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高速连铸结晶器保护渣的设计

专 业: 钢铁冶金
关键词: 结晶器 保护渣 连铸 神经网络
分类号: TG22  TF70
形 态: 共 68 页 约 44,540 个字 约 2.131 M内容
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内容摘要


该研究引入神经网络模型进行保护渣开发,其目的有二个,其一是为保护渣的开发提供一种新手段,其二是解决经验模型的精度问题,包括保护渣的物性实验数据受噪音污染严重,目前尚未有较好的方法避免;化学成分与性能间存在着复杂的非线性关系等。

该工作详细调研的保护渣的成分、性能和作用及其相互关系。

在对保护渣的化学组成和初渣的矿相组成及液渣的析晶情况进行详细分析的基础上,阐述了保护渣的粘度、结晶温度、界面张力、接触角和包含熔融结构、分熔特性及熔化速率在内的熔融特性,讨论了保护渣的熔化行为、渣池深度及渣耗。

同时,对于保护渣在连铸中所起的作用,如防止钢液二次氧化、吸收上升至渣/金界面的夹杂、熔池表面的绝热、润滑铸坯和控制结晶器/铸坯间的传热进行了归纳和总结,简要介绍了保护渣的生产工艺……

全文目录


文摘
英文文摘
一结晶器保护渣概述
1结晶器保护渣的成分
1.1化学组成
1.2矿物组成
2保护渣的理化特性
2.1粘度和粘度转折温度TBP
2.2结晶温度
2.3界面张力
2.4接触角
2.5熔融特性
3保护渣的行为
3.1熔化行为
3.2熔池的深度
3.3熔渣消耗量
4保护渣的作用
4.1防止钢液氧化
4.2吸收钢中夹杂
4.3绝热
4.4润滑
4.5传热
5保护渣生产工艺
5.1预熔颗粒保护渣
5.2球形空心颗粒连铸保护渣
二高速连铸保护渣
1高拉速的特点及其对结晶器保护渣的要求
1.1高速连铸的特点
1.2高速连铸对结晶器保护渣的要求
2高速连铸保护渣的理化性能及所应具有的化学成分
2.1高速连铸用保护渣的物化特性
3高速连铸用结晶器保护渣的研究现状
4结晶器保护渣开发
4.1采用渣图进行保护渣的开发
4.2利用回归分析的经验模型开发结晶器保护渣
4.3参照现有渣进行保护渣开发
4.4应用神经网络进行保护渣开发
三应用神经网络模型对保护渣的开发
1神经网络模型
1.1生物神经元模型
1.2人工神经元模型
1.3神经网络模型
2 BP网络
2.1模型结构
2.2 BP算法
2.3程序流程及框图
3应用神经网络对保护渣性能的预测
3.1数据汇编
3.2模型的应用
四回归模型的预测及其与神经网络模型的比较
1多元线性回归分析
1.1模型结构
1.2预测结果及分析
2多元非线性回归分析
2.1模型结构
2.2预测结果及分析
五结论
六展望
参考文献

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中图分类: > TG22 > 工业技术 > 金属学与金属工艺 > 铸造 > 铸造原材料及配制
其他分类: > TF70 > 工业技术 > 冶金工业 > 炼钢 > 一般性问题

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