【摘 要】
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基于人工神经网络原理及数值模拟技术,对定向凝固连续铸造过程中控制参数的选取进行了研究.利用自行设计的上引式定向凝固连铸机,结合数值模拟,提取了引晶速率、熔体温度、结
【机 构】
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上海交通大学轻合金精密成形国家工程中心,上海大学材料科学与工程学院
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基于人工神经网络原理及数值模拟技术,对定向凝固连续铸造过程中控制参数的选取进行了研究.利用自行设计的上引式定向凝固连铸机,结合数值模拟,提取了引晶速率、熔体温度、结晶器温度、冷却水温度、冷却水流量、冷却距离等控制参数值及相应目标参数值的固液界面位置.通过归一化处理所得数据,采用BP算法训练网络,对定向凝固连铸控制参数与固液界面位置之间的映射关系进行了函数逼近,建立了固液界面位置神经网络模型.依据该模型,可定量预测定向凝固连铸过程的工艺状态,并可为将来的定向凝固连铸神经网络控制提供可行的控制模型.
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