【摘 要】
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该研究引入神经网络模型进行保护渣开发,其目的有二个,其一是为保护渣的开发提供一种新手段,其二是解决经验模型的精度问题,包括保护渣的物性实验数据受噪音污染严重,目前尚
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该研究引入神经网络模型进行保护渣开发,其目的有二个,其一是为保护渣的开发提供一种新手段,其二是解决经验模型的精度问题,包括保护渣的物性实验数据受噪音污染严重,目前尚未有较好的方法避免;化学成分与性能间存在着复杂的非线性关系等.该工作详细调研的保护渣的成分、性能和作用及其相互关系.在对保护渣的化学组成和初渣的矿相组成及液渣的析晶情况进行详细分析的基础上,阐述了保护渣的粘度、结晶温度、界面张力、接触角和包含熔融结构、分熔特性及熔化速率在内的熔融特性,讨论了保护渣的熔化行为、渣池深度及渣耗.同时,对于保护渣在连铸中所起的作用,如防止钢液二次氧化、吸收上升至渣/金界面的夹杂、熔池表面的绝热、润滑铸坯和控制结晶器/铸坯间的传热进行了归纳和总结,简要介绍了保护渣的生产工艺.
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