基于神经网络的炼钢最小成本研究

摘要：

炼钢过程中,脱氧合金化是钢铁冶炼中的重要工艺环节,在保证钢产品达到某些特定要求指标的同时,使工厂的成本最优化,是各大钢铁企业提高竞争力所要解决的主要问题.然而在冶炼过程中脱氧合金化的环节中,确定以成本最小为目标的最优配料方案是最为关键的要素.首先,本文以合金最低成本为目标函数,每种合金加入量为决策变量,建立了多元线性合金化成本优化模型,以来求解工业炼钢的最小成本.

关键词：目标函数、多元线性规划模型、最小成本

在线出版日期：2019-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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