مجله بین‌المللی انجمن آهن و فولاد ایران

مجله بین‌المللی انجمن آهن و فولاد ایران

کاربرد الگوریتم یادگیری ماشین در پیش‌بینی طول متالورژیکی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
گروه مهندسی مکانیک، دانشکده فنی و مهندسی گلپایگان ، دانشگاه صنعتی اصفهان
10.22034/ijissi.2025.2051653.1317
چکیده
این مطالعه به بررسی کاربرد یادگیری ماشین، به‌ویژه ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)، برای پیش‌بینی طول متالورژیکی در ریخته‌گری پیوسته می‌پردازد.
طول متالورژیکی که به‌عنوان فاصله از سطح فلز مذاب تا نقطه انجماد کامل تعریف می‌شود، تأثیر قابل‌توجهی بر کیفیت محصول دارد. روش‌های سنتی پیش‌بینی طول متالورژیکی، مانند مدل ضریب K و شبیه‌سازی‌های عددی، با محدودیت‌هایی در دقت، هزینه محاسباتی و تطبیق‌پذیری با کاربردهای صنعتی بلادرنگ مواجه هستند. برای رفع این محدودیت‌ها، این مطالعه رویکردی نوین با استفاده از ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)، یک الگوریتم یادگیری ماشین، برای پیش‌بینی طول متالورژیکی با دقت بالا ارائه می‌دهد. شبیه‌سازی‌های عددی برای مدل‌سازی جریان سیال، انتقال حرارت و فرآیندهای انجماد انجام شد و با داده‌های آزمایشگاهی اعتبارسنجی گردید. مدل SVM بر روی داده‌های طول متالورژیکی استخراج‌شده از شبیه‌سازی‌ها در سرعت‌های ریخته‌گری مختلف آموزش داده شد. نتایج نشان داد که مدل SVM با خطای میانگین مربعات (MSE) برابر با ۰۰۷۸۹ در مقایسه با داده‌های عددی، عملکردی به‌مراتب بهتر از روش‌های تجربی (MSE = ۰٫۵۳۵۳) دارد. این مطالعه پتانسیل یادگیری ماشین را برای بهبود تصمیم‌گیری بلادرنگ در ریخته‌گری پیوسته برجسته می‌کند و جایگزینی کارآمد از نظر محاسباتی و دقیق برای روش‌های سنتی ارائه می‌دهد. این رویکرد را می‌توان برای تحلیل سایر پارامترهای فرآیندی، مانند دبی آب خنک‌کننده و دمای اولیه فوق‌گرم، گسترش داد و بهینه‌سازی بیشتر تولید فولاد کمک کرد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

[1] Petrus B, et al. New method to measure metallurgical length and application to improve computational models, Iron Steel Technol. 2015; 12(12): 58–66.
[2] Chen Y, Li G.J, Yang S.B, Zhu M.Y, Dynamic soft reduction for continuously cast rail bloom, J Iron Steel Res Int. 2007; 14(5): 13–7.
[3] Chen Z, Bentsman J, Thomas B.G, Matsui A, Study of spray cooling control to maintain metallurgical length during speed drop in steel continuous casting, Iron Steel Technol. 2017; 14(10): 92–103.
[4] Miłkowska-Piszczek K, Dziarmagowski M, Buczek A, Pióro J, The methods of calculating the solidifying strand shell thickness in a continuous casting machine, Arch Mater Sci Eng. 2012; 57(2): 75–9.
[5] Li W, Li Y, Zhang Y, Study of mould breakout prediction technique in continuous casting production, In: 2010 3rd International Conference on Biomedical Engineering and Informatics. IEEE; 2010.
[6] Cheng J, et al. Molten steel breakout prediction based on genetic algorithm and BP neural network in continuous casting process. In: Proc 31st Chinese Control Conf. IEEE; 2012.
[7] He F, Zhang L, Mold breakout prediction in slab continuous casting based on combined method of GA-BP neural network and logic rules, Int J Adv Manuf Technol. 2018; 95: 4081–9.
[8] Lu Z, et al. Real-time prediction and adaptive adjustment of continuous casting based on deep learning, Commun Eng. 2023; 2(1): 34.
[9] Cemernek D, et al. Machine learning in continuous casting of steel: A state-of-the-art survey, J Intell Manuf. 2022: 1–19.
[10] Safaei H, Emami M.D, Jazi H.S, Mostaghimi J, Application of compressible volume of fluid model in simulating the impact and solidification of hollow spherical ZrO₂ droplet on a surface, J Therm Spray Technol. 2017; 26: 1959–81.
[11] Voller V.R, Prakash C, A fixed grid numerical modelling methodology for convection-diffusion mushy region phase-change problems, Int J Heat Mass Transf. 1987; 30(8): 1709–19.
[12] Rösler F, Brüggemann D, Shell-and-tube type latent heat thermal energy storage: numerical analysis and comparison with experiments, Heat Mass Transf. 2011; 47(8): 1027–33.
[13] Bai H, Thomas B.G, Turbulent flow of liquid steel and argon bubbles in slide-gate tundish nozzles: Part I, model development and validation, Metall Mater Trans B. 2001; 32: 253–67.
[14] Brimacombe J, Samarasekera I, Lait J, Continuous Casting. Vol. II: Heat Flow, Solidification and Crack Formation, Iron Steel Inst/AIME; 1984: 238.
[15] Vapnik V.N, Vapnik V, Statistical learning theory. 1998.
[16] Smola A.J, Schölkopf B, A tutorial on support vector regression, Stat Comput. 2004; 14: 199–222.
[17] MRRI S, Three dimensional turbulent fluid flow and heat transfer mathematical model for the analysis of a continuous slab caster, ISIJ Int. 2007; 47(3): 433–42.