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热轧带钢力学性能在线预测模型的开发与应用

Development and application of on-line prediction model for mechanical properties of hot rolled strips

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热轧带钢力学性能在线预测技术能够优化生产工艺、改善成品质量.为此,在传统数学模型的基础上,采用Bayes神经网络建立了热轧带钢力学性能在线预测新模型.介绍了基于Bayes理论方法的神经网络、数据预处理方法、数据平台的搭建,力学性能在线预测模型输入参数的选择,以及基于某1 780 mm热轧带钢生产线,对以SPA-H、510L、610L为代表的典型钢种带钢力学性能的预测精度.结果表明,屈服强度预测相对误差在±6％范围内,抗拉强度预测相对误差在±6％范围内,伸长率预测相对误差在±4％范围内.在线预测系统的开发与应用不仅能优化生产工艺,而且还能减少成品力学性能的检测样本量,降低了生产成本.

胡德勇、高志伟、王小东、陆凤慧、刘建军、崔春圆

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河钢股份有限公司承德分公司,河北 承德 067000

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

热轧带钢 力学性能模型 在线预测 Bayes神经网络

国家重点研发计划项目国家自然科学基金联合基金高校基本科研业务费项目

2017YFB0305002U1660117N180704008

2021

10.13228/j.boyuan.issn1003-9996.20210302

轧钢
中国钢研科技集团有限公司

轧钢

CSTPCD
影响因子：0.881
ISSN：1003-9996
年,卷(期)：2021.38(3)
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