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基于BP神经网络的大方坯内部质量预报系统研究

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摘要

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,针对某特钢厂大方坯铸机生产与产品质量现状,确定以其常见内部缺陷(角部内裂、中间裂纹和中心裂纹等)为研究对象,利用BP神经网络建立了该三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,提炼出影响以上三种内部缺陷的15个主要工艺参数,进而提出15 -20-3的预测模型网络拓扑结构.采用生产现场数据制作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.测试结果表明,所构建的预测模型精度高,能够满足生产应用的要求.

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来源
《第八届冶金工程科学论坛》|2009年|133-136|共4页
会议地点北京
作者
Liu Le; 刘乐; 张家泉; Zhang Jiaquan; He Qingwen; 何庆文; Shen Jingxia; 申景霞; Li Meng; 李猛; Shao Minghai; 邵明海; 张利平; Zhang Liping; Fan Liming; 范黎明;
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作者单位

北京科技大学;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类方坯连铸;人工神经网络与计算;
关键词
大方坯连续铸钢; 质量控制; 预测模型; BP神经网络;

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