【摘 要】
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介绍了国内外连铸生产过程中裂纹预测预报的现状,详细地分析了裂纹产生的机理和原因;采用多级热电偶对结晶器四壁温度检测,对检测出的温度波形进行模式识别,进行裂纹征兆的实
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介绍了国内外连铸生产过程中裂纹预测预报的现状,详细地分析了裂纹产生的机理和原因;采用多级热电偶对结晶器四壁温度检测,对检测出的温度波形进行模式识别,进行裂纹征兆的实时检测;同时,针对连铸生产过程中裂纹产生时表征裂纹征兆的信号较弱,易被干扰信号淹没,数据波动较大等问题,提出了一种基于山峰函数的减法聚类的数据预处理方法,利用模糊聚类技术确定系统模糊空间、隶属度函数和模糊规则数,并得到最佳聚类中心个数;提出了将减法聚类和模糊推理系统融合的系统建模方法,构建了自适应模糊神经系统的裂纹征兆预测模型。仿真结果表明这种方法在保证模型精度的前提下,可以提高模糊规则生成的效率和准确性,提高模型的收敛程度,降低建模的复杂程度。本文介绍了连铸板坯裂纹预测预报系统的设计。应用VB6.0、Matlab 6.0仿真系统与后台数据库的接口技术,实现了预测系统前台仿真和后台数据库管理的结合,系统为用户提供了两种不同的裂纹征兆数据输入界面,可以对数据库进行添加、查询等操作,建立了完整的预测、查询、分析和数据管理系统。
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