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摘要
连铸是炼钢过程非常重要的工序之一。连铸过程多发漏钢事故，其影响因素多且机理复杂，其中以黏结漏钢最为常见，约占总漏钢事故的70%。连铸漏钢事故造成钢液泄漏，容易发生灼烫、火灾甚至爆炸等安全事故，造成人员伤亡和巨大的财产损失。为解决上述问题，剖析了黏结裂口的扩展方式和黏结漏钢的形成机理；基于热电偶测温法预报黏结漏钢的原理，利用神经网络建立黏结漏钢预报模型，并运用遗传算法完成神经网络的优化，预报模型测试样本的正确报出率达到100%,预报率为97.56%;对空间网络模型进行了验证，A型空间网络模型的输出符合期望，可以实现黏结在空间裂口扩展的预报。模型具有很好的应用价值，可为连铸安全生产提供支撑。
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