邓天勇
,
吴迪
,
许云波
,
赵彦峰
,
刘相华
,
王国栋
金属学报
doi:10.3321/j.issn:0412-1961.2009.01.011
为实现普碳钢中厚板的柔性化轧制,建立了一种新的用于制定温度制度的理论算法.首先建立最佳预测能力的人工神经网络,用于预测中厚板力学性能;然后运用遗传算法制定出温度制度,并由回归出的力学性能公式对预测结果进行验证.结果表明,通过回归法和人工神经网络均可精确地预测中厚板的力学性能,而且神经网络的预测精度比回归公式的预测精度高;终轧温度和终冷温度对力学性能的影响最大;通过温度制度和力学性能回归公式计算出的强度,与目标强度非常吻合;对同一成分的钢种,通过制定合适的温度制度可以轧制出不同强度的产品,以减缓中厚板产品大规模定制中各阶段之间的矛盾.
关键词:
普碳钢
,
中厚板
,
组织性能预测
,
温度制度
,
人工神经网络
,
遗传算法
,
柔性轧制
朱丽娟
,
吴迪
,
赵宪明
材料科学与工艺
doi:10.3969/j.issn.1005-0299.2007.06.002
为了突出合金元素对再结晶模型的影响,以Avrami方程为动力学基础,对现有模型进行修正,建立了热变形奥氏体再结晶动力学模型,确定动态、静态再结晶分数与温度、变形条件和化学成分的函数关系,并采用单道次和双道次压缩实验验证了Si-Mn钢和Nb-V钢再结晶动力学模型.结果表明:低合金和微合金元素均能抑制再结晶的发生,使流变应力增高;计算值和测量值吻合得很好,充分证明了模型的准确性.
关键词:
组织性能预测
,
动态再结晶
,
静态再结晶
,
数学模型
,
合金元素
吴迪
,
赵宪明
,
何纯玉
钢铁
针对高速线材的生产特点,建立了该生产过程的产品组织性能预报模型的基本结构.通过单道次和双道次压缩实验,建立高碳钢的奥氏体组织演变模型,对高速线材生产进行组织性能预测.这些模型可以较准确地预测,因生产条件改变,导致的产品显微组织和力学性能的变化.开发出应用于生产实际的高速线材产品组织性能预测程序.借助神经元网络、数据库和自适应技术,该程序用于生产具有较准确的预报精度.
关键词:
高线轧制
,
高碳钢
,
组织性能预测
,
性能预测模型
邓天勇吴迪许云波赵彦峰刘相华王国栋
金属学报
为实现普碳钢中厚板的柔性化轧制, 建立了一种新的用于制定温度制度的理论算法. 首先建立最佳预测能力的人工神经网络, 用于预测中厚板力学性能; 然后运用遗传算法制定出温度制度, 并由回归出的力学性能公式对预测结果进行验证. 结果表明, 通过回归法和人工神经网络均可精确地预测中厚板的力学性能, 而且神经网络的预测精度比回归公式的预测精度高; 终轧温度和终冷温度对力学性能的影响最大; 通过温度制度和力学性能回归公式计算出的强度, 与目标强度非常吻合; 对同一成分的钢种, 通过制定合适的温度制度可以轧制出不同强度的产品, 以减缓中厚板产品大规模定制中各阶段之间的矛盾.
关键词:
普碳钢
,
heavy and medium plate
,
mechanical property prediction
,
temperature schedule
,
artificial neuron network
,
genetic algorithm
,
flexible rolling
