,脱氧能力越差;任何情况下降低熔渣中脱氧产物的活度都有利于降低平衡条件下钢液中溶解氧质量分数.

关键词：GA-BP神经网络、熔渣活度预测模型、不锈钢钢液脱氧

所属期刊栏目：27

分类号：TG4;TF1

在线出版日期：2017-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：7-11,18