神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在連鑄坯表面質(zhì)量預(yù)報中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著連鑄技術(shù)的日趨成熟，對鋼材品種與質(zhì)量的要求越來越嚴格，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)將計算機技術(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)報專家系統(tǒng)就是其中非常重要的一個部分。
　　 梅鋼煉鋼廠在實際生產(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重，造成鋼坯成品率下降。為解決這一生產(chǎn)實際問題，本文綜合考慮實際生產(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)報系統(tǒng)，對鋼坯表面縱裂產(chǎn)生的可能性做出預(yù)報。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)過對數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)所采集的數(shù)據(jù)進行分析篩選，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，結(jié)合現(xiàn)場的實際情況，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)報模型。將樣本輸入神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，對預(yù)報模型進行訓(xùn)練，利用冶金學(xué)理論和現(xiàn)場專家的經(jīng)驗，對發(fā)生鑄坯表面縱裂的可能性給出判定。通過歷史數(shù)據(jù)進行測試，此系統(tǒng)對實際生產(chǎn)中的焊瓶鋼HP295的表面質(zhì)量預(yù)報準確率可達到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，本文在標準BP算法的基礎(chǔ)上提出了一些改進措施，采