利用神经网络预测连铸保护渣性能

在实验的基础上建立基于神经网络的连铸保护渣性能预测模型,经对比分析表明,用神经网络对连铸保护渣性能进行训练和学习后,神经网络方法能有效和比较准确地对保护渣性能进行预测。

42CrMoA钢表面夹渣原因分析与解决措施

对BOF—LF—VD—CC工艺流程生产的42CrMoA合金结构钢连铸坯产生表面夹渣原因分析，结果表明，连铸表面夹渣可以通过合理使用结晶器保护渣，保持结晶器内液面稳定及中间包水口对中，稳定拉速等措施加以控制。