基于神经网络的连铸坯表面纵裂预测

• 作者: 刘相华 王悦新 邱以清
• 来源期刊: 材料与冶金学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 BP算法 纵裂 预测
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 冶金
• 页码范围: 21-24,32
• 页数: 5页
• 分类号: TB31
• 字数: 3003字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-6620.2009.01.005

摘要

针对铸坯质量预报问题,利用人工神经网络中的BP算法建立原始化学成分和连铸生产的主要工艺参数与产品最终质量之间的关系,并开发出专门的应用软件.软件共分3部分:数据处理部分、人工神经网络训练部分、运用成熟网络预报部分.该预测方法的特点是直观、方便、稳定.数据均从稳定生产的现场取得.采用神经网络对D32-1钢的铸坯质量进行预报,经过上千次训练后,产品质量的预报值与实际值拟合良好,预报结果的相对误差很小.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘相华	东北大学轧制及连轧自动化国家重点实验室	874	9689	41.0	54.0
2	邱以清	东北大学轧制及连轧自动化国家重点实验室	34	203	7.0	13.0
3	王悦新	东北大学轧制及连轧自动化国家重点实验室	8	53	4.0	7.0