АЛГОРИТМ ОЦЕНКИ СОСТАВА ПЕРВИЧНОГО ШЛАКОВОГО РАСПЛАВА ЖЕЛЕЗОРУДНЫХ ОКАТЫШЕЙ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ИХ МИНЕРАЛОГИЧЕСКОГО СОСТАВА
Journal Title: Системні технології - Year 2015, Vol 1, Issue 4
Abstract
изложен подход к решению задачи прогнозирования состава первичного шлакового расплава в процессе агрегатных и фазовых превращений железорудных окатышей в условиях доменной плавки. Для оперативного контроля качества первичных расплавов в составе АСУ ТП предложены модели с учетом минералогического состава окатышей.
Authors and Affiliations
Дмитрий Степаненко
Keywords
Related Articles
- EP ID EP592977
- DOI -
- Views 52
- Downloads 0
Модальный анализ упругого колосниково - карточного элемента просеивающей поверхности шихтового вибрационного грохота
Розглядається рішення задачі модального аналізу руху елемента карткового сита просіює за допомогою системи моделювання задач міцності та математичної фізики ANSYS. Для елемента карткового сита, яке виготовлено для експер...
Определение гранулометрического состава материала в потоке воздуха с использованием диаграмм Пуанкаре
Работа посвящена задаче разработке методов определения гранулометрического состава материала на основе акустического мониторинга. Основная проблема исследуемой задачи заключается в сложности реализации и низкой точности...
Математическая модель маршрутизации трафика в гетерогенной информационной среде.
Приведена математическая модель поиска оптимального маршрута и его стоимости при наличии разнородных требований к маршрутизации в гетерогенной информационно-коммуникационной сети произвольной нестабильной структуры, позв...
Математическое обоснование работоспособности новой методики тестирования темперамента
Предложена новая методика определения типа темперамента. Рассмотрены алгоритмы обработки результатов тестирования и принятия решения о работоспособности новой методики путем сравнения с тестом Айзенка-EPQ на основе крит...
USING NEURAL NETWORKS PROGRAMMING ON JAVA FOR SOLVING THE PROBLEM OF SIGNAL RECOGNITION
The results of the study of signal recognition using neural networks are presented. Scanning of composite materials is performed in the presence of additive noise. A multilayer perceptron with back-propagation error is i...