基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的板坯內(nèi)部質(zhì)量預(yù)測(cè).pdf

1、連鑄坯內(nèi)部質(zhì)量主要指低倍結(jié)構(gòu)、中心偏析、內(nèi)部裂紋和夾雜物含量水平，連鑄坯中心偏析和裂紋的存在嚴(yán)重影響鋼材的綜合性能和鑄坯的軋制成材。本文結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)數(shù)據(jù)，分析討論了工藝和設(shè)備因素對(duì)板坯內(nèi)部質(zhì)量的影響規(guī)律，繼而采用帶有附加動(dòng)量項(xiàng)的改進(jìn)BP算法，建立了連鑄坯中心偏析和中間裂紋的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。所得主要結(jié)論如下：(1)當(dāng)鋼中硫含量高、Mn/S小、中間包鋼水過(guò)熱度大、鑄坯拉速大、設(shè)備條件(輥縫誤差、輥?zhàn)訉?duì)中)惡化時(shí)，中間裂紋缺陷等級(jí)較

2、大樣本出現(xiàn)的概率明顯增大。 (2)當(dāng)鋼中碳和硫含量高、Mn/S小、中間包鋼水過(guò)熱度大、二次冷卻強(qiáng)度大、輥縫條件惡化時(shí)，中心偏析缺陷等級(jí)較大樣本出現(xiàn)的概率明顯增大。(3)板坯中間裂紋BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率為100％。主要原因是由于該網(wǎng)絡(luò)模型的輸出只有0.1和0.9兩個(gè)值，模型預(yù)測(cè)過(guò)程相當(dāng)于解決實(shí)際中的開(kāi)關(guān)問(wèn)題，而B(niǎo)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型本身就具有較強(qiáng)的分類能力。 (4)板坯中心偏析BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率為83.33％。