喷嘴组

人工神经网络建模用于控制实验室规模输出台的冷却速度

摘要。工业上，为了获得不同的钢微观结构，人们长期使用运行台 (ROT)。钢的微观结构受冷却速度控制，而冷却速度又取决于各种因素，如板材速度、喷嘴组距离、冷却剂流速等。因此，要获得新的钢种，需要对所有这些参数进行适当的组合设置。从实验室规模的 ROT 观察到的数据（如上喷嘴距离、下喷嘴距离和冷却剂质量流速）可用于找出冷却速度，这是实现钢所需性能的重要参数。这里使用人工神经网络在观察到的数据和热力学参数之间建立经验关系，这将决定冷却速度并对其进行验证。