基于神经网络的 if 钢性能预报

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1、基于神经网络的IF钢性能预报1.绪论1.1研究背景深冲IF钢是汽车工业的重要原材料之一，由于其生产工艺复杂，影响IF钢性能的因素众多，且各影响因素与性能间存在高度的非线性，材料科学工难以用成分、制备工艺与性能间定量的数学模型来预报IF钢的性能[1-2]。而微观组织是决定材料力学性能的直接因素，因此掌握IF钢的金相组织、第二相粒子、织构对IF钢性能的影响机制，就能够利用这三种微观组织建立IF钢力学性能的预报模型。近些年来，神经网络技术在钢材组织性能预报与控制中得到了普遍的应用。不少研究者采用了BP网络技术来预测钢材的力学性能，研究结果表明使用BP网络建立预测模型虽然具有很好的预测精度，但是其收

2、敛速度不是十分理想[3-5]。为了进一步提高钢材的力学性能预测模型的收敛速度和估计精度，本文首先利用互信息来分析输入变量与输出变量之间的相关性，并以此为依据选择输入变量，然后通过减法聚类法对输入变量进行处理，优化自适应神经模糊系统（ANFIS）的结构和初始参数，进而建立IF钢力学性能的预测模型，并采用混合学习算法训练该网络。最后通过大量的仿真实验表明了运用该算法的有效性。.......1.2研究现状随着生产工艺技术的不断进步，用户对钢材的组织力学性能的要求也越来越高。近年来，材料科学工一直致力于材料工艺组织性能三者间关系的研究，以实现对产品性能、工艺组分和质量控制的优化设计，同时也为新钢种的

3、开发和设计提供了一种方法。初元璋等人在研究IF钢大生产产品性能预测时，以BP算法为基础开发了预测精度较高的ANN学习预测系统，将其应用在IF钢大生产数据的分析和测试中，该系统以IF钢的化学成分、工艺参数和规格参数作为网络的输入值来预测其最终的性能，结果表明采用ANN学习预测系统预测IF钢的抗拉强度、延伸率、塑性应变比和加工硬化指数性能，其预测误差均小于5.0%，预测精度高于传统的多元线性回归方法，为产品的质量提供了有利的依据[6]。英钢联以常规数学模型Sellars模型为基础开发了MetModel模型以适合其实际生产。该模型能够利用材料成分、工艺参数和晶粒尺寸计算出热轧后产品的显微组织，然后

4、再利用显微组织计算出产品的力学性能[7]。干勇等人利用人工神经网络开发了宝钢2050热轧生产线的组织性能预报软件（Q-HSM），并成功地实现了在线应用[8]。刘学伟等人利用了基于BP方法的神经网络组织性能预测软件，分别进行了BNS440热轧板抗拉强度、屈服强度、延伸率的网络训练和预测，所建立模型的训练精度和预测精度均大于96%[9]。王玲等人针对冶金热轧过程中钢材力学性能预报问题，利用了基于遗传优化的支持向量机回归模型预测钢材的力学性能，采用遗传算法对该模型的参数进行优化，即简化了模型又提高了预测精度[10]。杨风海在研究钢材性能与工艺参数的交叉预测模型中，结合了遗传算法与禁忌算法来完善预测

5、钢材力学性能的BP神经网络模型，并通过排列组合建立了6种交叉预测模型，训练所有预测模型，平均相对误差均较小[11]。.........2.IF钢简介2.1IF钢的生产工艺流程IF钢中有无间隙原子，因此又称之为无间隙原子钢。由于IF钢的基体为单一的铁素体组织，因此表现出良好的塑性变形能力，低的屈强比和高的塑性应变比，即优异的深冲性能和无时效性，从而使IF钢被广泛的应用于汽车行业和机械行业。IF钢的生产工艺流程如图2.1所示。由图可知，IF钢的生产工艺复杂，每一生产工序在不同程度上均影响着IF钢的性能，其中，炼钢和退火对IF钢性能的影响最大，其次是热轧，最后是冷轧和平整[15]。.......2

6、.2IF钢力学性能的影响因素表征IF钢性能的指标有很多项，包括屈服强度、抗拉强度、延伸率、加工硬化指数（n值）、塑性应变比（r值）等。影响其性能的因子也众多，包括化学成分和工艺条件，其中化学成分有C、Mn、S、P、Al、Ti、Nb、N等，工艺条件包括加热温度、卷取温度、终轧温度、退火温度、退火时间、热轧压下率、冷轧压下率等。2.2.1IF钢的成分控制决定IF钢性能的首要因素是成分，其特点是：（1）超低碳氮；（2）铌钛微金合化；（3）钢质纯净。冶炼工艺主要是消除碳、氮间隙原子的问题。首先通过高炉铁水预处理降低硫的含量，并吹氩搅拌使成分均匀，再进行转炉冶炼控制碳含量，为了使钢中碳含量达到超低碳，

7、需要通过真空脱气装置（RH）进行处理以达到所需水平。然后通过添加Ti或Nb元素清除固溶体中的间隙原子（C、N），得到纯净的铁素体基体，从而获得较高的r值。IF钢的各组成成分是评价钢板性能好坏的基础，两者密切相关：碳是强化元素，它使钢的强度增加，塑性下降，严重影响钢的深冲性能，因此在生产钢时必须尽可能的去除；氮可以使钢的强度增加，r值下降，硬度值上升，并引起时效，其有害程度显而易见，因此要降低氮的含量；铝作为脱