为提高铁矿石的综合利用,降低炼铁成本,本文以某钢铁厂的实际炼铁工艺流程为背景,基于.NET平台开发了铁矿选配系统。该系统主要包括铁矿石评估、烧结配矿与高炉配料三大核心功能模块。在铁矿石评估模块中,根据铁矿石各性能参数指标之间的联系,建立了一套完整的铁矿评价体系,由评价法则的计算结果可对铁矿的综合性能与价格做出评估,从而指导铁矿石采购;在烧结配矿模块中,根据烧结矿中各物质之间的联系,建立了烧结配料线性规划数学模型与烧结质量预测模型,并分别采用了单纯形法与BP神经网络算法对其进行求解,从而得到最低烧结成本下的配矿方案与质量预测效果;在高炉配料模块中,根据入炉原料之间的联系,建立了高炉配料线性方程组,通过求解方程组中的未知量,对高炉原料成本、炉渣成分以及铁水成本做出预测,从而确定最低成本下的高炉配料方案。本文结合某钢铁厂炼铁过程中的真实数据与需求,对铁矿选配系统进行了设计与实现。运行结果表明,铁矿选配系统不仅能快速、合理地评估铁矿石的综合性能,而且能科学地提供采购建议与配料方案,提高了钢铁企业的生产效率,降低了炼铁成本,为加强炼铁流程的智能化管理提供了理论依据与技术支撑。