刘晓航1,2,王肸杰3,刘畅1,2,贺铸1,2,李光强1,2,王强1,2
摘要:钢包底吹精炼过程中,渣眼行为对钢成分和夹杂物数量的调控有着至关重要的作用。由于生产现场工况复杂、温度较高、成本较大等原因,现场测试存在一定难度和危险,测试结果的精度也无法保证。为准确探究钢包底吹孔位置、单孔底吹气体流量和渣层厚度对渣眼面积的影响,采用1∶5的相似比,以150t实际工业钢包为原型建立水模型,利用BP神经网络算法拟合实验数据生成模型,对精炼过程中渣眼的演化行为进行预测。分析表明,当隐藏层神经元数目n=16,迭代次数Epoch=60000时,模型损失函数Error值达到最小,决定系数R2=93439%,模型性能优异,预测精度满足工业需求,可有效地指导工业生产。