神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在連鑄坯表面質(zhì)量預(yù)報(bào)中的應(yīng)用研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著連鑄技術(shù)的日趨成熟,對(duì)鋼材品種與質(zhì)量的要求越來越嚴(yán)格,提高連鑄坯質(zhì)量已經(jīng)成為連鑄技術(shù)研究的主要問題之一。許多鋼鐵企業(yè)將計(jì)算機(jī)技術(shù)應(yīng)用于連鑄生產(chǎn)取得了巨大的成就,而板坯質(zhì)量預(yù)報(bào)專家系統(tǒng)就是其中非常重要的一個(gè)部分。
   梅鋼煉鋼廠在實(shí)際生產(chǎn)中出現(xiàn)的鋼坯質(zhì)量問題中表面縱裂引起的鋼坯缺陷比較嚴(yán)重,造成鋼坯成品率下降。為解決這一生產(chǎn)實(shí)際問題,本文綜合考慮實(shí)際生產(chǎn)中工藝參數(shù)及其他影響鋼坯表面質(zhì)量的因素,分析了采自梅鋼實(shí)際生產(chǎn)中的工藝數(shù)

2、據(jù),選用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法作為系統(tǒng)的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ),采用Visual Basic6.0語言,開發(fā)建立了鋼坯表面縱裂預(yù)報(bào)系統(tǒng),對(duì)鋼坯表面縱裂產(chǎn)生的可能性做出預(yù)報(bào)。并通過調(diào)整相應(yīng)的工藝參數(shù)減少表面縱裂的產(chǎn)生。本系統(tǒng)中的樣本綜合考慮了影響連鑄坯表面縱裂的各種因素,覆蓋面比較廣,因此得出的結(jié)論也更加準(zhǔn)確。
   本文首先分析了鋼坯表面縱裂的成因及影響因素,以影響縱裂的工藝參數(shù)組成樣本,經(jīng)過對(duì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析篩選,確定網(wǎng)絡(luò)樣本

3、組成。根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型特點(diǎn),結(jié)合現(xiàn)場的實(shí)際情況,初步選定BP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)參數(shù)和性能參數(shù),建立神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)模型。將樣本輸入神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò),對(duì)預(yù)報(bào)模型進(jìn)行訓(xùn)練,利用冶金學(xué)理論和現(xiàn)場專家的經(jīng)驗(yàn),對(duì)發(fā)生鑄坯表面縱裂的可能性給出判定。通過歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行測試,此系統(tǒng)對(duì)實(shí)際生產(chǎn)中的焊瓶鋼HP295的表面質(zhì)量預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率可達(dá)到90%以上。
   人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的BP算法是目前應(yīng)用最為廣泛的神經(jīng)算法,本文在標(biāo)準(zhǔn)BP算法的基礎(chǔ)上提出了一些改進(jìn)措施,采

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