【摘 要】
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在对铸坯质量缺陷类型及其主要影响元素分析总结的基础上，针对某特钢厂大方坯铸机生产与产品质量现状，确定以其常见内部缺陷(角部内裂、中间裂纹和中心裂纹等)为研究对象，利用BP神经网络建立了该三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，提炼出影响以上三种内部缺陷的15个主要工艺参数，进而提出15-20-3的预测模型网络拓扑结构。采用生产现场数据制作了预测模型的训练样本集和测试样
【出 处】
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2009连铸自动化技术研讨会暨转炉干式除尘技术研讨会
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在对铸坯质量缺陷类型及其主要影响元素分析总结的基础上，针对某特钢厂大方坯铸机生产与产品质量现状，确定以其常见内部缺陷(角部内裂、中间裂纹和中心裂纹等)为研究对象，利用BP神经网络建立了该三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，提炼出影响以上三种内部缺陷的15个主要工艺参数，进而提出15-20-3的预测模型网络拓扑结构。采用生产现场数据制作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。测试结果表明，所构建的预测模型精度高，能够满足生产应用的要求。
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