常运合
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曾智
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张家泉
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何庆文
,
申景霞
,
张利平
钢铁
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,实现铸坯质量在线实时预报.
关键词:
大方坯
,
质量预报
,
BP神经网络
