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板坯连铸漏钢工艺分析及预报模型研究的开题报告
一、选题背景与意义
连铸机板坯漏钢一直是钢铁生产中的常见问题，既增加了钢铁生产成本，又影响了生产效率和产品质量。板坯漏钢的原因复杂，涉及到许多因素，如钢水性质、结晶器结构、冷却方式、浇注速度等。而且漏钢的现象通常是突发性的，现场工作人员缺乏足够的操作经验，更难预防，以致造成了大量的经济浪费和环境污染。
因此，进一步研究连铸机板坯漏钢的工艺特点和规律，并建立预报模型，对于提高钢铁生产效率、降低生产成本、保障产品质量和环境保护具有重要意义。
二、研究内容和方法
本文的研究对象是连铸机板坯漏钢工艺特点和规律，以及预报模型的建立。具体内容包括：
1.分析板坯漏钢的工艺特点和原因，结合现场实际情况，梳理板坯漏钢过程中的关键环节和影响因素。
2.建立板坯漏钢的预报模型。基于神经网络算法，提取板坯漏钢的关键特征，建立预报模型，并进行模型验证。
3.对比不同连铸工艺对板坯漏钢的影响。分析不同冷却方式、浇注速度等工艺条件对板坯漏钢的影响，并总结优化建议。
本文的研究方法主要采用实验研究和数据分析等方法。其中，神经网络算法是本文预报模型建立的核心方法。
三、预期研究成果
通过对连铸机板坯漏钢工艺特点和规律的深入分析，本文将得到以下预期研究成果：
1.分析板坯漏钢的工艺特点和原因，对于提高现场工作人员的操作经验、预防漏钢事件的发生具有指导意义。
2.建立基于神经网络算法的板坯漏钢预报模型，为现场工作人员提供实时预警和决策参考。
3.对比不同连铸工艺对板坯漏钢的影响，提出优化建议，为钢铁生产效率和产品质量的提高提供支持。
四、进度安排
本文的研究计划分为以下阶段：
1.文献资料收集和整理（1个月）：收集相关文献资料，了解国内外板坯漏钢的研究现状和技术发展趋势。
2.实验研究（2个月）：以某钢铁生产厂的连铸生产线为样本，对板坯漏钢过程进行实验研究，并记录数据。
3.数据分析和建模（3个月）：通过数据分析和建模，建立板坯漏钢的预报模型，并进行模型验证。
4.结果分析和总结（1个月）：对研究结果进行分析和总结，提出优化建议。
五、存在的问题和解决措施
在研究过程中，可能会遇到以下问题：
1.实验研究难度大，需要现场操作；
2.数据分析过程中，可能出现数据缺失或异常值等问题；
为解决上述问题，本研究将采取以下措施：
1.联系钢铁生产厂家，获取现场操作权限，并邀请相关专业人员参与实验研究；
2.进行数据清洗和处理，以确保数据的可靠性和可用性。
六、参考文献
1.程忠全,郑玉山.连铸板坯漏钢问题的分析和治理[J].钢铁,2008,43(12):11-16.
2.李大卫,王云鹏.基于径向基神经网络的连铸板坯漏钢预测模型研究[J].计算机科学,2014,41(5):39-41.
3.刘焕焕,孙高兴.连铸板坯漏钢原因剖析及其防治对策[J].钢铁,2012,47(9):1-7.
4.刘卫华,姜建平.连铸板坯漏钢的机理及其影响因素分析[J].钢铁,2016,51(2):1-6.