基于GA-NN和不可逆熱力學的鋼中氧化物夾雜預報模型.pdf

1、鋼中存在的大多數(shù)夾雜物，尤其是脫氧生成的氧化物夾雜的性質(zhì)直接影響到鋼的性能。在現(xiàn)有技術條件下完全去除鋼中的夾雜物是不可能的，只要鋼中有氧的存在，就不可能避免生成新的夾雜物。因此，通過物理化學的方法控制夾雜物的成分從而達到減小夾雜物對鋼性能的有害性變得尤為重要。本文在考察了大量國內(nèi)外文獻的基礎上，主要圍繞中夾雜物成分控制的熱力學和動力學開展研究。
　　 本文首先對前人建立的活度機理模型進行了考察，發(fā)現(xiàn)這些模型都是建立在很多假設的基

2、礎上，對活度組元體系進行了簡化，因此應用領域往往受到限制。同時，機理模型在計算方法上，通常采用線性擬合、最小二乘法等傳統(tǒng)數(shù)學方法進行回歸，但是這些方法進行的參數(shù)估計不是無偏估計量，擬合精度往往不高。因此，本論文采用了對國際上比較權威的活度實驗數(shù)據(jù)進行離散化的方式，用遺傳算法改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡杓權值和閾值，基于實驗數(shù)據(jù)建立了一種通用的實際溶液組元活度模型。通過將遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡檳型引入夾雜物體系，本論文對MnO-SiO2、CaO-Si02-Al

3、203和MnO-Si02-Al203系夾雜物進行了研究，提出了將其控制在低熔點區(qū)域的方法，并對CaO-Al203-Si02頂渣覆蓋下的不同脫氧方式進行分析。結合實際生產(chǎn)，對合金化、精煉及鈣處理過程中的夾雜物成分控制進行了研究，分析了不同情況下夾雜物的產(chǎn)生及成分變化機理，提出解決措施。針對前人對非平衡態(tài)下的夾雜物成分變化動力學研究較少及遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡模型只能研究平衡態(tài)夾雜物成分及形態(tài)的情況，本論文將不可逆熱力學引入夾雜物動力學計算，從化學反