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Die Entwicklung eines mathematischen Modells zur Optimierung der Entkohlung im primären Raffinationsprozess steht im Mittelpunkt dieses Buches. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz, insbesondere künstlicher neuronaler Netze, wird eine präzise Vorhersage der entscheidenden Variablen wie Endblaszeit und Kohlenstoffgehalt im flüssigen Stahl ermöglicht. Die Ergebnisse zeigen eine hohe Übereinstimmung mit realen Daten aus einem Stahlwerk, was die Relevanz und Effizienz des Modells unterstreicht.
Nákup knihy
Einsatz künstlicher neuronaler Netze in Sauerstoffkonvertern in der Stahlerzeugung, Felipe Farage David
- Jazyk
- Rok vydání
- 2020
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- (měkká)
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- Titul
- Einsatz künstlicher neuronaler Netze in Sauerstoffkonvertern in der Stahlerzeugung
- Podtitul
- Vorhersage des Schlagendes und des endgültigen Kohlenstoffgehalts von Flüssigstahl.
- Jazyk
- německy
- Autoři
- Felipe Farage David
- Vydavatel
- Sciencia Scripts
- Rok vydání
- 2020
- Vazba
- měkká
- Počet stran
- 64
- ISBN13
- 9786200928214
- Série
- Anotace
- Die Entwicklung eines mathematischen Modells zur Optimierung der Entkohlung im primären Raffinationsprozess steht im Mittelpunkt dieses Buches. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz, insbesondere künstlicher neuronaler Netze, wird eine präzise Vorhersage der entscheidenden Variablen wie Endblaszeit und Kohlenstoffgehalt im flüssigen Stahl ermöglicht. Die Ergebnisse zeigen eine hohe Übereinstimmung mit realen Daten aus einem Stahlwerk, was die Relevanz und Effizienz des Modells unterstreicht.