摘要：脱氧合金化是转炉冶炼流程的重要一环，成分稳定性是否精确直接影响后续精炼效果。由于受出钢氧含量等影响，合金元素收得率影响因素较多，给脱氧合金化模型的创建带来一定难度，很多传统转炉也没有配备合金化模型。基于级联BP神经网络技术，以数据分析筛选重要影响因子作为网络输入，钢水量、合金量作为输出建立网络，最终以VBA程序形成合金化应用软件。该软件的应用促使实际生产取得重要进步，结果表明：钢水量预测与实际偏差2t以内命中率97.5%，硅锰合金预测与实际偏差50kg以内命中率94.6%，硅铁量和实际值的偏差10kg以内达到命中率98.5%，增碳剂加入量和实际值的偏差5kg以内命中率89.8%。 关键词：神经网络；级联BP；合金化模型 下载高清全文—基于级联BP网络的转炉合金化模型开发.pdf