连铸坯裂纹与偏析预测研究进展

• 作者: 邹雷雷 黄俊雄 李权辉 张江山 刘青
• 来源期刊: 连铸
• 关键词: 连铸 铸坯裂纹 中心偏析 质量预测 机器学习 专家系统
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 综合论述|Comprehensive Summarization
• 页码范围: 2-9
• 页数: 8页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13228/j.boyuan.issn1005-4006.20220014

摘要

精准预测连铸坯裂纹、中心偏析等缺陷并在连铸坯下线清理与热装热送间做出决策对于稳定连铸生产、提高连铸坯质量具有重要意义.然而,实际生产中影响连铸坯质量的因素众多,连铸生产存在着不可预见的扰动性,且生产参数间具有较强的非线性和耦合性,这使得连铸坯裂纹、中心偏析等缺陷的精准预测极具挑战.随着连铸自动化和计算机技术的不断发展,人工智能逐渐得到重视,其中机器学习因其强大的非线性逼近能力而逐步应用于连铸生产.本文着重从机器学习、专家系统方面总结了国内外在连铸坯质量预测、诊断方面的研究进展,分析比较了各类方法的优缺点,并对连铸坯质量预测进行了展望.