张华
,
黄昌先
,
赵刚
钢铁研究学报
从辅料运行特性的角度对烧结工艺做了总体分析,并对烧结矿的质量指标及其影响因素做了研究,在此基础上运用了一种带动量项和变学习率的BP神经网络算法建立了烧结矿质量预测模型。模型预报结果表明,用拓扑结构为15-20-4的BP神经网络和0.000 191的网络误差进行训练后,模型的命中率在83.3%以上,充分展示了基于辅料运行特性的烧结矿质量预测模型的准确性和有效性。
关键词:
烧结工艺
,
辅料
,
质量预测
,
神经网络
李胜利
,
关锐
,
艾新港
,
胡林
,
海浪
中国冶金
doi:10.13228/j.boyuan.issn1006-9356.20150067
目前,模具钢具有附加值高、市场需求广泛等优点.但是中国模具钢的生产已经严重落后于世界先进水平.国内某厂现有模具钢的生产锭型存在全凝时间长、探伤不合格、成材率低的问题.通过铸造模拟分析,优化后的锭型,铸锭全凝时间缩短0.48h,本体凝固时间缩短0.41h,钢锭本体无缩孔,精轧后超声波探伤B级合格,试验生产成材率到达83.51％,比原指标提高了5.31％.
关键词:
铸造
,
钢锭
,
数值分析
,
缺陷
,
质量预测
