Detta arbete presenterar utvecklingen av en beräkningsalgoritm som används för att förbättra värmebeteendet i den sekundära kylzonen av stålbillets och blommor som produceras genom kontinuerlig gjutning. En matematisk värmeöverföringsmodell fungerar integrerad med en neural nätverksbaserad algoritm (NNBA) kopplad till en kunskapsbas av gränsförhållanden för operativa parametrar och metallurgiska begränsningar. I den förbättrade strategin väljs en uppsättning kylförhållanden (i den sekundära kylzonen) och metallurgiska kriterier som fastställts för att uppnå hög produktkvalitet, vilka är relaterade till ett mer homogent termiskt beteende under stelning. Inledningsvis valideras resultaten av simuleringar som utförs med hjälp av den matematiska modellen mot experimentella industridata, och god enighet observeras, under alla omständigheter granskas, vilket gör det möjligt att fastställa nominella värmeöverföringsförhållanden med metoden för omvänd värmeledning. Genom att använda den numeriska modell som är kopplad till ett NNBA-resultat har man tagit fram en uppsättning gjutningsförhållanden som har gjort det möjligt att uppnå bättre yttemperaturprofil och metallurgisk längd vid kontinuerlig gjutning av SAE 1007 billets och SAE 1025.
Arbetet i REF föreslår en ytlig neural nätverk-baserad metod för att representera förhållandet mellan temperatur och sekundära kylförhållanden i en kontinuerlig gjutningsprocess.
A solidification heat transfer model and a neural network based algorithm applied to the continuous casting of steel billets and blooms
{'venue': None, 'journal': 'Modelling and Simulation in Materials Science and Engineering', 'mag_field_of_study': ['Materials Science']}