曾智
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张家泉
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何庆文，
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申景霞，
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张利平
钢铁
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，确定以特殊钢大方坯常见的中间裂纹、中心裂纹和中心偏析为研究对象，利用BP神经网络建立了该3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3种内部缺陷的20个主要工艺参数，进而提出20153的预测模型网络拓扑结构。采用生产现场数据制做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。基于训练成熟的神经网络模型，进一步编制在线预报系统，实现铸坯质量在线实时预报。
关键词:
大方坯； 质量预报； BP神经网络
