（点此下载）——基于BP神经网络的大方坯质量在线预报模型.doc 摘要：在对铸坯质量缺陷类型及其主要影响因素分析总结的基础上，确定以特殊钢大方坯常见的中间裂纹、中心裂纹和中心偏析为研究对象，利用BP神经网络建立了该3种典型缺陷的预测模型。基于冶金理论和连铸生产大量历史数据的统计分析，提炼出影响以上3种内部缺陷的20个主要工艺参数，进而提出20—15—3的预测模型网络拓扑结构。采用生产现场数据制做了预测模型的训练样本集和测试样本集。利用训练样本集将该神经网络训练至设定预报误差以内，再用测试样本集对所构建的网络进行了测试。基于训练成熟的神经网络模型，进一步编制在线预报系统，实现铸坯质量在线实时预报。 关键词：大方坯；质量预报；BP神经网络 随着国家大力提倡发展循环经济，冶金企业对节能降耗的要求也越来越高。在以具有能耗低、投资省、成材率高、生产周期短等明显特征的近终形连铸连轧、热送热装和直接轧制为代表的工艺紧凑化技术快速发展的今天，传统的冷态取样检查铸坯质量的判定方法已远远不能适应这一要求。因此，如何利用现代数学与人工智能技术建立铸坯质量在线预报系统受到广泛关注[1-2]。而借助于神经网络良好的自..