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基于BP神经网络的散装铁精矿液化风险评估模型

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在海上运输过程中,散装铁精矿等固体散货物存在液化可能性,需对此进行有效评估.引入加速度作为影响散装铁精矿液化形成的参量,利用MATLAB程序构建基于BP神经网络算法的散装铁精矿液化风险等级多因素综合评判模型,预测细粒含量为4.8％的铁精矿在不同含水率和加速度条件下的液化风险等级,并与铁精矿室内模型进行对比实验.结果表明:铁精矿液化风险评估等级均处于IV及以上,预测结果与实验结果一致.该液化风险评估模型能够有效预测散装铁精矿在海上运输过程中液化的可能性,为确保固体散货物的海运安全提供参考.
BP Neural Network Model for Evaluating the Liquefaction Risk of Iron Ore Concentrates

王海涛、简琦薇

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上海工程技术大学机械与汽车工程学院,上海201620

铁精矿 液化 风险评估 BP神经网络

201310065

2021

10.11907/rjdk.202326

软件导刊
湖北省信息学会

软件导刊

影响因子：0.524
ISSN：1672-7800
年,卷(期)：2021.20(10)
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