کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
1513744 | 994515 | 2012 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Prediction of Iron Ore Sintering Characters on the Basis of Regression Analysis and Artificial Neural Network
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی انرژی
انرژی (عمومی)
پیش نمایش صفحه اول مقاله

چکیده انگلیسی
Iron ore sintering is a complex and hysteresis process, so the prediction of the iron ore sintering character is very necessary. By using stepwise regression analysis, this paper confirms the main factors that influence moisture content, fuel ratio, sintering speed and the sintering drum strength. By using BP artificial neural network, we construct the prediction model against the four characters mentioned afore, and prediction accuracy are 96.67%, 93.33%, 86.67% and 93.33% respectively. The model result used in sintering pot test, the experimental results show that the mix moisture and fuel ratio are optimized, and the sinter drum strength is improved.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Energy Procedia - Volume 16, Part B, 2012, Pages 769-776
Journal: Energy Procedia - Volume 16, Part B, 2012, Pages 769-776