[發明專利]一種基于退火工藝預測冷軋連續退火帶鋼力學性能的方法

在審

• 申請號: 202110582006.4
• 申請日: 2021-05-24
• 公開（公告）號: CN115392104A
• 公開（公告）日: 2022-11-25
• 發明（設計）人: 魏寶民;穆海玲;王孝建;丁志龍;閆秉昊
• 申請（專利權）人: 上海梅山鋼鐵股份有限公司
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;C21D1/26;C21D8/02;C21D9/52;G06F119/02;G06F119/08;G06F119/14
• 代理公司: 南京同澤專利事務所(特殊普通合伙) 32245
• 代理人: 閆彪

1.一種基于退火工藝預測冷軋連續退火帶鋼力學性能的方法，冷軋連續退火帶鋼由熱軋帶鋼卷經開卷、酸洗、冷軋、連續退火機組退火、平整后得到，其特征是，包括以下步驟：

1)收集冷軋軋制機組的生產參數，包括首機架入口帶鋼厚度、出口帶鋼厚度，帶鋼寬度，首機架軋制的高頻參數，壓下率，輥徑、軋制力、張力以及對應冷軋帶鋼的長度位置，軋機末機架出口帶鋼厚度，即冷軋軋硬帶鋼厚度；收集退火機組的高頻退火工藝參數和對應的帶鋼長度位置，包括退火帶鋼速度、均熱段溫度、冷卻段溫度、平整延伸率；收集退火帶鋼的檢測取樣位置以及帶鋼實際檢測的力學性能數據，包括退火帶鋼的屈服強度、抗拉強度和斷后伸長率；

2)計算熱軋帶鋼的變形抗力，熱軋帶鋼的變形抗力按照下式(1)進行計算，

式(1)中，K為熱軋帶鋼的變形抗力，單位為KN/mm；P為單位軋制力，單位為KN/mm；B為帶鋼寬度，單位為mm；R′為軋輥直徑，單位為mm；Δh變形量，單位為mm；Q_p為外摩擦影響系數，Q_p按照下式(2)計算，

式(2)中，μ為摩擦系數，根據潤滑情況一般取0.4-0.6；ε為壓下率，單位為％；R′為軋輥直徑，單位為mm；h₁為軋機出口厚度，單位為mm；

3)匹配帶鋼在冷軋軋制機組和退火機組間的高頻工藝參數，使帶鋼的高頻工藝參數在長度方向上能夠一一對應；

4)建立退火帶鋼的力學性能預測模型,

4.1)提取退火機組檢測取樣位置的工藝參數數據以及取樣位置對應的熱軋帶鋼變形抗力數據，將退火機組檢測取樣位置的帶鋼速度、均熱段溫度、冷卻段溫度、平整延伸率、熱軋帶鋼的變形抗力、冷軋壓下率及軋硬帶鋼厚度作為輸入因子，將退火帶鋼實際檢測力學性能數據作為模型的輸出因子；

4.2)數據處理及分類，將收集的數據樣本分為訓練集與測試集，并剔除訓練集樣本的異常數據；

4.3)歸一化處理不同退火工藝下的不同鋼種訓練集數據，得到訓練BP神經網絡的樣本數據集；

4.4)剔除過擬合樣本，采用貝葉斯正則化原理，按照下式(3)在網絡訓練的損失函數中添加L2正則項的方法完成，

式(3)中，F為損失函數；γ為權重系數，0＜γ＜1；E_D為誤差項；E_W為貝葉斯方法中表示網絡復雜程度的懲罰項；d_nm為期望輸出；y_nm為實際輸出；M、N分別為網絡輸出變量個數和訓練樣本數；w_q為網絡連接權值；Q為連接權值個數；

4.5)構建退火帶鋼的力學性能預測模型，利用上述樣本數據集訓練BP神經網絡，建立帶鋼退火工藝與力學性能之間的映射關系；

4.6)驗證力學性能預測模型，利用測試集數據，對不同退火工藝下的力學性能進行預測驗證；

4.7)預測模型尋優，采用K折交叉驗證方法對模型進行選擇，找到最優模型，輸入層數目為7，輸出層數目為3，隱含層數目按下式(4)計算，完成建立力學性能預測模型，

式(4)中，n₂為損隱含層數目；n₁為輸入層數目；m為輸出層數目；a為常數，取1-10；

5)分別繪制退火帶鋼全長的屈服強度、抗拉強度和斷后伸長率曲線，重復步驟1)、2)、3)，將退火機組檢測取樣位置的帶鋼速度、均熱段溫度、冷卻段溫度、平整延伸率、熱軋帶鋼的變形抗力、冷軋壓下率及軋硬帶鋼厚度作為輸入因子，調用此鋼種下的退火帶鋼力學性能預測模型進行力學性能預測，得到帶鋼全長高頻的與退火工藝參數位置一一對應的力學性能數據，形成力學性能曲線。

2.如權利要求1所述的一種基于退火工藝預測冷軋連續退火帶鋼力學性能的方法，其特征是，步驟3)中，冷軋軋制機組和退火機組高頻參數長度位置的匹配，包括以下步驟：

3.1)用退火機組出口帶鋼的長度，在帶鋼頭部和帶鋼尾部位置分別加上連續退火機組帶鋼頭部剪切的長度以及帶鋼尾部剪切的長度，并計算出退火帶鋼在連續退火機組張力作用下產生的拉伸長度，得出軋硬帶鋼的有效長度；

3.2)將退火帶鋼和軋硬帶鋼的頭部、尾部對調進行位置對應，并取兩機組的工藝參數采集頻率的最小公倍數作為兩機組公用的采樣頻率。

3.如權利要求1所述的一種基于退火工藝預測冷軋連續退火帶鋼力學性能的方法，其特征是，步驟4.7)中，預測模型尋優，所述隱含層數目取5。