基于BP神经网络的大方坯质量在线预报模型

• 作者: 何庆文 常运合 张利平 张家泉 曾智 申景霞
• 来源期刊: 钢铁
• 学科: 工学
• 关键词: 大方坯 质量预报 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 炼钢
• 页码范围: 33-37
• 分类号: TF777.2
• 语种: 中文

摘要

在对铸坯质量缺陷类型及其主要影响因素分析总结的基础上,确定以特殊钢大方坯常见的中间裂纹、中心裂纹和中心偏析为研究对象,利用BP神经网络建立了该3种典型缺陷的预测模型.基于冶金理论和连铸生产大量历史数据的统计分析,提炼出影响以上3种内部缺陷的20个主要工艺参数,进而提出20-15-3的预测模型网络拓扑结构.采用生产现场数据制做了预测模型的训练样本集和测试样本集.利用训练样本集将该神经网络训练至设定预报误差以内,再用测试样本集对所构建的网络进行了测试.基于训练成熟的神经网络模型,进一步编制在线预报系统,实现铸坯质量在线实时预报.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张家泉	北京科技大学冶金与生态工程学院	97	478	12.0	17.0
2	曾智	北京科技大学冶金与生态工程学院	6	35	3.0	5.0
3	常运合	北京科技大学冶金与生态工程学院	3	22	3.0	3.0