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학술대회자료
저자정보
정창규 (포스코) 이승환 (포스코) 김연호 (쎄딕)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2013년도 학술대회
발행연도
2013.12
수록면
1,666 - 1,670 (5page)

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A neural network program predicting the molten steel surface fluctuation of continuous casting process from a CAE database was developed. The data sets were built from the results of flow simulation in the casting mold. Total 48 simulation cases were carried out with different input parameters. Among them, 45 cases were used for training the data mining model and 3 cases were used for validating the model. The developed neural network program predicts the maximum vertical displacement of the molten steel surface. The prediction process automatically carries out with previously stored data in the database and the program modifies the database with newly calculated results. The predicted values from neural network method showed less error than those from regression analysis method did.
#Data mining(데이터마이닝) #Neural network(신경망) #Regression analysis(회귀분석) #Continuous casting(연주) #Molten metal surface fluctuation(탕면 변동)

목차

Abstract
1. 서론
2. 신경망 모델
3. 회귀분석 모델
4. 연주 몰드내 탕면 해석
5. 자동 예측 프로그램
6. 결론
참고문헌

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