【摘 要】
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在对铸坯质量缺陷类型及其主要影响因素分析总结的基础上,确定以特殊钢大方坯常见的中间裂纹、中心裂纹和中心偏析为研究对象,利用BP神经网络建立了该3种典型缺陷的预测模型
【机 构】
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北京科技大学冶金与生态工程学院,莱芜钢铁集团
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在对铸坯质量缺陷类型及其主要影响因素分析总结的基础上,确定以特殊钢大方坯常见的中间裂纹、中心裂纹和中心偏析为研究对象,利用BP神经网络建立了该3种典型缺陷的预测模型。基于冶金理论和连铸生产大量历史数据的统计分析,提炼出影响以上3种内部缺陷的20个主要工艺参数,进而提出20-15-3的预测模型网络拓扑结构。采用生产现场数据制做了预测模型的训练样本集和测试样本集。利用训练样本集将该神经网络训练至设定预报误差以内,再用测试样本集对所构建的网络进行了测试。基于训练成熟的神经网络模型,进一步编制在线预报系统,实现铸
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