反向凝固过程中铸带厚度及晶粒度的预测

来源期刊：工程科学学报1999年第2期

论文作者：张炯明 王万军 王立峰 张建 朱志远 王新华

文章页码：3 - 5

关键词：反向凝固;薄带厚度;晶粒度;神经网络;

摘    要：基于人工神经网络建立了反向凝固过程中的性能预测模型，实现了对铸带厚度和新相层晶粒度的全面预测；探讨了凝固过程中的主要工艺参数对上述性能的综合影响，为反向凝固性能的综合预测提供了简便的新手段．研究表明，新生相晶粒度随钢水过热度、母带厚度、浸入时间变化对其影响不显著，而钢水过热度、母带厚度、浸入时间变化对铸带厚度的影响较大．该模型的预测结果与实测的结果较为接近．