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VD炉钢水温度预报模型

材料与冶金学报 doi:10.3969/j.issn.1671-6620.2002.01.015

在建立VD炉温度预报神经网络模型过程中,考察了影响目标温度的因素,并应用模式识别方法对各因素进行特征分析与筛选,删除了其中三个不必要的变量:吹氩量、VD罐冷却时间以及VD罐上炉使用时间.用筛选后的样本训练神经网络,预报精度有15%左右的提高.模型在线连续预报了76炉次,预报温度与实际测量温度之差在±4℃、士5℃之内的炉次分别占67.1%与80.3%.

关键词: 模式识别 , 神经网络 , 预报模型 , 钢水温度 , VD

VD炉终点钢液温度预报

李亮 , 姜周华 , 王文忠 , 刘晓 , 顾文兵 , 徐荣军

钢铁

开发了较完善的VD炉终点钢液温度在线预报系统,应用神经网络方法对VD炉终点钢液温度进行预报,系统在线连续预报了76炉次,预报温度与实际测量温度之差在±4 ℃、±5 ℃、±6 ℃之内的炉次分别占67.1 %、80.3 %、89.5 %.文章最后分析了误差产生的原因.

关键词: 钢液温度 , 神经网络 , 预报模型

旋转电磁搅拌对1Cr13不锈钢铸态组织的影响

徐宇 , 徐荣军 , 陈家昶 , 范正洁 , 李成斌 , 王恩刚

连铸 doi:10.13228/j.boyuan.issn1005-4006.20140147

实验研究了旋转电磁搅拌对1Cr13不锈钢铸态组织的影响.结果表明:无电磁搅拌时,铸锭的凝固组织以柱状晶为主,在中心部位形成晶间搭桥,且存在中心缩孔、疏松缺陷;合理的电磁搅拌参数能促进凝固补缩,实验条件下,在铸锭浇注完成90 s后,施加电流为250A,频率为12 Hz,持续时间为60 s的旋转电磁搅拌能促进凝固补缩,提高铸锭的等轴晶率,显著提高铸锭的质量;电磁搅拌使C、Cr元素分布得更均匀,偏析程度减小.

关键词: 1Cr13 , 电磁搅拌 , 凝固补缩 , 温度梯度

基于模式识别和人工神经网络建立的板坯连铸二冷水模型

徐荣军 , 陈念贻 , 刘洪霖 , 张永鑫 , 马智明

钢铁

介绍了一种铸坯表面测温的方法，并依据铸坯表面温度，应用模式识别与人工神经网络相结合的方法，建立了板坯连铸的二冷水模型。该模型既可根据模式识别的分类图预报优化的二冷工艺参数，亦可根据钢种、中间包钢水温度、拉速及希望的二冷区不同部位的铸坯表面温度由PLS改善了的输入神经元网络，预报连铸不同回路的水量。该模型运用于生产实际后，铸坯表面裂纹大为减少，取得了较好的效果。

关键词: 连铸 , 模式识别 , 人工神经网络