[發(fā)明專(zhuān)利]一種鑄坯質(zhì)量預(yù)報(bào)方法在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202010149259.8 | 申請(qǐng)日: | 2020-03-06 | 
| 公開(kāi)(公告)號(hào): | CN111476348A | 公開(kāi)(公告)日: | 2020-07-31 | 
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 常運(yùn)合 | 申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人: | 南京鋼鐵股份有限公司 | 
| 主分類(lèi)號(hào): | G06N3/04 | 分類(lèi)號(hào): | G06N3/04;G06N3/08;B22D11/16 | 
| 代理公司: | 南京利豐知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 32256 | 代理人: | 談倩;任立 | 
| 地址: | 210035*** | 國(guó)省代碼: | 江蘇;32 | 
| 權(quán)利要求書(shū): | 查看更多 | 說(shuō)明書(shū): | 查看更多 | 
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 質(zhì)量 預(yù)報(bào) 方法 | ||
1.一種鑄坯質(zhì)量預(yù)報(bào)方法,其特征在于:針對(duì)特殊鋼大方坯連鑄生產(chǎn)過(guò)程中出現(xiàn)的中心裂紋、中間裂紋和中心偏析三種內(nèi)部缺陷來(lái)建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鑄坯質(zhì)量預(yù)報(bào)模型,該模型包括輸入層、隱含層和輸出層,具體:
①輸入層和輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定
輸入層的節(jié)點(diǎn)包括出結(jié)晶器坯殼厚度X1、出結(jié)晶器表面溫度X2、第一個(gè)矯直點(diǎn)坯殼厚度X3、第一個(gè)矯直點(diǎn)表面溫度X4、出結(jié)晶器回溫速率X5、出足輥段回溫速率X6、出一冷段回溫速率X7、出二冷段回溫速率X8、出三冷段回溫速率X9、出四冷段回溫速率X10、電磁攪拌處坯殼厚度X11、過(guò)冶金長(zhǎng)度中心降溫速率X12、過(guò)冶金長(zhǎng)度中心周?chē)禍厮俾蔢13、過(guò)熱度X14、平均拉速X15、比水量X16、拉速波動(dòng)量X17、壓下量X18、液芯長(zhǎng)度X19、C含量X20、P含量X21、S含量X22;
輸出層的節(jié)點(diǎn)包括中心裂紋等級(jí)Y1、中間裂紋等級(jí)Y2、中心偏析等級(jí)Y3;
②隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定
采用試湊法,計(jì)算公式如下:其中n為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù),m為輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù),a為1-10之間的常數(shù),在該范圍內(nèi)選取不同的數(shù)值進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練學(xué)習(xí),在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過(guò)程中觀(guān)察權(quán)值、誤差下降情況,直至確定出最佳的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù);
③鑄坯質(zhì)量預(yù)報(bào)模型建立
模型將鑄坯從結(jié)晶器彎月面到控制區(qū)末端劃分為若干個(gè)切片,切片厚度為100mm,每個(gè)切片都是獨(dú)立的信息單元,這些信息包括切片的壽命、中心溫度、表面溫度、位置以及步驟①中鑄坯質(zhì)量預(yù)報(bào)模型所需要的22個(gè)輸入變量和3個(gè)輸出變量,通過(guò)動(dòng)態(tài)跟蹤每個(gè)切片在不同時(shí)刻的信息,確定每個(gè)切片在不同時(shí)刻下的凝固傳熱微分方程邊界條件,對(duì)每個(gè)切片的凝固傳熱微分方程進(jìn)行周期性求解,動(dòng)態(tài)描述出每個(gè)切片在不同時(shí)刻、不同位置下的溫度場(chǎng),由于每個(gè)切片溫度場(chǎng)的變化都代表該切片所處位置上鑄坯溫度場(chǎng)的變化,因而將所有切片串起來(lái),動(dòng)態(tài)描述出整個(gè)鑄坯的溫度場(chǎng)分布,為鑄坯質(zhì)量預(yù)報(bào)提供溫度場(chǎng)數(shù)據(jù),最終得到中心裂紋曲線(xiàn)、中間裂紋曲線(xiàn)、中心偏析曲線(xiàn)的預(yù)報(bào)結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種鑄坯質(zhì)量預(yù)報(bào)方法,其特征在于:步驟③獲得的原始數(shù)據(jù)在傳入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前進(jìn)行預(yù)處理,包括空值處理、噪聲值處理和歸一化處理,
空值處理:空值即缺失值,采用平均值替換缺失值;
噪聲值處理:對(duì)采集的工藝參數(shù)設(shè)置有效值范圍,當(dāng)傳感器采集的數(shù)據(jù)超出該有效值范圍時(shí),視為噪聲信號(hào),直接將其刪除,不予采用;
歸一化處理:訓(xùn)練前對(duì)樣本集中的數(shù)據(jù)采用最大最小值標(biāo)準(zhǔn)化方法進(jìn)行歸一化處理。
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