Авторы

Нейросетевые модели влияния химического состава рудного сырья и параметров плавильных процессов на свойства изделий

Исследования влияния химического состава рудного сырья на свойства литейных изделий, как правило, не учитывают особенностей реальных производственных процессов. Основные причины этого заключаются в том, что, во-первых, результаты таких исследований, как правило, ограничиваются рамками лабораторных исследований, во-вторых, параметры используемых моделей не учитывают характеристик структуры рудного сырья, так как эти сведения могут быть получены лишь после завершения теплофизических и химико-энерготехнологических процессов термической обработки, в-третьих, само использование моделей затруднено вследствие необходимости оперативного учета изменения состава и значений системных и внешних факторов в процессе термической обработки. Цель данного исследования – разработка нейросетевых моделей и средств, обеспечивающих возможность адаптивной структурно-параметрической настройки к изменениям параметров анализируемых процессов термической обработки рудного сырья. При этом в качестве параметров создаваемых нейросетевых моделей используются данные о химическом составе рудного сырья, а также параметры плавильных процессов. В результате исследований подтверждена гипотеза о возможности опосредованного учета влияния структурных особенностей рудного сырья на качество изделий за счет характеристик химического состава рудного сырья и параметров плавильных процессов. Отмечается, что подтверждение этой гипотезы позволит создать эффективные инструменты для оперативного управления теплофизическими и химико-энерготехнологическими процессами термической обработки рудного сырья. Читать дальше...