连铸坯内裂纹预报模型开发

针对国内某特钢厂大方坯连铸机产品质量现状,确定以其常见的角部内裂、中间裂纹、中心裂纹等内裂纹作为研究对象,选取16个与之相关的工艺参数,利用BP神经网络建立了这3种典型缺陷的预报模型。该模型网络拓扑结构为16-12-3,并以现场采集的生产过程数据和动态热跟踪模型计算结果作为预报模型的训练样本和测试样本。大量测试结果表明,所构建的预测模型精度较高,能够满足生产应用的要求。基于训练成熟的神经网络,进一步开发出铸坯质量在线预报模型,实现了连铸坯内部质量的在线实时判定。