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连铸坯裂纹与偏析预测研究进展
文献摘要：
精准预测连铸坯裂纹、中心偏析等缺陷并在连铸坯下线清理与热装热送间做出决策对于稳定连铸生产、提高连铸坯质量具有重要意义.然而,实际生产中影响连铸坯质量的因素众多,连铸生产存在着不可预见的扰动性,且生产参数间具有较强的非线性和耦合性,这使得连铸坯裂纹、中心偏析等缺陷的精准预测极具挑战.随着连铸自动化和计算机技术的不断发展,人工智能逐渐得到重视,其中机器学习因其强大的非线性逼近能力而逐步应用于连铸生产.本文着重从机器学习、专家系统方面总结了国内外在连铸坯质量预测、诊断方面的研究进展,分析比较了各类方法的优缺点,并对连铸坯质量预测进行了展望.
文献关键词：
连铸;铸坯裂纹;中心偏析;质量预测;机器学习;专家系统
中图分类号：
作者姓名：
邹雷雷;黄俊雄;李权辉;张江山;刘青
作者机构：
北京科技大学钢铁冶金新技术国家重点实验室,北京100083;南京钢铁股份有限公司研究院,江苏南京210035
文献出处：
引用格式：
[1]邹雷雷;黄俊雄;李权辉;张江山;刘青-.连铸坯裂纹与偏析预测研究进展)[J].连铸,2022(02):2-9
A类：
B类：
连铸坯,铸坯裂纹,预测研究,精准预测,中心偏析,下线,热装热送,铸坯质量,中影,可预见,生产参数,数间,耦合性,计算机技术,渐得,非线性逼近,逼近能力,于连,专家系统,质量预测
AB值：
0.22323
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