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参考有关研究提供的方法,结合攀钢铸机条件及非金属夹杂检测结果,建立了攀钢板坯的非金属夹杂存在预报模型.在铸机拉速较低时,模型预报结果与铸坯夹杂实际存在状况吻合较好.

基于LM算法BP神经网络的高炉-转炉界面铁水温度预报模型

通过研究高炉-转炉界面铁水运输过程温度的主要影响因素,确定了影响高炉-转炉界面铁水运输过程温度的参数,建立了基于Levenberg-Marquardt (LM)算法BP神经网络的高炉-转炉界面铁水温度及铁水过程温降的预报模型.用沙钢100包铁水数据进行模型训练,50包铁水数据进行现场预报,结果表明:在高炉-转炉界面“一包到底”模式下,当绝对误差| X |≤20℃时,铁水温度命中率为94％,铁水温降命中率为78％；当绝对误差|X|≤40℃时,铁水温度命中率为100％,铁水温降命中率为92％,该预报模型能够满足现场实际生产需求,对炼钢生产有很好的指导意义.

关键词: 温度 , BP神经网络 , LM算法 , 预报模型

VD炉钢水温度预报模型

李亮 , 姜周华 , 王文忠 , 徐荣军 , 刘晓 , 顾文兵

材料与冶金学报 doi:10.3969/j.issn.1671-6620.2002.01.015

在建立VD炉温度预报神经网络模型过程中,考察了影响目标温度的因素,并应用模式识别方法对各因素进行特征分析与筛选,删除了其中三个不必要的变量:吹氩量、VD罐冷却时间以及VD罐上炉使用时间.用筛选后的样本训练神经网络,预报精度有15%左右的提高.模型在线连续预报了76炉次,预报温度与实际测量温度之差在±4℃、士5℃之内的炉次分别占67.1%与80.3%.

关键词: 模式识别 , 神经网络 , 预报模型 , 钢水温度 , VD

大型筒节轧制力预报模型

孙建亮 , 彭艳 , 张永振 , 陈素文 , 韩辉

钢铁 doi:10.13228/j.boyuan.issn0449-749x.20140733

根据筒节和轧辊的几何关系，得到了筒节上下表面接触弧长的几何方程；根据现场数据和有限元方法，得到了筒节上下表面接触弧长的变形方程；结合几何方程和变形方程，并基于赫希柯克公式计算了考虑弹性压扁的筒节接触弧长。由于筒节外端对轧制力的影响远远大于接触摩擦的影响，结合接触弧长模型和材料变形抗力模型，基于现场数据和优化算法，优化得到了外端应力状态影响系数，从而建立了大型筒节轧制力预报模型。结果表明：上下辊的接触弧长不等，上辊接触弧长稍大于下辊接触弧长，上辊压下量大于下辊压下量，上辊和下辊的接触弧长之比约为1.3左右；将模型应用到筒节轧制中，计算轧制力与实测轧制力平均误差为9.2%，模型计算精度较高，能够满足工业应用要求。

关键词: 大型筒节轧制 , 外端影响 , 轧制力模型 , 预报模型

基于L-M算法BP神经网络的转炉炼钢终点磷含量预报

李长荣 , 赵浩文 , 谢祥 , 尹青

钢铁

转炉炼钢过程是一个非常复杂的物理化学变化过程,人工控制很难一次达到终点目标值,通常需要经过多次补吹才能出钢.通过研究影响转炉冶炼终点磷含量的主要因素,确定了影响转炉终点磷含量的参数,建立了基于Levenberg-Marquardt(LM)算法BP神经网络转炉终点磷含量的预报模型.结果表明:在预报误差目标精度为土0.002%内,命中率达到了90%.

关键词: BP神经网络 , 终点磷含量 , Levenberg-Marquardt算法 , 预报模型

基于神经网络的转炉冶炼终点硫含量预报模型

冯聚和 , 李秀娟 , 朱新华

钢铁研究 doi:10.3969/j.issn.1001-1447.2007.02.010

通过研究转炉冶炼终点硫含量的影响因素,确定了预报模型的控制变量,对常用的BP算法进行改进,建立了基于神经网络的终点硫含量预报模型.模型的预报结果接近动态控制模型的预报精度.

关键词: 转炉冶炼 , 终点硫含量 , 神经网络 , 预报模型

基于L-M算法BP神经网络的转炉炼钢终点磷含量预报

李长荣赵浩文谢祥尹青

钢铁

摘要：转炉炼钢过程是一个非常复杂的物理化学变化过程，人工控制很难一次达到终点目标值，通常需要经过多次补吹才能出钢。本文通过研究影响转炉冶炼终点磷含量的主要因素，确定了影响转炉终点磷含量的参数，建立了基于Levenberg-Marquardt(LM)算法BP神经网络转炉终点磷含量的预报模型。结果表明：在预报误差目标精度为±0.002%内,命中率达到了90%。

关键词: 预报模型

首钢合金结构钢40CrA力学性能预报控制模型的开发与应用

宁林新 , 王凤琴 , 解家英

钢铁

采用人工神经网络方法开发了首钢合金结构钢40CrA的力学性能预报模型,并采用Matlab和VC++两种软件平台建立了对应的力学性能预报系统.该预报系统投入现场在线应用后,通过预测值与实际抽样检验值的分析比较,表明该系统预报精度较高,屈服强度、伸长率等各项性能预报精度达到97％以上,能够满足生产检验要求.

关键词: 合金结构钢 , 40CrA , 力学性能 , 预报模型 , 神经网络

RH处理超低碳钢中总氧含量预报模型

秦哲 , 孙彦辉 , 成国光 , 蔡开科

钢铁

根据300 t钢包RH真空处理超低碳铝镇静钢工业生产数据,建立了RH处理过程钢中总氧含量(氧化物夹杂含量)的预报模型.模型综合考虑了RH脱碳结束时钢中的初始氧[O]_o及钢包渣中(FeO+MnO)的质量分数、吹氩流量、真空度、处理时间等因素的影响.模型计算值与实测值误差为士(3.5～8.0)%,说明该模型是可信的;利用模型分析讨论了RH操作过程的工艺因素对钢水总氧含量的影响.

关键词: RH处理 , [O]_t , 铝镇静钢 , 预报模型