连铸结晶器粘结性漏钢预报系统研究与设计

论文摘要

介绍了粘结性漏钢的形成过程,对比分析了正常工况和粘结漏钢形成过程中结晶器壁的温度变化特征。通过BP神经网络建立了漏钢预报温度识别模型,用某钢厂200组典型历史温度数据对其进行训练;采用虚拟仪器平台搭建了漏钢预报实验系统并进行了模拟实验。结果表明,该方法预报实时、准确,具有一定的应用价值。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 周小凤,肖俊生,王志春

关键词: 连铸,粘结性漏钢,漏钢预测,神经网络

来源: 铸造技术 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑

专业: 冶金工业

单位: 包头职业技术学院电气工程系,内蒙古科技大学信息工程学院

基金: 国家自然科学基金资助项目(61463041)

分类号: TF341.6

DOI: 10.16410/j.issn1000-8365.2019.05.018

页码: 496-499

总页数: 4

文件大小: 1374K

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标签：连铸论文;  粘结性漏钢论文;  漏钢预测论文;  神经网络论文;