板坯连铸结晶器异常预报方法研究

• 作者: 姚曼 张立 王旭东 陈亚贤
• 来源期刊: 大连理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 连铸 结晶器 异常 神经元网络
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 材料、机械工程
• 页码范围: 514-518
• 页数: 5页
• 分类号: TF777.1
• 字数: 3283字
• 语种: 中文

摘要

结晶器是钢水凝固成型的核心设备,其内部的传热和摩擦直接决定铸坯的表面裂纹和满钢等各类异常.是实现高效连铸的关键因素.基于功率法检测到的板坯结晶器摩擦力实测数据,对摩擦力的异常预报方法进行了研究.建立了以BP人工神经网络为基础的异常预报模型,并开发出相应软件.对应现场的异常记录,离线预报结果表明:软件能够对满钢、水口断裂及液位波动等各类异常进行预报,并具有一定的预报提前量.证明了方法的可行性,并显示出极大的应用潜力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚曼	大连理工大学材料科学与工程学院	68	513	13.0	20.0
5	王旭东	大连理工大学材料科学与工程学院	60	326	10.0	15.0
9	张立		13	276	8.0	13.0
10	陈亚贤		3	43	2.0	3.0