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RH精炼作为冶炼超低碳钢必备的工艺，通常是铸造前的最后一道工序，对于RH精炼终点钢液温度和成分的精确控制直接影响铸造的顺行和铸坯质量。根据对某钢厂无取向硅钢RH精炼生产数据的统计分析，其温度平均命中率仅为29%，钢液C，Si，Mn，P，Als含量平均命中率分别为93%，32%，6%，79%，20%，而且波动很大。为此，研究开发RH精炼温度和成分模型，对于提高RH精炼效果很有必要。 北京科技大学的学者为了提高RH精炼钢液温度和成分命中率和控制精度，综合RH深脱碳冶金机理模型和NARX神经网络温度模型的优点，利用VisualBasic6.0语言结合Matlab神经网络工具箱，开发了RH精炼终点温度和成分预报模型，能够计算RH精炼吹氧量和合金加入量，并对RH精炼终点钢液温度和成分进行离线预报。模型预报精度较高，温度和成分（同时命中）的平均命中率达到85%，温度误差在±5℃以内的比例达到90%，碳质量分数预报误差均在5×10-6以内，Si，Mn，P，Als含量的平均命中率（相对误差在±5%以内的比例）均在90%以上；吹氧量、低碳硅铁、磷铁、铝粒和微碳锰铁加入量预报误差在-3%～7%以内的比例分别为90%、75%、75%、95%和70%。(素年）
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