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融合半监督学习的小样本条件下热轧带钢力学性能预测

Prediction of mechanical properties of hot-rolled strip under small sample conditions combining semi supervised learning

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基于工业数据的热轧带钢力学性能预测技术可以有效减少热轧过程中带钢性能检测取样频率、缩短交货周期、降低生产成本,然而针对小样本下的数据驱动建模始终是一个建模难题.本文聚焦小样本条件下的热轧带钢力学性能建模问题,基于工业生产过程中产生的数据,采用安全弱监督学习(safe weakly supervised learning,SAFEW)算法为未标记数据添加伪标签,实现训练数据的扩展,采用随机森林算法建立热轧带钢成分、工艺、性能之间对应关系,并通过贝叶斯优化的方法确定随机森林超参数,实现小样本条件下热轧带钢力学性能预测.针对工业应用,本文在此基础上开发了热轧带钢力学性能预测软件,结果显示,融合半监督学习的随机森林算法较普通随机森林算法在小样本热轧带钢力学性能预测方面表现更为优异.经统计,屈服强度和抗拉强度预测值和实测值绝对误差在±30 MPa以内的命中率较普通随机森林模型分别提高了 6.08％和2.60％,伸长率预测值和实测值绝对误差在±3％以内的命中率较随机森林模型提高了 4.78％.

SAFEWmachine learningsmall samplehot-rolled stripmechanical property prediction

刘卓然、郑又宁、陈泓霖、张鹤翔、吴思炜

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东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室,辽宁沈阳 110819

安全弱监督学习 机器学习 小样本 热轧带钢 力学性能预测

国家自然科学基金青年科学基金东北大学博士后基金东北大学第十六批大学生创新训练计划

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2023

10.3969/j.issn.1000-7059.2023.04.006

冶金自动化
冶金自动化研究设计院

冶金自动化

影响因子：0.685
ISSN：1000-7059
年,卷(期)：2023.47(4)
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