摘要
本发明公开了一种物理‑数据双驱融合的双辊薄带连铸啮合点固相率的快速预测模型及其应用。该模型包括:将目标钢在于保护气氛下熔炼,在出钢前5~10min取样,将待测样预处理后进行标识和成分分析;设定连铸机工作参数,进行拉坯实验,采集连铸机工作参数的实时数据,并进行标准化处理;建立三维空间模型,并结合多元分析模块,得多场耦合物理模型;对多场耦合物理模型进行优化拟合,减少二者误差,再将优化拟合后的模型数据和实验数据融合后提取特征参数,输入至长短期记忆网络算法中进行啮合点温度预测,收敛结果至精确度阈值,并进行泛化处理,即得。经测试,该模型的响应速率可达70ms,可满足双辊薄带连铸在线调控的技术要求。
技术关键词
三维空间模型
结晶辊
长短期记忆网络
双辊薄带连铸机
物理
分析模块
冷却辊
成分分析
实时数据
机器学习模型
算法
薄带钢
参数
标识
误差
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