Купить статью

Статья посвящена решению актуальной проблемы снижения брака изделий, выпускаемых на серийных сталеплавильных заводах. Для изучения закономерностей образования брака создана нейросетевая модель, прогнозирующая образование дефектов типа «трещина» для отливок, производимых мартеновским способом. Для обучения нейросетевой модели использовались статистические данные о химическом составе рудного сырья и соответствующих значениях процента брака. Данные были получены в условиях действующего непрерывного крупносерийного производственного процесса, что привело к высокой степени зашумленности информации как по химическому составу рудного сырья, так и по результатам его термической обработки. Выбросы и зашумленность статистической информации обнаруживались и удалялись с помощью оригинальной авторской методики. Нейросетевая модель управления теплофизическими и химико-энерготехнологическими процессами термической обработки рудного сырья была создана на базе искусственной нейронной сети персептронного типа с сигмоидными активационными функциями. Путем проведения виртуальных компьютерных экспериментов над нейросетевой моделью выявлены важные зависимости вероятности образования исследуемых дефектов от содержания примесей: марганца, фосфора, кремния, хрома и серы. Подтверждена гипотеза о том, что снизить процент образования брака литейной продукции можно не обнаруживая и не устраняя его первопричину. На основе выявленных взаимозависимостей между параметрами теплофизических и химико-энерготехнологических процессов термической обработки сформулированы практические рекомендации по снижению процента брака путем корректировки химического состава рудного сырья. Применение полученных практических рекомендаций позволило более чем в два раза снизить процент брака изделий, производимых в условиях крупносерийного производственного процесса.