Predictor neuronal del end-point de un convertidor

Autores/as

  • R. Valentini Dip. di Ing.Chimica, Chim. Ind. e Scienza dei Materiali -Université di Pisa
  • V. Colla Dip. di Ing.Chimica, Chim. Ind. e Scienza dei Materiali -Université di Pisa
  • M. Vannucci Scuola Superiore Sant'Anna, Pisa

DOI:

https://doi.org/10.3989/revmetalm.2004.v40.i6.299

Palabras clave:

Convertidor LD, modelo, red neuronal.

Resumen


La memoria presenta un sistema basado en redes neuronales capaz de predecir el llamado End Point de un convertidor, que utiliza la medida del contenido de oxígeno y de la temperatura para predecir el contenido de carbono final. A causa de las diversas desventajas del modelo algebraico normal LD, se han diseñado algunos modelos innovadores realizados mediante técnicas de soft-computing. El nuevo modelo permite obtener excelentes resultados en simulación y también en las pruebas on line.

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Publicado

2004-12-30

Cómo citar

Valentini, R., Colla, V., & Vannucci, M. (2004). Predictor neuronal del end-point de un convertidor. Revista De Metalurgia, 40(6), 416–419. https://doi.org/10.3989/revmetalm.2004.v40.i6.299

Número

Sección

Artículos