基于BP神经网络的中厚板热处理洗炉试验模拟与应用

• 作者: 刘晓辉 刘永利 王雪松 董占斌
• 来源期刊: 轧钢
• 关键词: 中厚板 热处理 洗炉制度 炉底辊压痕 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 51-54
• 页数: 4页
• 字数: 2701字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13228/j.boyuan.issn1003-9996.20140118

摘要

针对影响热处理钢板表面质量的炉底辊压痕缺陷,分析了其产生机理,并结合首秦公司实际生产情况,采用现场实测数据和人工神经网络技术建模.根据模拟计算结果,确定了最优的洗炉制度,同时通过加强抛丸质量控制、在线炉内气氛检测等措施,使钢板(生产温度不小于900℃、钢板厚度不小于30 mm)压痕比例由12％降至5％,大大提高了热处理钢板的表面质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董占斌		16	57	5.0	6.0
2	刘永利		10	28	4.0	5.0
3	王雪松		17	41	4.0	5.0
4	刘晓辉		1	1	1.0	1.0