基于数值模拟的定向连续铸造固液界面位置人工神经网络模型的研究

• 作者: 丁文江 彭立明 徐匡迪 毛协民
• 来源期刊: 铸造
• 学科: 工学
• 关键词: 定向连续铸造 固液界面位置 人工神经网络 BP算法
• 年，卷（期）: 2001,（11）
• 所属期刊栏目: 计算机应用
• 页码范围: 683-686
• 页数: 4页
• 分类号: TG249.7-39
• 字数: 3473字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-4977.2001.11.011

摘要

基于人工神经网络原理及数值模拟技术,对定向凝固连续铸造过程中控制参数的选取进行了研究.利用自行设计的上引式定向凝固连铸机,结合数值模拟,提取了引晶速率、熔体温度、结晶器温度、冷却水温度、冷却水流量、冷却距离等控制参数值及相应目标参数值的固液界面位置.通过归一化处理所得数据,采用BP算法训练网络,对定向凝固连铸控制参数与固液界面位置之间的映射关系进行了函数逼近,建立了固液界面位置神经网络模型.依据该模型,可定量预测定向凝固连铸过程的工艺状态,并可为将来的定向凝固连铸神经网络控制提供可行的控制模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁文江	上海交通大学轻合金精密成形国家工程中心	307	8863	54.0	83.0
2	毛协民	上海大学材料科学与工程学院	67	624	14.0	21.0
3	徐匡迪	上海大学材料科学与工程学院	66	884	17.0	26.0
4	彭立明	上海交通大学轻合金精密成形国家工程中心	37	523	12.0	22.0