一、板坯连铸漏钢原因分析及其防止措施（论文文献综述）
吕宪雨[1]（2016）在《连铸水口结瘤控制的研究》文中研究说明水口是连铸生产过程中最重要的功能耐火材料之一,其使用过程中的结瘤现象对于连铸生产及钢材质量具有重要影响。影响连铸水口堵塞的因素较多,本论文以开发连铸复合式水口和连铸保护浇注密封元件为研究目的,通过实验室研究和现场试验对影响连铸复合水口和连铸保护浇注密封元件性能的因素进行了分析。研究结果表明:镁铝尖晶石材料防A1203附着性优于铝碳系材料;选用液体树脂或固体树脂粉作结合剂且采用齿面结合时,可以提高铝碳-尖晶石复合材料的结合强度;开发的水口密封元件具有良好的使用性能,可以同时满足常温保型性、高温可使用时间以及高温密封性的要求;使用本研究开发的新型水口密封元件时,浇注过程的增[N]量在0～10ppm之间,平均增[N]量为4.5ppm,钢中增[N]率的平均值比使用一般水口密封元件时低62.9%。
何宇明[2]（2015）在《大型板坯连铸机漏钢预防技术》文中研究说明重钢一炼钢厂大型板坯连铸机,在铁水供应一罐制模式下,主要生产纵裂纹敏感性极强的亚包晶钢和坯壳易鼓肚的低碳低硅冷轧基料钢,漏钢发生的机率非常大。2009年底投产初期,因未掌握漏钢的预防和控制技术,事故频发,严重影响公司生产和合同兑现。通过开发各类漏钢事故的预防技术,分类制定技术措施并开展相应的预防工作,2013年以来在漏钢预防方面取得较好的效果,宽面凹陷漏钢、悬挂漏钢和漏钢率极高的粘结漏钢都得到很好的控制,达到了千万吨钢无粘结漏钢,单台连铸机生产400万吨钢无漏钢的水平,全厂连铸机漏钢率0.013%（2014年）。
邹恒[3]（2009）在《基于神经网络和专家系统的连铸漏钢预报系统》文中研究指明随着世界经济的快速发展和我国现代化建设尤其是基础设施建设、汽车行业的高速增长,钢铁行业的作用已经越来越重要。与此同时,钢铁行业同行的内部竞争也越发的激烈,而它们竞争的一个焦点就在于关键技术。连铸连轧就是冶金行业提高生产效率、降低生产成本的一项关键技术。而在连铸过程中,漏钢无疑是这个生产过程中最严重的事故,它对铸坯质量和生产安全影响极大。于是就产生了本文的主要研究内容-----漏钢预报。针对漏钢的原理和工艺情况,笔者设计出神经网络和专家系统并用的方法以求达到最好效果。在系统整体框架研究中,笔者比较了神经网络在前专家系统在后以及专家系统在前神经网络在后两种整体预报方案各自的优劣。确定系统整体框架结构以后,又在实际编程过程中做了一些方法的比较,并在当中比较多种神经网络本身在仿真实验中的效果。由于本系统当中（包括神经网络和专家系统）有诸多可调参数,因此在实际应用到某生产线以后还可以由专业技术人员根据实际情况进行进一步微调,以达到最佳效果。本文采用MATLAB 7.0（R14）进行了神经网络和专家系统的构建和仿真测试工作,仿真结果有力地说明了这个预报模型的可靠性。然后应用VC++6.0进行了软件界面的开发,并最终在国内某钢铁企业投产运行。
马振[4]（2008）在《四流大方坯连铸中间包的结构优化研究》文中提出中间包是连铸工艺过程中的关键环节之一,无论对于连铸操作的顺利进行,还是对于保证钢水品质的符合需要,都起到十分重要作用。中间包内钢水理想的流动状态,能够延长钢水在中间包内的停留时间、均匀温度、减少卷渣和促进夹杂物的上浮,因而直接影响着连铸坯的质量。近年来冶金工作者采取了一系列措施来强化和扩大中间包的冶金功能,其中的重要措施就是在中间包内设置适当形式的控流装置,使之形成合理的流场。为了配合钢铁公司发展需要,增加品种钢产量,某炼钢厂计划采用现有的大方坯铸机生产品种钢,但目前铸机的四流梯形中间包内未设任何控流装置,难以满足品种钢生产的需要,因而需要对现有中间包进行结构优化。论文结合该钢厂四流大方坯梯形连铸机中间包的实际情况,采用水模拟和数学模拟相结合的数理模拟研究方法,以确定该中间包的最佳控流装置。数模部分,根据连续性方程和动量方程建立描述中间包内流体流动的数学模型,采用FLUENT商业软件进行数值计算,选出较优方案；水模部分,根据相似原理,在弗鲁德准数相等和实验模型与原型的几何相似比为1:4条件下,建立实验模型,最终确定最佳控流方案。结果表明,原型中间包内流体存在较大的死区,且各流间的流动特性差异较大,尤其是近水口的2流、3流处存在明显短路流,不仅造成包内钢水温度分布不均匀,也不利于夹杂物的上浮,影响铸坯洁净度。采用优化后的湍流控制器+导流墙+坝组合控流装置能够显着改善中间包中内钢水的流动状态,使钢水在各流间合理分配,并延长了钢水的平均停留时间,提高活塞流体积分率,降低死区体积分率,均衡了各流间的温度分布,有利于促进铸机生产顺行和铸坯质量的提高。
武冬蕾[5]（2006）在《连铸关键设备故障诊断与漏钢预报关键技术研究》文中提出连铸连轧是冶金企业提高生产效率、减低生产成本的关键技术,在连铸生产工艺中,关键设备的运行可靠性是影响连铸效率的关键。漏钢是连铸生产中的灾难性事故,对铸坯质量和安全生产影响极大,研究漏钢事故的形成机理进而开发出能准确进行漏钢预报的关键技术,对避免或减少这类恶性事故的发生具有重要的理论研究价值和重大的社会经济意义。本论文主要研究内容如下:1、在漏钢机理上,对漏钢类型中比较常见的粘结漏钢及纵裂漏钢的形成机理进行了探讨,并提出了针对不同漏钢原因的预防措施。2、介绍了板坯连铸结晶器摩擦力在线监测的功率法原理,并详细分析了具有漏钢事故征兆的结晶器摩擦力的波形特征,同时对影响摩擦力的诸多因素如铸坯调宽、拉坯速度等一些生产工艺参数进行了比较详尽的研究。3、本文在对漏钢事故前摩擦力时域异常特征分析总结的基础上提出了应用模式识别中的结构识别（或称句法识别）和神经网络相结合的方法,对通过功率法检测到的摩擦力一维时序波形进行摩擦力异常特征提取算法进行研究。在结构识别中,应用基于统计模型的分段逼近方法对摩擦力一维时序波形进行分段线性拟合,得到分段线性函数。在异常波形分析部分,利用神经网络在自组织、自学习、自联想及容错等方面的能力特点,对经结构识别得到的分段线性函数进行摩擦力异常波形的识别。最后,应用MATLAB6.5对基于神经网络进行漏钢故障特征识别进行了仿真,仿真结果证明了该算法的可靠性,并提出了针对振频变化、拉速变化及调宽等生产工艺操作对摩擦力影响的消除方法。
吴翔宇[6]（2005）在《多变量统计在连铸结晶器过程检测中的应用方法研究》文中提出本文由圆坯连铸结晶器的热流分析和多变量统计方法在连铸结晶器过程检测中的应用两部分组成。结晶器内的热过程对铸坯质量具有决定性的影响,本文第一部分在实验室工作的基础上,以圆坯连铸为研究对象,基于大量的生产现场热流实测数据,对结晶器的平均热流和局部热流进行同时分析。主要通过拉速、搅拌电流、弯月面波动等工艺参数对热流的影响,讨论圆坯连铸结晶器平均热流和高热流区热流的特征及分布规律。连铸的高拉速和生产无缺陷铸坯的发展趋势对连铸,尤其是它的结晶器过程关键参数的在线监控提出了越来越高的要求。本文第二部份使用多变量统计方法对连铸结晶器过程进行分析和诊断。运用关键因素分析方法对连铸过程出现的异常情况进行检测,结果表明这种方法能够准确的识别过程中出现的异常情况,并可以运用生成的监测图对其故障进行诊断。基于神经元网络的PCA方法的研究,是将神经元网络与关键因素分析方法相结合,运用神经网络技术消除系统的非线性。仿真结果表明,NNPCA对于过程故障检测和诊断的准确性方面有很大提高。
楚志宝,李作鑫,杜金玉,王国强,李凯玉[7]（2003）在《板坯连铸漏钢原因分析及其防止措施》文中认为通过统计分析板坯连铸生产中出现的漏钢事故,认为钢水温度低、拉速快和保护渣理化性能不合理易导致粘结漏钢;对弧不良、钢水温度高、拉速快是造成裂纹漏钢的主要原因;开浇和接头漏钢主要是中间包上水口和塞棒烘烤效果不好及出苗时间不足造成的。提出了优化保护渣性能指标、强化设备检修精度、严格执行工艺技术规程和完善生产准备等防范漏钢的具体措施。
胡志刚,毕学工,陈崇峰[8]（1998）在《连铸结晶器内粘结漏钢的形成机理及对策》文中研究说明连铸结晶器内钢液弯月面在连铸生产中起着至关重要的作用，本文结合钢液弯月面的行为对粘结漏钢的形成进行了详细地分析，介绍了一种新的粘结漏钢形成机理，认为钢液弯月面的破损是粘结漏钢发生的直接起因。此外，还在该机理的基础上，探讨了防止粘结漏钢的对策。
李亚松[9]（1991）在《大型板坯连铸的浇注工艺分析》文中提出根据大型板坯连铸机投产以来的实绩,分析了回转台上钢包吹氩的必要性。运行中发现,中间包温降比设计规定要低,故可适当降低钢包温度,为转炉操作和延长钢包寿命创造了有利条件。从各种浇注过程中发现漏钢的实例,提出了各种改进措施并付诸实施,还介绍了如何防止浸入式水口堵塞和降低其侵蚀速度的方法,及为延长其寿命所作的3渣线浇注试验情况。
二、板坯连铸漏钢原因分析及其防止措施（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、板坯连铸漏钢原因分析及其防止措施（论文提纲范文）
（1）连铸水口结瘤控制的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 前言 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 水口结瘤机理分析 |
| 2.1.1 水口结瘤物的来源 |
| 2.1.2 水口结瘤的分布状况 |
| 2.1.3 水口结瘤物的微观结构 |
| 2.1.4 水口结瘤的形成 |
| 2.2 水口结瘤预防措施及其现状 |
| 2.2.1 预防机理 |
| 2.2.2 预防措施 |
| 2.2.3 当前预防水口结瘤水口存在的问题 |
| 第3章 连铸复合式水口的研究 |
| 3.1 实验原料及试样制备 |
| 3.2 实验方法及实验过程 |
| 3.3 实验结果及分析 |
| 3.3.1 试样的外观形貌 |
| 3.3.2 附着物的化学组成 |
| 3.3.3 试样的显微结构 |
| 3.3.4 试样的能谱分析 |
| 3.3.5 镁铝尖晶石材料防止Al_2O_3附着的机理 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 尖晶石质复合水口的制备 |
| 4.1 实验 |
| 4.1.1 实验原料 |
| 4.1.2 试样的制备 |
| 4.1.3 试样的烧成 |
| 4.1.4 结合强度的检测 |
| 4.2 试样的结合强度 |
| 4.3 复合水口的制备 |
| 4.3.1 实验原料及制备 |
| 4.3.2 复合水口的成型 |
| 4.3.3 水口的烧成 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 连铸保护浇注密封元件的研究 |
| 5.1 实验 |
| 5.1.1 实验原料 |
| 5.1.2 实验过程 |
| 5.2 实验结果与分析 |
| 5.2.1 结合剂对连铸保护浇注密封元件性能的影响 |
| 5.2.2 玻璃添加对连铸保护浇注密封元件性能的影响 |
| 5.2.3 石墨添加量对连铸保护浇注密封元件性能的影响 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 连铸保护浇注密封元件制作及应用 |
| 6.1 连铸保护浇注密封元件制作 |
| 6.2 连铸保护浇注密封元件的应用 |
| 6.2.1 现场试验条件及要求 |
| 6.2.2 现场试验过程 |
| 6.3 连铸保护浇注密封元件的应用结果 |
| 6.3.1 钢中[N]含量的变化 |
| 6.3.2 钢中[Al]含量的变化 |
| 6.3.3 使用后水口密封元件的离型性 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）基于神经网络和专家系统的连铸漏钢预报系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 问题的提出和背景 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 漏钢预报的基本原理 |
| 1.2 国内外研究现状和发展趋势 |
| 1.3 课题研究的主要内容 |
| 2 漏钢形成原因分析研究 |
| 2.1 结晶器中的温度模式 |
| 2.1.1 正常模式 |
| 2.1.2 表面缺陷模式 |
| 2.1.3 粘结漏钢模式 |
| 2.1.4 角部漏钢模式 |
| 2.2 粘结性漏钢的形成原因以及预防措施 |
| 2.2.1 粘结性漏钢的形成原因 |
| 2.2.2 粘结性漏钢的预防措施 |
| 2.3 结晶器铜板热电偶分步以及漏钢预报原理 |
| 2.4 小结 |
| 3 系统整体结构以及神经网络的确定 |
| 3.1 系统整体结构的确定 |
| 3.2 人工神经网络工作原理 |
| 3.3 BP 神经网络的基本模型 |
| 3.3.1 BP 神经网络简介 |
| 3.3.2 BP 神经网络的网络结构及其改进算法 |
| 3.3.3 隐含层节点数的对比测试以及最终确定 |
| 3.3.4 神经网络的学习算法以及训练数据的确定 |
| 3.4 RBF 神经网络的基本模型 |
| 3.4.1 RBF 神经网络结构 |
| 3.4.2 RBF 神经网络的特点及优点 |
| 3.4.3 RBF 网络存在的问题及研究现状 |
| 3.4.4 隐含层节点数的对比测试以及最终确定 |
| 3.5 两种神经网络在实际测试中表现情况的对比 |
| 3.5.1 BP 神经网络的对比试算 |
| 3.5.2 RBF 神经网络的试算 |
| 3.5.3 最终选择 |
| 4 专家系统及其与神经网络的综合利用 |
| 4.1 专家系统概述 |
| 4.1.1 专家系统简介 |
| 4.1.2 推理机 |
| 4.1.3 知识库以及本项目中所采用的知识源 |
| 4.1.4 专家系统的一般开发过程 |
| 4.2 神经网络和专家系统相结合的框架 |
| 5 系统的设计、开发以及测试 |
| 5.1 系统框架设计 |
| 5.1.1 系统总体介绍 |
| 5.1.2 系统类的层次结构 |
| 5.2 系统关键技术以及实现 |
| 5.2.1 神经网络训练与测试 |
| 5.2.2 VC 编程 |
| 5.3 系统界面设计 |
| 5.4 系统测试以及结果 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 |
| B. 论文中一些附图的补充 |
（4）四流大方坯连铸中间包的结构优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 前言 |
| 1.2 本研究目的及意义 |
| 1.3 本研究内容 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 连续铸造技术的概况 |
| 2.1.1 连续铸造技术的概况 |
| 2.1.2 我国连铸技术的发展 |
| 2.2 中间包冶金 |
| 2.2.1 中间包的作用 |
| 2.2.2 中间包冶金技术的发展 |
| 2.2.3 中间包的研究方法 |
| 第三章 中间包的数学模拟 |
| 3.1 数学模拟的基本理论 |
| 3.1.1 流场计算的基本控制方程 |
| 3.1.2 数学模拟的求解方法 |
| 3.1.3 FLUENT软件介绍 |
| 3.2 本课题中间包的数学模型 |
| 3.2.1 基本假设 |
| 3.2.2 实验方案 |
| 3.2.3 计算网格的划分 |
| 3.2.4 边界条件 |
| 3.3 数学模拟的实验结果与分析 |
| 3.3.1 中间包内流场的基本特征 |
| 3.3.2 流线分布 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 中间包的物理模拟 |
| 4.1 实验的原理 |
| 4.1.1 相似理论 |
| 4.1.2 相似准数 |
| 4.2 实验设计 |
| 4.2.1 水模型的建立 |
| 4.2.2 实验方案 |
| 4.2.3 实验研究方法及评价指标 |
| 4.3 中间包流场优化结果 |
| 4.3.1 停留时间及流动模式分析 |
| 4.3.2 中间包内流体流动显示分析 |
| 4.3.4 产生漩涡的临界高度的测定 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）连铸关键设备故障诊断与漏钢预报关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外漏钢预报的现状和趋势 |
| 1.2.1 漏钢征兆的检测方法 |
| 1.2.2 热电偶方法的实现途径 |
| 1.2.3 摩擦力方法的实现途径 |
| 1.3 目前国内外研究所存在的问题 |
| 1.3.1 在漏钢检测方法上存在的问题 |
| 1.3.2 在漏钢预测机理上存在的问题 |
| 1.4 课题的目的和意义 |
| 1.5 本论文的主要研究任务 |
| 第二章 漏钢形成机理的冶金学浅析 |
| 2.1 粘结漏钢的形成机理及其预防措施 |
| 2.1.1 粘结漏钢的形成机理 |
| 2.1.2 粘结漏钢的预防措施 |
| 2.2 纵裂漏钢的原因分析及其预防措施 |
| 2.2.1 纵裂漏钢的原因分析 |
| 2.2.2 纵裂漏钢的影响因素 |
| 2.2.3 纵裂漏钢的预防措施 |
| 2.3 小结 |
| 第三章 结晶器摩擦力的研究 |
| 3.1 功率法检测摩擦力的原理 |
| 3.2 摩擦力的影响因素 |
| 3.2.1 漏钢事故对摩擦力的影响 |
| 3.2.2 结晶器液位对摩擦力的影响 |
| 3.2.3 在线调宽、调窄对对摩擦力的影响 |
| 3.2.4 拉速变化对摩擦力的影响 |
| 3.2.5 空振功率对摩擦力计算的影响 |
| 3.2.6 中间包吨位对摩擦力的影响 |
| 3.2.7 在工艺参数未发生波动时摩擦力的变化 |
| 3.2.8 摩擦力与钢坯表面缺陷的关系 |
| 3.2.9 水口异常 |
| 3.2.10 测温系统报警 |
| 3.3 小结 |
| 第四章 基于波形识别的连铸漏钢预报 |
| 4.1 基于结构模式识别与神经网络相结合的漏钢波形识别 |
| 4.1.1 结构识别简介 |
| 4.1.2 信号基元提取 |
| 4.1.3 基于神经网络的结构分析方法的提出 |
| 4.2 BP 神经网络的基本模型 |
| 4.2.1 BP 神经网络简介 |
| 4.2.2 BP 神经网络结构 |
| 4.2.3 隐含层节点数的确定 |
| 4.2.4 BP 神经网络的学习算法 |
| 4.2.5 BP 算法的改进 |
| 4.3 基于 MATLA86.5 的神经 BP 网络设计 |
| 4.3.1 数据定义 |
| 4.3.2 网络创建 |
| 4.3.3 网络的初始化 |
| 4.3.4 网络训练 |
| 4.3.5 网络仿真 |
| 4.4 生产工艺操作对摩擦力影响的消除方法 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 结论及展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（6）多变量统计在连铸结晶器过程检测中的应用方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1. 1 连铸过程的概况与发展 |
| 1. 2 连铸结晶器传热的特点及研究意义 |
| 1. 3 结晶器传热的影响因素 |
| 1. 4 连铸结晶器过程分析和异常状态检测研究的现状 |
| 1. 5 多变量统计方法在连铸过程的应用现状 |
| 1. 6 本论文主要内容 |
| 2 圆坯连铸结晶器实测热流数据分析 |
| 2. 1 引言 |
| 2. 2 研究方法 |
| 2. 2. 1 平均热流计算方法 |
| 2. 2. 2 局部热流检测与计算方法 |
| 2. 3 温度、热流检测结果及数据分析 |
| 2. 3. 1 圆坯结晶器热流分布特征 |
| 2. 3. 1. 1 结晶器热流沿纵向分布 |
| 2. 3. 1. 2 结晶器热流沿周向分布 |
| 2. 3. 2 热流影响因素分析 |
| 2. 3. 2. 1 拉速对热流的影响 |
| 2. 3. 2. 2 电磁搅拌电流对结晶器热流的影响 |
| 2. 3. 2. 3 弯月面波动对结晶器热流的影响 |
| 2. 3. 3 数据结果分析 |
| 2. 3. 3. 1 局部热流(高热流区热流)与平均热流的关系 |
| 2. 3. 3. 2 高热流区热流与坯壳厚度的关系 |
| 2. 4 本章小结 |
| 3 多变量统计方法在连铸过程中应用的研究 |
| 3. 1 引言 |
| 3. 2 故障检测的多变量性质 |
| 3. 3 连铸结晶器过程数据的特征 |
| 3. 4 数学模型的推导 |
| 3. 4. 1 关键因素分析方法的模型 |
| 3. 4. 2 基于关键因素分析的故障检测 |
| 3. 4. 3 基于关键因素分析的故障诊断 |
| 3. 5 过程变量参数的选择 |
| 3. 6 简化模型的具体算法 |
| 3. 7 本章小结 |
| 4 连铸结晶器应用PCA方法的异常分析 |
| 4. 1 引言 |
| 4. 2 单变量统计方法异常分析 |
| 4. 3 PCA方法异常检测的结果 |
| 4. 3. 1 摩擦力为主要影响因素的异常情况 |
| 4. 3. 2 拉速为主要影响因素的异常情况 |
| 4. 3. 3 浇注温度为主要影响因素的异常情况 |
| 4. 4 单变量统计与多变量统计分析结果的比较 |
| 4. 5 本章小结 |
| 5 基于神经元网络的PCA方法的研究 |
| 5. 1 引言 |
| 5. 2 输入训练神经网络 |
| 5. 3 基于神经元网络的PCA方法 |
| 5. 4 残余值计算的动态神经元网络 |
| 5. 5 残余量估计的PCA控制图 |
| 5. 6 仿真实例分析 |
| 5. 7 本章小结 |
| 6 结论与进一步工作的建议 |
| 6. 1 结论 |
| 6. 1. 1 圆坯连铸结晶器热流研究部分 |
| 6. 1. 2 多变量统计方法在连铸结晶器过程检测的应用研究部分 |
| 6. 2 建议 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
（7）板坯连铸漏钢原因分析及其防止措施（论文提纲范文）
| 1 前 言 |
| 2 生产工艺 |
| 3 漏钢原因分析 |
| 3.1 粘结漏钢 |
| 3.2 裂纹漏钢 |
| 3.3 开浇漏钢与接头漏钢 |
| 4 结 语 |
四、板坯连铸漏钢原因分析及其防止措施（论文参考文献）
- [1]连铸水口结瘤控制的研究[D]. 吕宪雨. 东北大学, 2016(06)
- [2]大型板坯连铸机漏钢预防技术[A]. 何宇明. 2015连铸装备的技术创新和精细化生产技术交流会会议论文集, 2015
- [3]基于神经网络和专家系统的连铸漏钢预报系统[D]. 邹恒. 重庆大学, 2009(01)
- [4]四流大方坯连铸中间包的结构优化研究[D]. 马振. 东北大学, 2008(03)
- [5]连铸关键设备故障诊断与漏钢预报关键技术研究[D]. 武冬蕾. 天津理工大学, 2006(03)
- [6]多变量统计在连铸结晶器过程检测中的应用方法研究[D]. 吴翔宇. 大连理工大学, 2005(04)
- [7]板坯连铸漏钢原因分析及其防止措施[J]. 楚志宝,李作鑫,杜金玉,王国强,李凯玉. 山东冶金, 2003(S2)
- [8]连铸结晶器内粘结漏钢的形成机理及对策[J]. 胡志刚,毕学工,陈崇峰. 炼钢, 1998(06)
- [9]大型板坯连铸的浇注工艺分析[J]. 李亚松. 宝钢技术, 1991(02)