基于人工智能中間包內(nèi)羽流及卷渣的數(shù)字孿生分析

摘要： 中間包長水口吹氬缺乏監(jiān)控鋼水面以下氣泡羽流的手段，這成為利用長水口吹氬去除鋼水中夾雜物的障礙。提出了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的新型算法，由鋼水水面的波動形態(tài)推斷鋼水內(nèi)部氣泡羽流的形態(tài)，由數(shù)學模型構(gòu)建數(shù)據(jù)集，經(jīng)2 000個數(shù)據(jù)集學習后，推斷精度達到0.998。建立了水模型驗證該算法，并利用該算法將水模型和數(shù)學模型相結(jié)合，優(yōu)化了長水口吹氬工藝，使夾雜物去除率提高同時防止了卷渣現(xiàn)象的發(fā)生。 （共7頁）