The objective of this research was

The objective of this research was to use state-of-the-art artificial neural network approach to estimate the extent and effect of fluctuations in the chemical composition of stainless steel at tapping of an electric arc furnace, and thus scrap and alloy weights in the charge material mix, on the specific electrical energy consumption. Such an estimation would help to further evaluate process control strategies and optimize overall operation of the electric arc furnace. The multilayer perceptron architecture 5-5-1 with hyperbolic tangent function in the hidden layer and linear function in the output layer was used as an optimal neural network model. The model was built, tested and validated based on experimental melts of the electric arc furnace at a melt shop in Italy. The proposed model was presented as an adequate one based on the coefficient of determination (R2) which was above 0.9 as well as other error parameters calculated. The highest effect on the electrical energy consumption has carbon content.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วัตถุประสงค์ของงานวิจัยนี้คือการ ใช้วิธีการสมัยของโครงข่ายประสาทเทียมในการประเมินขอบเขตและผลกระทบของความผันผวนในองค์ประกอบทางเคมีของเหล็กกล้าไร้สนิมที่แตะเป็นเตาอาร์คไฟฟ้า และดังนั้น น้ำหนักของเสียและโลหะผสมในวัสดุค่า ผสม เกี่ยวกับปริมาณการใช้พลังงานไฟฟ้าเฉพาะ การประเมินจะช่วยในการประเมินกลยุทธ์การควบคุมกระบวนการ และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานโดยรวมของเตาอาร์คไฟฟ้าเพิ่มเติม ใช้สถาปัตยกรรมเพอร์เซปตรอนหลายชั้น 5-5-1 ด้วยฟังก์ชันไฮเพอร์โบลิสัมผัสในชั้นซ่อนและฟังก์ชันเชิงเส้นในชั้นออกเป็นแบบจำลองโครงข่ายประสาทเหมาะสมที่สุด รูปแบบ สร้างทดสอบ และตรวจสอบตามทดลองละลายเตาอาร์คไฟฟ้าร้านละลายในอิตาลี รูปแบบนำเสนอถูกนำเสนอเป็นการเพียงพอขึ้นอยู่กับค่าสัมประสิทธิ์การกำหนด (R2) ซึ่งเหนือ 0.9 เป็นอื่นข้อผิดพลาดพารามิเตอร์คำนวณ ผลการใช้พลังงานไฟฟ้าสูงสุดมีคาร์บอน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วัตถุประสงค์ของงานวิจัยนี้คือการใช้รัฐของศิลปะประดิษฐ์วิธีเครือข่ายประสาทที่จะประเมินขอบเขตและผลกระทบจากความผันผวนขององค์ประกอบทางเคมีของสแตนเลสที่แตะของเตาหลอมอาร์คไฟฟ้าและทำให้เศษและน้ำหนักอัลลอยด์ใน เรียกเก็บเงินจากการผสมวัสดุที่เฉพาะเจาะจงในการใช้พลังงานไฟฟ้า การประเมินดังกล่าวจะช่วยในการประเมินกลยุทธ์การควบคุมกระบวนการและเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานโดยรวมของเตาหลอมอาร์คไฟฟ้า สถาปัตยกรรมหลายตรอน 5-5-1 กับฟังก์ชั่นการผ่อนชำระสัมผัสกันในชั้นที่ซ่อนอยู่และฟังก์ชั่นเชิงเส้นในชั้นการส่งออกที่ใช้เป็นรูปแบบเครือข่ายประสาทที่ดีที่สุด รูปแบบการสร้างทดสอบและตรวจสอบขึ้นอยู่กับการทดลองละลายของเตาหลอมอาร์คไฟฟ้าที่ร้านละลายในอิตาลี การนำเสนอรูปแบบที่ถูกนำเสนอในฐานะที่เป็นหนึ่งเพียงพอขึ้นอยู่กับค่าสัมประสิทธิ์การตัดสินใจ (R2) ซึ่งสูงกว่า 0.9 เช่นเดียวกับพารามิเตอร์ข้อผิดพลาดอื่น ๆ คำนวณ ผลสูงสุดในการใช้พลังงานไฟฟ้าที่มีปริมาณคาร์บอน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อใช้รัฐ - of - the - art โครงข่ายประสาทเทียมแบบประเมินขอบเขตและผลกระทบของความผันผวนในองค์ประกอบทางเคมีของเหล็กสแตนเลสที่แตะของเตาอาร์คไฟฟ้า และดังนั้นจึง เศษโลหะผสมน้ำหนักในค่าใช้จ่ายของวัสดุผสมที่เฉพาะเจาะจงการใช้พลังงานไฟฟ้าเช่น การประเมินจะช่วยเพิ่มเติมประเมินกลยุทธ์การควบคุมกระบวนการและเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานโดยรวมของเตาอาร์คไฟฟ้า . เพอร์เซปตรอนหลายชั้นสถาปัตยกรรม 5-5-1 ด้วยฟังก์ชัน hyperbolic tangent ในชั้นซ่อนและฟังก์ชันเชิงเส้นในการแสดงผลชั้นถูกใช้เป็นแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมที่เหมาะสมที่สุด รูปแบบที่ถูกสร้างขึ้นการทดสอบและการตรวจสอบจากการทดลองหลอมในเตาอาร์กไฟฟ้าที่หลอมละลาย , อิตาลี โดยใช้แบบจำลองที่เสนอเป็นเพียงพอหนึ่งขึ้นอยู่กับค่าสัมประสิทธิ์การตัดสินใจ ( R2 ) ซึ่งสูงกว่า 0.9 รวมทั้งอื่น ๆข้อผิดพลาดพารามิเตอร์ที่คำนวณไว้ สูงสุดต่อการใช้พลังงานไฟฟ้าที่มีปริมาณคาร์บอน .