BR112021013351A2 - Método de auxílio de desenho de material metálico e dispositivo de auxílio de desenho - Google Patents

Método de auxílio de desenho de material metálico e dispositivo de auxílio de desenho Download PDF

Info

Publication number
BR112021013351A2
BR112021013351A2 BR112021013351-8A BR112021013351A BR112021013351A2 BR 112021013351 A2 BR112021013351 A2 BR 112021013351A2 BR 112021013351 A BR112021013351 A BR 112021013351A BR 112021013351 A2 BR112021013351 A2 BR 112021013351A2
Authority
BR
Brazil
Prior art keywords
database
data
input
chemical composition
elements
Prior art date
Application number
BR112021013351-8A
Other languages
English (en)
Inventor
Hiroyuki Takagi
Osamu Yamaguchi
Kazuhiro NAKATSUJI
Original Assignee
Jfe Steel Corporation
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Jfe Steel Corporation filed Critical Jfe Steel Corporation
Publication of BR112021013351A2 publication Critical patent/BR112021013351A2/pt

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16CCOMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
    • G16C60/00Computational materials science, i.e. ICT specially adapted for investigating the physical or chemical properties of materials or phenomena associated with their design, synthesis, processing, characterisation or utilisation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10Geometric CAD
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/27Design optimisation, verification or simulation using machine learning, e.g. artificial intelligence, neural networks, support vector machines [SVM] or training a model
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/10Numerical modelling
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/18Manufacturability analysis or optimisation for manufacturability
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16CCOMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
    • G16C20/00Chemoinformatics, i.e. ICT specially adapted for the handling of physicochemical or structural data of chemical particles, elements, compounds or mixtures
    • G16C20/30Prediction of properties of chemical compounds, compositions or mixtures

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Design And Manufacture Of Integrated Circuits (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)

Abstract

método de auxílio de desenho de material metálico e dispositivo de auxílio de desenho. trata-se de um método de auxílio de desenho e um dispositivo de auxílio de desenho com os quais é possível suprimir um aumento em carga de computação no desenho de um material metálico. o método de auxílio de desenho, que auxilia o desenho de material metálico usando um computador, compreende: uma etapa de busca na qual um valor característico desejado é inserido em um banco de dados para buscar por uma composição de componente de um elemento em metal e uma condição de fabricação, em que o banco de dados é criado usando pelo menos um modelo matemático no qual informações de entrada incluindo composições de componente de elementos em metal e condições de fabricação são associadas às informações de saída incluindo valores característicos de material metálico, e em que os dados de saída do modelo matemático em relação aos dados de entrada para cada uma das malhas que particionam uma faixa de entrada correspondente às informações de entrada em uma pluralidade de seções são associados aos dados de entrada e acumulados; e uma etapa de apresentação para apresentar a composição de componente do elemento em metal correspondente ao valor característico desejado e a condição de fabricação que foram obtidas na etapa de busca.

Description

Relatório Descritivo da Patente de Invenção para "MÉTO- DO DE AUXÍLIO DE DESENHO DE MATERIAL METÁLICO E DIS- POSITIVO DE AUXÍLIO DE DESENHO".
REFERÊNCIA REMISSIVA AO PEDIDO DE DEPÓSITO CORRELATO
[001] O presente pedido reivindica prioridade e benefício ao Pe- dido de Patente Japonês nº 2019-006145 depositado em 17 de janeiro de 2019, estando sua revelação incorporada ao presente documento a título de referência.
CAMPO DA TÉCNICA
[002] A presente revelação refere-se a um método de auxílio de desenho e a um dispositivo de auxílio de desenho para um material metálico tendo uma propriedade desejada.
FUNDAMENTOS
[003] Em desenho de material metálico convencional, para pro- duzir um material metálico tendo uma propriedade desejada (resistên- cia à tração, dureza, tenacidade, trabalhabilidade em plástico, etc.), a composição química de elementos em metal e a condição de produção são determinadas empiricamente ou por tentativa e erro. No entanto, a carga humana e a carga temporal para desenho de material metálico aumentam à medida que o número de itens variáveis na composição química de elementos em metal e na condição de produção aumenta.
[004] Com o intuito de reduzir a carga humana e a carga tempo- ral, um desenho de material que usa computação otimizada, e simila- res, por um computador é proposto. Por exemplo, o documento JP 4393586 B2 (PTL 1) propõe um método para realizar um desenho de material usando um modelo matemático e computação otimizada a fim de reduzir a carga de trabalho para desenhar um material não metáli- co. O documento JP 5605090 B2 (PTL 2) propõe um dispositivo de desenvolvimento e análise de material que simule a propriedade de uma substância recentemente gerada combinando-se uma pluralidade de tipos de substâncias, vincula informações das substâncias combi- nadas e informações do resultado da simulação da propriedade da substância recentemente gerada, e extrai informações específicas de acordo com os critérios de busca inseridos por um usuário.
LISTA DE CITAÇÃO Literatura de Patente
[005] PTL 1: JP 4393586 B2
[006] PTL 2: JP 5605090 B2
SUMÁRIO Problema da Técnica
[007] Desenho de material metálico envolve muitos processos de trabalho e processos de dispositivo comparado ao desenho de materi- al não metálico, e, logo, requer uma enorme quantidade de computa- ção para gerenciamento e controle relacionados aos processos de tra- balho e aos processos de dispositivo. Aplicar a técnica em PTL 1 a de- senho de material metálico requer uma enorme quantidade de tempo para computação otimizada, o que é impraticável. Ademais, em dese- nho de material metálico, há uma possibilidade que a microestrutura metálica de um material metálico mude consideravelmente dependen- do da condição de produção, como resultado disso, a propriedade do material metálico muda consideravelmente. PTL 1 e PTL 2 fracassam em considerar esse ponto.
[008] Portanto, poderia ser útil proporcionar um método de auxílio de desenho e um dispositivo de auxílio de desenho que possam su- primir um aumento em carga de computação para desenho de material metálico.
Solução para o Problema
[009] Um método de auxílio de desenho de acordo com uma das modalidades reveladas é um método de auxílio de desenho para auxi- liar em desenho de material metálico por um computador, que com-
preende: inserir um valor de propriedade desejado a um banco de da- dos e buscar por uma composição química de elementos em metal e uma condição de produção, sendo que o banco de dados é gerado usando pelo menos um modelo matemático em que as informações de entrada que incluem uma composição química de elementos em metal e uma condição de produção e informações de saída que incluem um valor de propriedade de um material metálico são associadas entre si, e armazenar, em associação aos dados de entrada de cada malha ob- tida particionando-se uma faixa de entrada correspondente às infor- mações de entrada em uma pluralidade de intervalos, dados de saída do modelo matemático correspondentes aos dados de entrada; e apresentar a composição química de elementos em metal e a condi- ção de produção correspondente ao valor de propriedade desejado que são obtidas na busca.
[0010] Um dispositivo de auxílio de desenho de acordo com uma das modalidades reveladas é um dispositivo de auxílio de desenho que auxilia em desenho de material metálico, que compreende: uma unidade de busca configurada para inserir um valor de propriedade desejado a um banco de dados e buscar por uma composição química de elementos em metal e uma condição de produção, sendo que o banco de dados é gerado usando pelo menos um modelo matemático em que as informações de entrada que incluem uma composição quí- mica de elementos em metal e uma condição de produção e informa- ções de saída que incluem um valor de propriedade de um material metálico são associadas entre si, e armazenar, em associação a da- dos de entrada de cada malha obtida particionando-se uma faixa de entrada correspondente às informações de entrada em uma pluralida- de de intervalos, dados de saída do modelo matemático corresponden- tes aos dados de entrada; e uma unidade de apresentação configura- da para apresentar a composição química de elementos em metal e a condição de produção correspondente ao valor de propriedade dese- jado que são obtidas pela unidade de busca. Efeitos Vantajosos
[0011] Logo, é possível proporcionar um método de auxílio de de- senho e um dispositivo de auxílio de desenho que possam suprimir um aumento em carga de computação para desenho de material metálico.
BREVE DESCRIÇÃO DOS DESENHOS
[0012] Nos desenhos anexos:
[0013] a Figura | é um diagrama esquemático que ilustra um dis- positivo de auxílio de desenho de acordo com a Modalidade 1;
[0014] a Figura 2 é um diagrama esquemático que ilustra um pro- cesso de produção de material de aço de acordo com a Modalidade 1;
[0015] a Figura 3 é um diagrama conceitual que ilustra a geração de modelo matemático de acordo com a Modalidade 1;
[0016] a Figura 4 é um diagrama conceitual que ilustra a geração de banco de dados de acordo com a Modalidade 1;
[0017] a Figura 5 é um diagrama conceitual que ilustra um processo de busca baseado em banco de dados de acordo com a Modalidade 1;
[0018] a Figura 6 é um fluxograma que ilustra a operação do dis- positivo de auxílio de desenho de acordo com a Modalidade 1;
[0019] a Figura 7 é um diagrama conceitual que ilustra a geração de modelo matemático de acordo com a Modalidade 2;
[0020] a Figura 8 é um diagrama conceitual que ilustra um pro- cesso de busca baseado em banco de dados de acordo com a Moda- lidade 3;
[0021] a Figura 9 é um diagrama conceitual que ilustra outro pro- cesso de busca baseado em banco de dados de acordo com a Moda- lidade 3;
[0022] a Figura 10 é um diagrama conceitual que ilustra a geração de modelo matemático de acordo com a Modalidade 4;
[0023] a Figura 11 é um diagrama conceitual que ilustra a geração de banco de dados de acordo com a Modalidade 5;
[0024] a Figura 12 é um a diagrama de dispersão de valores de histórico e valores de previsão para resistência à tração; e
[0025] a Figura 13 é um diagrama de dispersão de valores de his- tórico e valores de previsão para alongamento.
DESCRIÇÃO DETALHADA Modalidade 1
[0026] A Modalidade 1 da presente revelação será descrita abaixo. Esta modalidade descreve um exemplo no qual um material metálico a ser desenhado é aço. No entanto, o material metálico não se limita a aço, e pode ser qualquer metal. Estrutura do dispositivo de auxílio de desenho
[0027] A Figura 1 é um diagrama esquemático que ilustra um dis- positivo de auxílio de desenho 1 de acordo com a Modalidade 1 da presente revelação. Conforme ilustrado na Figura 1, o dispositivo de auxílio de desenho 1 de acordo com a Modalidade 1 é um computador que inclui um agregador de dados 11, um gerador de modelo 12, um gerador de banco de dados 13, uma unidade de busca 14 e uma uni- dade de apresentação 15.
[0028] O agregador de dados 11 agrega dados históricos relacio- nados à produção de material de aço, que é necessário para gerar o modelo matemático descrito abaixo. O agregador de dados 11 pode incluir uma interface de comunicação para agregar os dados históri- cos. Por exemplo, o agregador de dados 11 pode receber os dados históricos a partir de uma pluralidade de dispositivos externos, ou simi- lares, de acordo com um protocolo de comunicação predeterminado. Os dados históricos agregados pelo agregador de dados 11 incluem a composição química de elementos em aço, a condição de produção, e o valor de propriedade de material de aço.
[0029] Os dados da composição química de elementos em aço agregados pelo agregador de dados 11 incluem as razões de aditivo de elementos mesclados como componentes em aço em um conver- sor ou refinamento secundário. Exemplos desses elementos incluem C, Si, Mn, P, S, AI, N, Cr, V, Sb, Mo, Cu, Ni, Ti, Nb, Be Ca.
[0030] Os dados da condição de produção agregados pelo agre- gador de dados 11 incluem várias condições em etapas em um pro- cesso de produção de material de aço. A Figura 2 é um diagrama es- quemático que ilustra um processo de produção de material de aço. No processo de produção de aço, primeiro, minério de ferro como uma matéria-prima é carregado em um alto-forno junto a calcário e coque, para produzir ferro gusa em um estado fundido. O ferro gusa produzi- do no alto-forno é submetido a ajuste de componente para carbono, e similares em um conversor, e é submetido a um ajuste de componente final por refinamento secundário. O aço refinado é fundido em uma máquina de fundição contínua, para produzir um material intermediário denominado lingote. O lingote é, então, submetido a uma pluralidade de etapas de tratamento como uma etapa de aquecimento em uma fornalha de aquecimento, uma etapa de laminação a quente, uma eta- pa de resfriamento, uma etapa de decapagem, uma etapa de lamina- ção a frio, uma etapa de recozimento e uma etapa de revestimento, para produzir uma bobina laminada a frio como um produto. A combi- nação da pluralidade de etapas de tratamento difere dependendo do produto a ser produzido. Exemplos de padrões para combinar etapas de tratamento incluem os seguintes:
[0031] — Padrão 1: etapa de aquecimento — etapa de laminação a quente — etapa de resfriamento.
[0032] - Padrão 2: etapa de aquecimento — etapa de laminação a quente — etapa de resfriamento — etapa de decapagem — etapa de laminação a frio.
[0033] — Padrão 3: etapa de aquecimento — etapa de laminação a quente — etapa de resfriamento — etapa de decapagem — etapa de laminação a frio — etapa de recozimento.
[0034] - Padrão 4: etapa de aquecimento — etapa de laminação a quente — etapa de resfriamento — etapa de decapagem — etapa de laminação a frio > etapa de recozimento — etapa de revestimento — etapa de tratamento térmico.
[0035] Exemplos das condições nas etapas, isto é, a condição de produção, incluem os seguintes:
[0036] - Etapa de aquecimento: temperatura de aquecimento, tempo de aquecimento.
[0037] - Etapa de laminação a quente: espessura, largura da cha- pa, redução por laminação cumulativa, temperatura inicial de lamina- ção, temperatura de acabamento de laminação, temperatura de bobi- namento, taxa de resfriamento.
[0038] - Etapa de resfriamento: temperatura inicial de resfriamento, taxa de resfriamento.
[0039] - Etapa de decapagem: concentração de solução química de decapagem, temperatura de solução química de decapagem, taxa de decapagem.
[0040] - Etapa de laminação a frio: espessura, largura da chapa, redução por laminação.
[0041] - Etapa de recozimento: taxa de aquecimento, temperatura de aquecimento, tempo de retenção, taxa de resfriamento, método de resfriamento.
[0042] - Etapa de revestimento: temperatura de revestimento por imersão a quente, quantidade de sopro de gás de ajuste de revesti- mento.
[0043] - Etapa de tratamento térmico: taxa de aquecimento, tem- peratura de aquecimento.
[0044] Os dados do valor de propriedade de material de aço agre- gados pelo agregador de dados 11 incluem, por exemplo, resistência à tração, ponto de rendimento, alongamento, dureza, energia absorvida por impacto, valor r, valor n, razão de expansão de furo, e quantidade de BH. Por exemplo, o valor de propriedade pode ser obtido conduzin- do-se um teste de amostragem para avaliar, a partir de parte do produ- to de material de aço produzido, a propriedade do material de aço.
[0045] O agregador de dados 11 gerencia os dados históricos agregados em associação. Em outras palavras, para cada unidade de produto de material de aço produzida, o agregador de dados 11 vincu- la os dados históricos da composição química de elementos em aço, os dados históricos da condição de produção e os dados históricos do valor de propriedade de material de aço de maneira integrada de modo que esses dados possam ser manipulados coletivamente.
[0046] O gerador de modelo 12 gera um modelo matemático que associa informações de entrada que incluem a composição química de elementos em aço e a condição de produção e informações de saída que incluem o valor de propriedade de material de aço entre si, com base nos dados históricos agregados pelo agregador de dados 11. No presente documento, o termo "informações de entrada" denota informações de valores de histórico usadas para gerar o modelo matemático, e o termo "informações de saída" denota informações de valores de histórico usa- das para gerar o modelo matemático. A Figura 3 é um diagrama concei- tual que ilustra a geração de modelo matemático de acordo com a Moda- lidade 1. Conforme ilustrado na Figura 3, o gerador de modelo 12 associa informações de entrada e informações de saída entre si para gerar um modelo matemático. No presente documento, o gerador de modelo 12 gera o modelo matemático com base nos dados históricos de acordo com qualquer algoritmo. Como o algoritmo para gerar o modelo matemá- tico, por exemplo, métodos estatísticos e métodos de aprendizagem por máquina como regressão local, máquina de vetor de suporte, rede neural e floresta aleatória podem ser usados. Na Figura 3, três fragmentos de informações de entrada, isto é, entrada 1 à entrada 3, e um fragmento de informações de saída são ilustrados por propósitos de simplicidade. A entrada 1 à entrada 3 correspondem à composição química de elemen- tos em aço ou a condição de produção dentre os dados históricos agre- gados pelo agregador de dados 11, e a saída corresponde ao valor de propriedade de material de aço nos dados históricos.
[0047] O gerador de banco de dados 13 gera um banco de dados usando o modelo matemático gerado pelo gerador de modelo 12. A Figu- ra 4 é um diagrama conceitual que ilustra a geração de banco de dados de acordo com a Modalidade 1. O gerador de banco de dados 13 partici- ona a faixa de dados de entrada para as informações de entrada em uma pluralidade de intervalos para definir malhas de dados de entrada, e de- termina um valor representativo correspondente à cada malha de dados de entrada como dados de entrada. O valor representativo pode ser qualquer valor representativo da malha, tal como um valor mediano ou um valor final, por exemplo, um valor de limite superior ou um valor de limite inferior, na malha. A faixa de dados de entrada não precisa neces- sariamente ser igual às informações de entrada que são os dados histó- ricos. O gerador de banco de dados 13 insere dados de entrada de cada malha definida dessa forma ao modelo matemático gerado pelo gerador de modelo 12, para obter dados de saída da malha. No presente docu- mento, os dados de saída são o valor de saída do modelo corresponden- te aos dados de entrada. Os dados de entrada de cada malha podem ser, por exemplo, um valor mediano do intervalo de dados definido como a malha, como um valor representativo. O gerador de banco de dados 13 armazena, para cada malha, a correspondência entre os dados de entra- da da malha e os dados de saída obtidos inserindo-se os dados de en- trada ao modelo matemático, gerando, assim, um banco de dados. Ou seja, o gerador de banco de dados 13 gera o banco de dados onde os dados de saída de cada malha obtidos particionando-se a faixa de dados de entrada na pluralidade de intervalos são armazenados.
[0048] Como a faixa de dados de entrada onde as malhas de da- dos de entrada são definidas, composições químicas de elementos em aço e condições de produção que são esperadas como material de aço são adotadas como sendo a faixa de entrada inteira. Ou seja, a faixa de dados de entrada é limitada a uma faixa predeterminada com base em uma condição predeterminada como o conhecimento meta- lúrgico ou função de avaliação. A Tabela 1 mostra um exemplo de limi- tações referentes à faixa de dados de entrada. TABELA 1 presas — fomammaneen 155 SEE, Etapa de produção Condições de desenho |limite limite inferior superior Conversor e refinamento et ee kg A secundário [se e [Mn (e) [Pe
EX A Jena
INE [er [sb (e [gnt e eee mn O aquecimento (ºC) acabamento (ºC) perante bobinamento (ºC) meme (ºC/s)
[Espa de laminação a tio] Redução portaminação 1 — [9 Etapa de recozimento ESSPNMBN aquecimento (ºC) Eme e calor (s) Dr ra.
(ºC/s)
[0049] A unidade de busca 14 busca o banco de dados para dados de entrada correspondentes a um dado índice, sob a condição de que o fornecido índice e os dados de saída correspondem-se. A Figura 5 é um diagrama conceitual que ilustra um processo de busca baseado em banco de dados de acordo com a Modalidade 1. A Figura 5 ilustra um exemplo no qual um fragmento de dados de saída é associado a m ou mais fragmentos de dados de entrada. A unidade de busca 14 bus- ca o banco de dados usando um valor de propriedade desejado desig- nado como um índice, e obtém, como um resultado de busca, uma composição química de elementos em aço e uma condição de produ- ção em uma pluralidade de etapas correspondentes ao valor de pro- priedade desejado. Na Figura 5, o banco de dados é buscado usando um valor de propriedade desejado "y2" como um índice, e um resulta- do de busca "x12, x22, ... xm2, ..." é obtido. No presente documento, a "composição química de elementos em aço e a condição de produção em uma pluralidade de etapas correspondentes ao valor de proprieda- de desejado" incluem não apenas uma composição química de ele- mentos em aço e uma condição de produção em uma pluralidade de etapas que alcançam um valor de propriedade que corresponde ao valor de propriedade desejado designado como o índice, mas também uma composição química de elementos em aço e uma condição de produção em uma pluralidade de etapas que alcança um valor de pro- priedade similar ao valor de propriedade desejado designado como o índice. No presente documento, valores de propriedade similares são valores de propriedade tendo uma pequena diferença absoluta entre os mesmos. A faixa de similaridade pode ser ajustada para cada tipo de valor de propriedade. Logo, no caso onde existem dados em uma faixa similar ao valor fornecido como o valor de propriedade desejado, o resultado de busca é produzido com os dados sendo considerados como correspondentes ao valor de propriedade desejado.
[0050] Na Figura 5, um resultado de busca é obtido como resulta- do da busca usando "y2" como o índice. No entanto, a presente reve- lação não é limitada a isso. Por exemplo, no caso onde um ou mais fragmentos de dados de entrada também correspondem ao valor de propriedade "y2", uma pluralidade de resultados de busca pode ser extraída. Dessa forma, uma pluralidade de padrões de uma composi- ção química de elementos em aço e uma condição de produção em uma pluralidade de etapas que alcança a propriedade desejada pode ser obtida. Isso aumenta a possiblidade de um desenho de material de aço eficiente.
[0051] A unidade de apresentação 15 apresenta, a um usuário, o resultado de busca pela unidade de busca 14, isto é, a composição química de elementos em aço e a condição de produção correspon- dente ao valor de propriedade desejado. O usuário pode desenhar efe- tivamente um material de aço usando, como um valor alvo ou um valor de referência na produção de material de aço, a composição química de elementos em aço e a condição de produção em uma pluralidade de etapas apresentadas pela unidade de apresentação 15.
[0052] A operação do dispositivo de auxílio de desenho 1 de acor- do com a Modalidade 1 será descrita abaixo, com referência a um flu- xograma na Figura 6.
[0053] Primeiro, o agregador de dados 11 agrega dados históricos necessários para gerar um modelo matemático (etapa S10). Os dados históricos agregados pelo agregador de dados 11 incluem dados refe- rentes a um material de aço produzido tal como a composição química de elementos em aço, a condição de produção, e o valor de proprie- dade de material de aço.
[0054] A seguir, o gerador de modelo 12 gera um modelo matemá- tico que associa informações de entrada incluindo a composição quí- mica de elementos em aço e a condição de produção e informações de saída incluindo o valor de propriedade de material de aço entre si, com base nos dados históricos agregados pelo agregador de dados 11 (etapa S20).
[0055] A seguir, o gerador de banco de dados 13 gera um banco de dados para auxiliar no desenho de material de aço, usando o mo- delo matemático gerado pelo gerador de modelo 12 (etapa S30). De modo específico, o gerador de banco de dados 13 gera um banco de dados onde os dados de saída correspondentes aos dados de entrada de cada malha obtida particionando-se uma faixa de dados de entrada em uma pluralidade de intervalos são armazenados em associação aos dados de entrada.
[0056] A seguir, a unidade de busca 14 busca o banco de dados para uma composição química de elementos em aço e uma condição de produção correspondente a um valor de propriedade desejado (etapa S40).
[0057] A seguir, a unidade de apresentação 15 apresenta a com- posição química de elementos em aço e a condição de produção cor- respondente ao valor de propriedade desejado, que são obtidos como resultado da busca pela unidade de busca 14 (etapa S50).
[0058] Logo, o dispositivo de auxílio de desenho 1 de acordo com a Modalidade 1 usa um banco de dados que armazena dados de saída de cada malha obtida particionando-se uma faixa de dados de entrada em uma pluralidade de intervalos, ao invés de realizar uma computa- ção otimizada. Então, o dispositivo de auxílio de desenho 1 de acordo com a Modalidade 1 busca o banco de dados para uma composição química de elementos em metal e uma condição de produção corres- pondente a um valor de propriedade desejado, e apresenta a compo- sição química de elementos em metal e a condição de produção cor- respondente ao valor de propriedade desejado. O dispositivo de auxílio de desenho 1 de acordo com a Modalidade 1 pode auxiliar no desenho sem realizar uma computação otimizada, e, portanto, pode suprimir um aumento na carga de computação para desenho de material de aço. Modalidade 2
[0059] A Modalidade 2 da presente revelação será descrita abaixo. Os mesmos componentes que aqueles na Modalidade 1 são forneci- dos com os mesmos sinais de referência, e sua descrição é omitida. Um dispositivo de auxílio de desenho 1 de acordo com a Modalidade 2 difere a partir da estrutura de acordo com a Modalidade 1 nos conteú- dos dos dados históricos agregados pelo agregador de dados 11.
[0060] Os dados históricos agregados pelo agregador de dados 11 no dispositivo de auxílio de desenho 1 de acordo com a Modalidade 2 incluem um índice que indica o estado de microestrutura metálica, além de uma composição química de elementos em aço, uma condi- ção de produção, e um valor de propriedade de material de aço. Exemplos do índice que indica um estado de microestrutura metálica incluem o tamanho de grão e uma proporção de microestrutura de fer- rita, a proporção de microestrutura de cementita, a proporção de mi- croestrutura de perlita, a proporção de microestrutura de bainita, e a proporção de microestrutura de martensita. Qualquer método pode ser usado para agregar o índice que indica o estado de microestrutura me- tálica. Por exemplo, o agregador de dados 11 pode obter o índice que indica o estado de microestrutura metálica conduzindo-se um teste de amostragem de avaliação, a partir de parte do produto de material de aço produzido, sendo que o índice indica o estado de microestrutura metálica. O agregador de dados 11 pode, então, associar os dados do índice obtido dessa forma com os dados de produção do produto de material de aço e a propriedade do material de aço. Alternativamente, o agregador de dados 11 pode obter o índice que indica o estado de microestrutura metálica por um dispositivo de medição capaz de avali- ar o índice que indica o estado de microestrutura metálica, durante a produção. O agregador de dados 11 pode, então, associar os dados do índice obtidos dessa forma com os dados de produção do produto e a propriedade do material de aço. Alternativamente, o agregador de dados 11 pode obter o índice que indica o estado de microestrutura metálica por simulação com a qual o índice que indica o estado de mi- croestrutura metálica pode ser avaliado, durante a produção. O agre- gador de dados 11 pode, então, associar os dados do índice obtido dessa forma com os dados de produção do produto e a propriedade do material de aço.
[0061] O gerador de modelo 12 no dispositivo de auxílio de dese- nho 1 de acordo com a Modalidade 2 gera um modelo matemático que associa informações de entrada que incluem a composição química de elementos em aço, a condição de produção, e o índice que indica o estado de microestrutura metálica e informações de saída que incluem o valor de propriedade de material de aço entre si. A Figura 7 é um diagrama conceitual que ilustra a geração de modelo matemático de acordo com a Modalidade 2. Na Figura 7, três fragmentos de informa- ções de entrada, isto é, entrada 1 à entrada 3, são ilustrados por pro- pósitos de simplicidade. A entrada 1 à entrada 3 correspondem à composição química de elementos em aço, a condição de produção, ou o Índice que indica o estado de microestrutura metálica. Conforme ilustrado na Figura 7, o gerador de modelo 12 associa as informações de entrada e as informações de saída para gerar um modelo matemá- tico. A geração de banco de dados pelo gerador de banco de dados 13 é igual àquela na Modalidade 1, e, de modo correspondente, sua des-
crição é omitida. O processo de busca pela unidade de busca 14 en- volve buscar o banco de dados usando um valor de propriedade dese- jado designado como um índice e obter, como um resultado de busca, um índice que indica um estado de microestrutura metálica além de uma composição química de elementos em aço e uma condição de produção correspondente ao valor de propriedade desejado. O pro- cesso de apresentação de informações pela unidade de apresentação é o mesmo que a Modalidade 1, e, de modo correspondente, sua descrição é omitida.
[0062] O dispositivo de auxílio de desenho 1 de acordo com a Mo- dalidade 2 usa os dados de estado de microestrutura metálica que são um fator direto para alcançar a propriedade de material de aço, e, logo, pode aperfeiçoar a precisão do modelo matemático gerado. Ademais, o dispositivo de auxílio de desenho 1 de acordo com a Modalidade 2 obtém, como o resultado de busca, o índice que indica o estado de microestrutura metálica além da composição química de elementos em aço e a condição de produção que alcança o valor de propriedade de- sejado, e, logo, pode aperfeiçoar a precisão de desenho de material de aço com base nas informações do estado de microestrutura metálica. O dispositivo de auxílio de desenho 1 de acordo com a Modalidade 2 pode, portanto, determinar precisamente a composição química de elementos em metal e a condição de produção com a qual o valor de propriedade desejado de material de aço pode ser alcançado, e reali- zar um desenho de alta precisão. Modalidade 3
[0063] A Modalidade 3 da presente revelação será descrita abaixo. Os mesmos componentes que aqueles na Modalidade 1 são forneci- dos com os mesmos sinais de referência, e sua descrição é omitida. Um dispositivo de auxílio de desenho 1 de acordo com a Modalidade 3 difere da estrutura de acordo com a Modalidade 1 pelo fato de que o gerador de modelo 12 gera um modelo matemático para cada valor de propriedade.
[0064] Exemplos da propriedade de material metálico incluem resis- tência à tração, ponto de rendimento, alongamento, dureza, energia ab- sorvida por impacto, valor r, valor n, razão de expansão de furo, e quanti- dade de BH, conforme descrito na Modalidade 1. O gerador de modelo 12 no dispositivo de auxílio de desenho 1 de acordo com a Modalidade 3 gera um modelo matemático para cada um dentre uma pluralidade de tipos de propriedades separadamente. Em outras palavras, o gerador de modelo 12 no dispositivo de auxílio de desenho 1 de acordo com a Mo- dalidade 3 gera uma pluralidade de modelos matemáticos.
[0065] O gerador de banco de dados 13 gera um banco de dados usando a pluralidade de modelo matemáticos gerados pelo gerador de modelo 12. De modo específico, o gerador de banco de dados 13 ajus- ta composições químicas de elementos em aço e condições de produ- ção que são esperadas como material de aço como a faixa de entrada inteira, e particiona a faixa de entrada em uma pluralidade de interva- los para definir malhas de dados de entrada. A faixa de dados de en- trada de dados inseridos ao banco de dados não precisa necessaria- mente corresponder à faixa de informações de entrada. Supõe-se, no presente documento, que os dados de entrada são um valor represen- tativo de cada malha de dados (conforme na Modalidade 1). O gerador de banco de dados 13 insere dados de entrada de cada malha definida a cada um dentre a pluralidade de modelos matemáticos gerados pelo gerador de modelo 12, para obter dados de saída da malha. O gerador de banco de dados 13 armazena, para cada malha, a correspondência entre os dados de entrada da malha e os dados de saída obtidos inse- rindo-se os dados de entrada a cada um dentre a pluralidade de mode- los matemáticos, gerando, assim, um banco de dados. Em outras pa- lavras, o gerador de banco de dados 13 gera um banco de dados onde os dados de saída de cada malha obtida particionando-se a faixa de dados de entrada na pluralidade de intervalos são armazenados.
[0066] O processo de busca pela unidade de busca 14 é igual àquele na Modalidade 1, exceto pelo fato de que o índice usado na busca pode ser designado a partir de uma pluralidade de tipos de pro- priedades. A Figura 8 é um diagrama conceitual que ilustra um pro- cesso de busca baseado em banco de dados de acordo com a Moda- lidade 3. Na Figura 8, o banco de dados é buscado usando um valor de propriedade desejado "y12, y22, ..." como um índice, e um resulta- do de busca "x12, x22, ... xm2, ..." é obtido. A unidade de apresenta- ção 15 apresenta o resultado de busca ao usuário. Em outras pala- vras, a unidade de apresentação 15 apresenta a composição química de elementos em aço e a condição de produção correspondente à plu- ralidade de valores de propriedade desejados, que são obtidos como resultado da busca pela unidade de busca 14. O usuário pode dese- nhar eficientemente um material de aço usando, como um valor alvo ou um valor de referência na produção de material de aço, a composi- ção química de elementos em aço e a condição de produção em uma pluralidade de etapas apresentadas pela unidade de apresentação 15.
[0067] A Figura 9 é um diagrama conceitual que ilustra outro pro- cesso de busca baseado em banco de dados de acordo com a Moda- lidade 3. Na Figura 9, a busca é realizada com um valor de proprieda- de desejado "y12, y22, ..." como um índice, conforme na Figura 8. Su- põe-se que não exista um resultado de busca que corresponda ao ín- dice. Nesse caso, a unidade de busca 14 produz pelo menos um resul- tado de busca tendo dados de saída em uma faixa similar ao índice. Por exemplo, no caso onde existem dados de saída que correspon- dem à parte da pluralidade de valores de propriedade desejados como O Índice, a unidade de busca 14 apresenta dados tendo dados de saí- da que correspondem à parte e são similares a qualquer outra proprie-
dade não correspondida, como um candidato. No presente documento, o grau de similaridade pode ser determinado, por exemplo, com base na distância de um vetor formado pelo valor de propriedade não cor- respondido. Alternativamente, por exemplo, a unidade de busca 14 produz dados tendo dados de saída mais similares a qualquer um den- tre a pluralidade de valores de propriedade desejados como o índice, como um resultado de busca. Na Figura 9, dois candidatos de resulta- do de busca "x12, x22, ..., xm2, ..." e"xin, x2n, ..., xmn, ...' são produ- zidos. A unidade de apresentação 15 pode apresentar os dois resulta- dos de busca ao usuário. Embora o número de candidatos de resulta- do de busca seja dois neste exemplo, o número de resultados de bus- ca apresentados não se limita a esse, e pode ser três ou mais. Consi- derando a faixa de similaridade, o valor entre os elementos do vetor anterior pode ser normalizado, e a distância do vetor normalizado pode ser ajustada a uma distância predeterminada. A faixa de similaridade pode ser determinada para cada elemento.
[0068] O dispositivo de auxílio de desenho 1 de acordo com a Mo- dalidade 3 pode facilmente determinar uma relação de entrada-saída complexa de uma composição química de elementos em aço e uma condição de produção em uma pluralidade de etapas que alcançam uma pluralidade de propriedades de material de aço, de modo que o desenho de material de aço possa ser realizado eficientemente. Modalidade 4
[0069] Modalidade 4 da presente revelação será descrita abaixo. Os mesmos componentes que aqueles na Modalidade 1 são forneci- dos com os mesmos sinais de referência, e sua descrição é omitida. Um dispositivo de auxílio de desenho 1 de acordo com a Modalidade 4 difere da estrutura de acordo com a Modalidade 1 nos conteúdos de dados históricos agregados pelo agregador de dados 11 e a estrutura do modelo matemático gerado pelo gerador de modelo 12.
[0070] Os dados históricos agregados pelo agregador de dados 11 no dispositivo de auxílio de desenho 1 de acordo com a Modalidade 4 incluem um índice que indica o estado de microestrutura metálica, além de uma composição química de elementos em aço, uma condi- ção de produção, e um valor de propriedade de material de aço. O ge- rador de modelo 12 gera um primeiro modelo matemático que associa informações de entrada incluindo a composição química de elementos em aço e a condição de produção e informações de saída intermediá- rias incluindo o índice que indica o estado de microestrutura metálica entre si, e um segundo modelo matemático que associa as informa- ções de saída intermediárias e as informações de saída incluindo a propriedade de material metálico entre si. A Figura 10 é um diagrama conceitual que ilustra a geração de modelo matemático de acordo com a Modalidade 4. Na Modalidade 4, usando o índice que indica o estado de microestrutura metálica como as informações de saída (informa- ções de saída intermediárias) do primeiro modelo matemático, as in- formações de entrada e as informações de saída são associadas entre si através das informações de saída intermediárias no primeiro e se- gundo modelos matemáticos, conforme ilustrado na Figura 10.
[0071] O gerador de banco de dados 13 gera um banco de dados usando a pluralidade de modelos matemáticos gerados pelo gerador de modelo 12, isto é, o primeiro e segundo modelos matemáticos. De modo específico, o gerador de banco de dados 13 ajusta as composi- ções químicas de elementos em aço e as condições de produção que são esperadas como o material de aço como a faixa de entrada inteira, e particiona a faixa de entrada em uma pluralidade de intervalos para definir malhas de dados de entrada. A faixa de dados de entrada de dados inseridos ao banco de dados não precisa necessariamente cor- responder à faixa de informações de entrada. Supõe-se que no pre- sente documento os dados de entrada sejam um valor representativo de cada malha de dados (como na Modalidade 1). O gerador de banco de dados 13 insere dados de entrada de cada malha definida ao pri- meiro modelo matemático, para obter dados de saída intermediários da malha.
Então, o gerador de banco de dados 13 insere os dados de saída intermediários ao segundo modelo matemático, para obter da- dos de saída da malha.
O gerador de banco de dados 13 armazena, para cada malha, a correspondência entre os dados de entrada da ma- lha e os dados de saída obtidos inserindo-se os dados de entrada a cada um dentre a pluralidade de modelos matemáticos, gerando, as- sim, um banco de dados.
Em outras palavras, o gerador de banco de dados 13 gera um banco de dados em que os dados de saída de cada malha obtidos particionando-se a faixa de dados de entrada na plurali- dade de intervalos são armazenados.
No processo de busca pela uni- dade de busca 14, por exemplo, uma busca é realizada por uma faixa de um índice que indica o estado de microestrutura metálica como uma saída intermediária que é limitada a uma faixa predeterminada usando o valor de propriedade desejado como um índice, e, então, uma busca é realizada por uma composição química de elementos em aço e uma condição de produção usando, como um índice, o índice que indica uma microestrutura metálica obtida como resultado da bus- ca na faixa limitada.
Alternativamente, no processo de busca pela uni- dade de busca 14, uma busca é realizada por uma faixa de um índice que indica o estado de microestrutura metálica como uma saída inter- mediária usando uma faixa predeterminada do valor de propriedade desejado como um índice, e, então, uma busca é realizada por uma pluralidade de candidatos para uma composição química de elementos em aço e uma condição de produção usando, como um índice, a faixa do índice que indica o estado de microestrutura metálica obtido como resultado da busca.
Em outras palavras, a unidade de busca 14 busca o banco de dados para um índice que indica o estado de microestrutu-
ra metálica correspondente ao valor de propriedade desejado e uma composição química de elementos em metal e uma condição de pro- dução correspondente ao índice que indica um estado de microestrutu- ra metálica. O processo de apresentação de informações pela unidade de apresentação 15 é igual àquele na Modalidade 1, e, de modo cor- respondente, sua descrição será omitida.
[0072] O dispositivo de auxílio de desenho 1 de acordo com a Mo- dalidade 4 usa, como saída intermediária, as informações de estado de microestrutura metálica que são um fator direto para alcançar a propriedade de material de aço, e, logo, pode aperfeiçoar a precisão do modelo matemático gerado. O dispositivo de auxílio de desenho 1 de acordo com a Modalidade 4 pode, portanto, determinar precisamen- te a composição química de elementos em metal e a condição de pro- dução com a qual o valor de propriedade desejado de material de aço pode ser alcançado, e realizar um desenho de alta precisão. Modalidade 5
[0073] A Modalidade 5 da presente revelação será descrita abaixo. Os mesmos componentes que aqueles na Modalidade 1 são fornecidos com os mesmos sinais de referência, e sua descrição é omitida. Um dis- positivo de auxílio de desenho 1 de acordo com a Modalidade 5 difere da estrutura de acordo com a Modalidade 1 nas malhas de dados de entra- da do banco de dados gerado pelo gerador de banco de dados 13.
[0074] A Figura 11 é um diagrama conceitual que ilustra a geração de banco de dados de acordo com a Modalidade 5. O gerador de ban- co de dados 13 ajusta composições químicas de elementos em aço e condições de produção que são esperadas como material de aço co- mo a faixa de entrada inteira, e particiona a faixa de entrada em uma pluralidade de intervalos para definir malhas de dados de entrada. No presente documento, o gerador de banco de dados 13 varia a granula- ridade (largura de intervalo) do intervalo de cada malha dependendo do tipo de dados de entrada. Por exemplo, o gerador de banco de da- dos 13 pode alterar a largura de intervalo para cada item antecipada- mente de modo que a largura de intervalo seja fina para um item im- portante e grossa para um item sem importância, com base no conhe- cimento metalúrgico. O gerador de banco de dados 13 pode mudar a largura de intervalo com base na densidade de dados de cada item. É metalurgicamente conhecido que a resistência à tração que é uma das propriedades de material de aço é particularmente sensível à compo- sição química de carbono em aço. Portanto, o gerador de banco de dados 13 pode ajustar uma largura de intervalo de malha fina no de- senho da composição química de carbono. Alternativamente, o gera- dor de banco de dados 13 pode ajustar a largura de intervalo do inter- valo de cada malha de modo que a quantidade de mudança na saída seja constante. Em outras palavras, o gerador de banco de dados 13 pode ajustar a largura de intervalo de cada malha de modo que a dife- rença em saída entre as malhas adjacentes seja constante.
[0075] Logo, o dispositivo de auxílio de desenho 1 de acordo com a Modalidade 5 armazena apenas os dados do número mínimo de ma- lhas como o banco de dados, de modo que a carga de computação e o tempo de computação na geração de modelo e a carga de busca e o tempo de busca em desenho possam ser reduzidos. Ou seja, uma grande carga de computação e carga de busca que podem ser induzi- das no caso onde a largura de intervalo de malha é relativamente fina (por exemplo, 0,001) para cada item pode ser evitada. Uma redução na precisão de desenho de um material de aço que alcança um valor de propriedade desejado, que pode ser induzido no caso onde a largu- ra de intervalo de malha é relativamente grossa (por exemplo, 0,01) para cada item, também pode ser evitada. Portanto, o material de aço que alcança o valor de propriedade desejado pode ser projetado de modo eficiente e preciso com uma carga mínima.
EXEMPLOS
[0076] Um exemplo de desenho de um material de aço para uma chapa de aço laminada a frio para um veículo será descrito abaixo. Nesse exemplo, resistência à tração e alongamento são selecionados como propriedades do material de aço, e uma busca é realizada por uma condição de desenho que alcança valores de propriedade dese- jados.
[0077] A Tabela 2 mostra exemplos de composições químicas de elementos em aço que influenciam as propriedades. A Tabela 3 mos- tra exemplos de condições de produção que influenciam as proprieda- des. A Tabela 4 mostra tipos de propriedade e valores de propriedade. Os itens de dados históricos nas Tabelas 2 a 4 são agregados e uma aprendizagem por máquina é realizada usando esses dados para construir um modelo matemático tendo uma composição química e uma condição de produção como uma entrada e uma propriedade co- mo uma saída.
TABELA 2 (% de massa unitária) ID de amostra | C | si s Aa | Nec vls, cu | Ni | TN Ca de aço 0,124 | o | 255 | 0,008 |0,0010 | 0,037 [0,0034 | o jo| 0,011 | o jo |o| 0,015 | 0,038 |0,0016 |0,0002 Be | 0,105 0,010 [0,0008 | 0,035 |0,0040 [o e| 0,010 |; oe o o| 0,014 | 0,042 [0,0015 |0,0001 0,131 0,009 |0,0011 | 0,042 [0,0036 | eos | o | 0,009 | o jo |o| 0,017 | 0,034 |0,0017 |0,0001
NM n o
SS
TABELA 3 asrts de laminação à Condição de recozimento contínuo Tempo Taxa de q Taxa o Tempo esta & ão aqueci- demo mento Tempe- |de e mento Tempe- na xa Nº dallD de Tempe- Tempera- | Tempe- mento Tempe- Tempe- |tenção média ratura tenção média ratura de tem- chapa |amos- tura — de ratura médio na |ratura : ;,, | de inter-|na faixa| na faixa |de inter- de tra de ratura jamina- de bo- Espes- [faixa dejde aura do taxa de taxa rupção |de tem-lde tem-|rupção perata aço aço de ção de|bina- sura tempera- |aque- imersão e Ni eratura de res-|peratu- |peratu- |de res- 150ºC AUS lacaba- —|mento (mm) tura de|cimento peratu- Pp! friamen- Ira — deira — de friamen- cimento | mento 570ºC ou ra dejde to 620ºC a [400ºC to patio (ºC) : oC Ac3 ou/620ºC a o e 400ºC (O) (ºC) mas (OC) (o mais — |[740ºC T40ºC |ou me- ou me- N (s) ro) nos lero) nos S (Cs) CCs) (s) Ss (ºC/s) (s) Gde
TABELA 4 aço aço (MPa) (%) Dr Ts as e
PO RG ÇA
[0078] Nesse exemplo, usando 500 entradas de dados de aprendizagem, respectivos modelos matemáticos para prever a re- sistência à tração e o alongamento como propriedades foram gera- dos usando um método de aprendizagem por máquina denominado floresta aleatória. As Figuras 12 e 13 são, cada uma, um diagrama de dispersão de valores de histórico e valores de previsão. No dia- grama de dispersão na Figura 12, o eixo geométrico horizontal re- presenta o valor histórico de resistência à tração, e o eixo geométri- co vertical representa o valor de previsão de resistência à tração. No diagrama de dispersão na Figura 13, o eixo geométrico horizontal representa o valor histórico de alongamento, e o eixo geométrico vertical representa o valor de previsão de alongamento. O número de árvore de regressão em uma floresta aleatória era 50 em cada modelo matemático. A precisão de previsão do modelo para previ- são de resistência à tração avaliada pela validação cruzada leave- one-out era 81,5 em RMSE (raiz do erro quadrático médio). A preci- são de previsão do modelo para previsão de alongamento era 0,729 em RMSE. No presente documento, RMSE é um índice de um erro de previsão calculado da seguinte forma: Mat. 1 1X RMSE=,<—X>(yi=Y)
NS onde N é o número total de alvos de previsão, yi é um valor histórico, e y1i é um valor de previsão.
[0079] Após isso, os dados de entrada de cada malha definida foram inseridos no modelo matemático gerado, para obter dados de saída da malha. No presente documento, a largura de intervalo de malha da composição química (unidade: % em massa) de C, P, Al, Sb, Ti e Nb nos dados de entrada foi ajustada para 0,001%, a largura de intervalo de malha da composição química (unidade: % em mas- sa) de S, N, B e Ca foi ajustada para 0,0001%, e a largura de interva- lo de malha da composição química (unidade: % em massa) dos ou- tros elementos foi ajustada para 0,01 %. Um banco de dados gerado armazenando-se a correspondência entre os dados de entrada e os dados de saída para cada malha foi buscado usando valores de pro- priedade desejados das propriedades de material de aço como um índice. Por exemplo, os valores de propriedade desejados ajustados conforme mostrado na Tabela 5 foram lidos como o índice. TABELA 5
[0080] Logo, a pluralidade de modelos matemáticos aprendidos e os valores de propriedade desejados das propriedades de material de aço usadas em busca de condição de desenho com o a largura de intervalo de malha foram obtidos, permitindo a obtenção de uma composição química de elementos em aço e uma condição de pro- dução em uma pluralidade de etapas que alcançam os valores de propriedade desejados de material de aço.
[0081] A entrada (composição química de elementos em aço e condição de produção em uma pluralidade de etapas) obtida como resultado da busca é mostrada na Tabela 6. Um produto de aço produzido sob essa condição de desenho apresentou uma resistên- cia à tração de 1200 MPa e um alongamento de 12,0%. Um material de aço que alcança os valores de propriedade desejados foi, então, projetado com sucesso.
TABELA 6 em e Eme — | mo e em e o e Fornalha de aquecimen- to e laminação a quente |bamento (ºC)
Espessura (mm) Taxa de aquecimento média na faixa de temperatura de 570ºC ou mais 4 (ºC/s) Temperatura de aquecimento (ºC) Temperatura de imersão (ºC) Tempo de retenção de calor na faixa 109 de temperatura de Ac3 ou mais (s) Taxa de resfriamento média na faixa de temperatura de 620ºC a 740ºC 3,3 (ºC/s) Recozimento Temperatura de interrupção de resfri- 684 amento (ºC) Tempo de retenção de calor na faixa 37 de temperatura de 620ºC a 740ºC (s) Taxa de resfriamento média na faixa de temperatura de 400ºC ou menos 18 (ºC/s) Temperatura de interrupção de resfri- amento (ºC) 308 Tempo de retenção de calor na faixa de temperatura de 150ºC ou mais e 400 ºC ou menos (s) 518
[0082] Como o Exemplo Comparativo 1, um resultado de busca no caso de ajustar a largura de intervalo de malha da composição quími- ca de cada elemento nos dados de entrada a 0,01 % é mostrado na Tabela 7. Um produto de aço produzido sob essa condição de dese- nho apresentou uma resistência à tração de 1240 MPa e um alonga- mento de 11,5 %. Isso demonstra que o Exemplo 1 é mais preferível em desenhar um material de aço que alcança os valores de proprieda- de desejados.
TABELA 7 sm e no e Be refinamento Secundário [ve Met e | em e | me a | Bm e Be cm EE TO aquecimento e 874 laminação a quente acabamento (ºC) EsTESTATAR A o | de temperatura de 570 ºC ou mais 4 Recozimento (ºC/s)
Tempo de retenção de calor na faixa 114 de temperatura de Ac3 ou mais (s) Taxa de resfriamento média na faixa de temperatura de 620 ºC a 740 ºC 3,5 (ºC/s) Temperatura de interrupção de 681 resfriamento (ºC) Tempo de retenção de calor na faixa 33 de temperatura de 620 ºC a 740 ºC (s) Taxa de resfriamento média na faixa de temperatura de 400 ºC ou menos 18 (ºC/s) Temperatura de interrupção de 304 resfriamento (ºC) Tempo de retenção de calor na faixa de temperatura de 150 ºC ou mais e 501 400 ºC ou menos (s)
[0083] Como o Exemplo Comparativo 2, um resultado de busca no caso onde os valores de propriedade desejados das propriedades de material de aço foram ajustados conforme mostrado na Tabela 8 e |i- dos como um índice é mostrado nas Tabelas 9 e 10. Nesse exemplo, ao invés de buscar por uma composição química de elementos em aço e uma condição de produção em uma pluralidade de etapas para al- cançar os valores de propriedade desejados, dois candidatos para a composição química e a condição de produção, que satisfazem qual- quer resistência à tração e alongamento, foram apresentados. Um ma- terial de aço pode ser desenhado usando esses candidatos como valo- res de referência. TABELA 8 Propriedade Valor de propriedade desejado Resistência à tração (MPa) 1440
TABELA 9 (Candidato 1 — resistência à tração: 1440 MPa)
CNN Emseenmen — pe |
CNN o
Temperatura de aquecimento (ºC) 1240
Fornalha de aquecimen- | Temperatura de laminação de acaba- 880 to e laminação a quente |mento (ºC) Temperatura de bobinamento (ºC) Espessura (mm) Taxa de aquecimento média na faixa de temperatura de 570 ºC ou mais 12 (ºC/s) Temperatura de aquecimento (ºC) Temperatura de imersão (ºC) Tempo de retenção de calor na faixa 180 de temperatura de Ac3 ou mais (s) Taxa de resfriamento média na faixa de temperatura de 620 ºC a 740 ºC 5,3 (ºC/s)
Recozimento Temperatura de interrupção de resfri- 630 amento (ºC) Tempo de retenção de calor na faixa 46 de temperatura de 620 ºC a 740 ºC (s) Taxa de resfriamento média na faixa de temperatura de 400 ºC ou menos 7 (ºC/s) Temperatura de interrupção de resfri- 360 amento (ºC) Tempo de retenção de calor na faixa de temperatura de 150 ºC ou mais e 720 400 ºC ou menos (s)
TABELA 10 (Candidato 2 — alongamento: 13 %)
ENS ETA Smam — | ro e ema e io A Fornalha de aquecimen- to e laminação a quente [mento (ºC)
Espessura (mm) Taxa de aquecimento média na faixa de temperatura de 570ºC ou mais (ºC/s) Temperatura de aquecimento (ºC) | oo | Temperatura de imersão (ºC) Tempo de retenção de calor na faixa de temperatura de Ac3 ou mais (s) Taxa de resfriamento média na faixa de temperatura de 620 ºC a 740ºC 7,7 (ºC/s) Recozimento Temperatura de interrupção de resfri- 730 amento (ºC) Tempo de retenção de calor na faixa 12 de temperatura de 620ºC a 740ºC (s) Taxa de resfriamento média na faixa de temperatura de 400 ºC ou menos 43 (ºC/s) Temperatura de interrupção de resfri- o, 210 amento (ºC) Tempo de retenção de calor na faixa de temperatura de 150ºC ou mais e 260 400ºC ou menos (s)
[0084] Embora as modalidades de acordo com a presente revelação tenham sido descritas acima à guisa dos desenhos e exemplos, várias alterações e modificações podem ser facilmente feitas pelos versados na técnica com base na presente revelação. Essas várias alterações e modi- ficações são, portanto, incluídas no escopo da presente revelação. Por exemplo, as funções incluídas nos meios, etapas, etc. podem ser rear- ranjadas sem inconsistências lógicas, e uma pluralidade de meios, eta- pas, etc. podem ser combinados em um meio, etapa, etc. e um meio, etapa, etc. pode ser dividido em uma pluralidade de meios, etapas, etc.
[0085] Por exemplo, as técnicas presentemente reveladas também podem ser implementadas como um programa que descreve pro- cessos para realizar as funções do dispositivo de auxílio de desenho 1 descrito anteriormente ou um meio de armazenamento que armazena esse programa, que também são incluídos no escopo da presente re- velação.
[0086] Por exemplo, embora as modalidades anteriores descre- vam um exemplo no qual o dispositivo de auxílio de desenho 1 inclui o agregador de dados 11 e o gerador de modelo 12, elas podem ser im- plementadas por outro dispositivo de processamento de informações. Nesse caso, o outro dispositivo de processamento de informações agrega dados históricos necessários para gerar um modelo matemáti- co, e gera o modelo matemático. O outro dispositivo de processamen- to de informações transmite o modelo matemático gerado ao dispositi- vo de auxílio de desenho 1. O outro dispositivo de processamento de informações pode incluir não apenas o agregador de dados 11 e o ge- rador de modelo 12, mas também o gerador de banco de dados 13. Nesse caso, o outro dispositivo de processamento de informações po- de gerar um banco de dados e transmitir o banco de dados ao disposi- tivo de auxílio de desenho 1.
LISTA DOS SINAIS DE REFERÊNCIA 1 dispositivo de auxílio de desenho 11 agregador de dados 12 —geradorde modelo 13 —geradorde banco de dados 14 —unidadede busca unidade de apresentação

Claims (8)

REIVINDICAÇÕES
1. Método de auxílio de desenho para auxiliar em desenho de material metálico por um computador, caracterizado pelo fato de que compreende: inserir um valor de propriedade desejado a um banco de dados e buscar por uma composição química de elementos em me- tal e uma condição de produção, sendo que o banco de dados é ge- rado usando pelo menos um modelo matemático no qual informa- ções de entrada incluindo uma composição química de elementos em metal e uma condição de produção e informações de saída inclu- indo um valor de propriedade do material metálico são associadas entre si, e armazenar, em associação aos dados de entrada de cada malha obtida particionando-se uma faixa de entrada correspondente às informações de entrada em uma pluralidade de intervalos, dados de saída do modelo matemático correspondentes aos dados de en- trada; e apresentar a composição química de elementos em metal e a condição de produção correspondente ao valor de propriedade dese- jado que são obtidas na busca.
2. Método de auxílio de desenho, de acordo com a reivindi- cação 1, caracterizado pelo fato de que as informações de entrada in- cluem um índice que indica um estado de microestrutura metálica.
3. Método de auxílio de desenho, de acordo com a reivindi- cação 1 ou 2, caracterizado pelo fato de que o banco de dados é ge- rado usando uma pluralidade de modelo matemáticos, e a pluralidade de modelos matemáticos é gerada para res- pectivos tipos de propriedades do material metálico.
4. Método de auxílio de desenho para auxiliar em desenho de material metálico por um computador, caracterizado pelo fato de que compreende:
inserir um valor de propriedade desejado a um banco de dados e buscar o banco de dados por um índice que indica o estado de microestrutura metálica correspondente ao valor de propriedade desejado e uma composição química de elementos em metal e uma condição de produção correspondente ao índice que indica o estado de microestrutura metálica, sendo que o banco de dados é gerado usando pelo menos um primeiro modelo matemático no qual informa- ções de entrada incluindo uma composição química de elementos em metal e uma condição de produção e informações de saída intermediá- rias incluindo um índice que indica o estado de microestrutura metálica são associadas entre si e pelo menos um segundo modelo matemático no qual as informações de saída intermediárias e as informações de saída incluindo um valor de propriedade de um material metálico são associadas entre si, e armazenar, em associação aos dados de entra- da de cada malha obtida particionando-se uma faixa de entrada cor- respondente às informações de entrada em uma pluralidade de inter- valos, dados de saída intermediários do primeiro modelo matemático e dados de saída do segundo modelo matemático correspondente aos dados de entrada; e apresentar a composição química de elementos em metal e a condição de produção correspondente ao valor de propriedade desejado.
5. Método de auxílio de desenho, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 4, caracterizado pelo fato de que uma lar- gura de intervalo de um intervalo de cada malha varia dependendo das informações de entrada.
6. Método de auxílio de desenho, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 4, caracterizado pelo fato de que uma largura de intervalo de um intervalo de cada malha é determinada de modo que uma quantidade de mudança em saída seja constante.
7. Método de auxílio de desenho, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 6, caracterizado pelo fato de que uma faixa das informações de entrada é limitada a uma faixa predeterminada com base em uma condição predeterminada.
8. Dispositivo de auxílio de desenho que auxilia em dese- nho de material metálico, caracterizado pelo fato de que compreende: uma unidade de busca configurada para inserir um valor de propriedade desejado a um banco de dados e buscar por uma compo- sição química de elementos em metal e uma condição de produção, sendo que o banco de dados é gerado usando pelo menos um modelo matemático no qual informações de entrada incluindo uma composição química de elementos em metal e uma condição de produção e infor- mações de saída incluindo um valor de propriedade de um material metálico são associadas entre si, e armazenar, em associação aos dados de entrada de cada malha obtida particionando-se uma faixa de entrada correspondente às informações de entrada em uma pluralida- de de intervalos, dados de saída do modelo matemático corresponden- te aos dados de entrada; e uma unidade de apresentação configurada para apresentar a composição química de elementos em metal e a condição de produ- ção correspondente ao valor de propriedade desejado que são obtidas pela unidade de busca.
BR112021013351-8A 2019-01-17 2019-02-19 Método de auxílio de desenho de material metálico e dispositivo de auxílio de desenho BR112021013351A2 (pt)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019006145A JP6617842B1 (ja) 2019-01-17 2019-01-17 金属材料の設計支援方法及び設計支援装置
JP2019-006145 2019-01-17
PCT/JP2019/006147 WO2020148918A1 (ja) 2019-01-17 2019-02-19 金属材料の設計支援方法及び設計支援装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
BR112021013351A2 true BR112021013351A2 (pt) 2021-09-14

Family

ID=68836093

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
BR112021013351-8A BR112021013351A2 (pt) 2019-01-17 2019-02-19 Método de auxílio de desenho de material metálico e dispositivo de auxílio de desenho

Country Status (8)

Country Link
US (1) US20220083700A1 (pt)
EP (1) EP3913635A4 (pt)
JP (1) JP6617842B1 (pt)
KR (1) KR102701504B1 (pt)
CN (1) CN113330440B (pt)
BR (1) BR112021013351A2 (pt)
MX (1) MX2021008618A (pt)
WO (1) WO2020148918A1 (pt)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7200982B2 (ja) * 2020-09-14 2023-01-10 Jfeスチール株式会社 材料特性値予測システム及び金属板の製造方法
US20240029833A1 (en) * 2020-12-04 2024-01-25 EmTDLab Space Division S.A. Computer implemented engineering materials mechanical property based search method
WO2023002951A1 (ja) 2021-07-21 2023-01-26 昭和電工株式会社 材料設計支援装置、材料設計支援方法、及びプログラム
CN118447975A (zh) * 2024-05-15 2024-08-06 华中科技大学 一种冷弯钢材应力应变曲线获取方法及系统

Family Cites Families (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS565090B1 (pt) 1969-10-03 1981-02-03
JPH08255190A (ja) * 1995-03-17 1996-10-01 Sekisui Chem Co Ltd 粘着剤及び粘着テープの設計支援システム
EP0865890A4 (en) 1996-08-08 1999-05-26 Bridgestone Corp MULTI-COMPONENT MATERIAL DESIGN METHOD, OPTIMIZATION ANALYZER, AND INFORMATION MEDIUM ON WHICH THE MULTI-COMPONENT MATERIAL OPTIMIZATION PROGRAM IS RECORDED
JP4365600B2 (ja) * 2002-03-08 2009-11-18 Jfeスチール株式会社 鋼材の製品品質設計装置及び鋼材製品の製造方法
JP4189908B2 (ja) * 2002-04-26 2008-12-03 株式会社神戸製鋼所 溶接部の材質予測方法
JP4009670B2 (ja) * 2002-08-02 2007-11-21 独立行政法人科学技術振興機構 成分配合設計方法、成分配合設計プログラム及びそのプログラムを記録した記録媒体
DE10339595A1 (de) * 2003-08-26 2005-04-07 Siemens Ag Verfahren zur Vorhersage und Steuerung der Vergießbarkeit von Flüssigstahl
JP4599249B2 (ja) * 2005-08-05 2010-12-15 三菱重工業株式会社 材料の選定システム
CN100334240C (zh) * 2005-08-05 2007-08-29 武汉大学 镍基高温合金成分的优化设计方法
KR101011546B1 (ko) * 2006-01-13 2011-01-27 제이에프이 스틸 가부시키가이샤 예측식 작성장치 및 예측식 작성방법
US20080255811A1 (en) * 2007-04-13 2008-10-16 Zi Qiang Sheng System and Method for Determining Surface Roughness
JP2008287546A (ja) * 2007-05-18 2008-11-27 Panasonic Corp 部品内蔵基板設計支援システム、及びこれを用いた回路シミュレータ、プログラム、部品内蔵基板
US8137483B2 (en) * 2008-05-20 2012-03-20 Fedchun Vladimir A Method of making a low cost, high strength, high toughness, martensitic steel
CN102254057A (zh) * 2011-04-25 2011-11-23 天津职业技术师范大学 薄板轧制离线力学性能预报方法
JP2014038595A (ja) * 2012-07-20 2014-02-27 Jfe Steel Corp 鋼材の材質予測装置及び材質制御方法
WO2015054637A1 (en) * 2013-10-10 2015-04-16 Scoperta, Inc. Methods of selecting material compositions and designing materials having a target property
DE102014224461A1 (de) * 2014-01-22 2015-07-23 Sms Siemag Ag Verfahren zur optimierten Herstellung von metallischen Stahl- und Eisenlegierungen in Warmwalz- und Grobblechwerken mittels eines Gefügesimulators, -monitors und/oder -modells
CN103970948B (zh) * 2014-05-05 2017-04-05 中国人民解放军军械工程学院 一种金属橡胶优化设计与性能预报方法
GB2536939A (en) * 2015-04-01 2016-10-05 Isis Innovation Method for designing alloys
JP6756997B2 (ja) * 2016-05-26 2020-09-16 ファイフィット株式会社 有限要素法解析方法、有限要素法解析装置、解析サービスシステムおよび有限要素法解析プログラムを記録した記録媒体
JP2018197988A (ja) * 2017-05-24 2018-12-13 富士通株式会社 配線基板熱応力解析方法、装置、プログラム
US20210397769A1 (en) * 2018-10-30 2021-12-23 Showa Denko K.K. Material design device, material design method, and material design program

Also Published As

Publication number Publication date
JP2020115258A (ja) 2020-07-30
MX2021008618A (es) 2021-11-04
CN113330440B (zh) 2024-06-28
CN113330440A (zh) 2021-08-31
EP3913635A1 (en) 2021-11-24
JP6617842B1 (ja) 2019-12-11
US20220083700A1 (en) 2022-03-17
WO2020148918A1 (ja) 2020-07-23
KR102701504B1 (ko) 2024-08-30
KR20210110716A (ko) 2021-09-08
EP3913635A4 (en) 2022-03-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
BR112021013351A2 (pt) Método de auxílio de desenho de material metálico e dispositivo de auxílio de desenho
US20220100932A1 (en) Design support method for metal material, prediction model generation method, metal material production method, and design support apparatus
BR112021013235B1 (pt) Método de determinação da especificação de produção, método de produção, e dispositivo de determinação da especificação de produção para material metálico
Pietrzyk et al. Modelling phase transformations in steel
Maisuradze et al. Numerical simulation of pearlitic transformation in steel 45Kh5MF
US20220335182A1 (en) Machine learning-based method for designing high-strength high-toughness steel
Zhang et al. A two-step fused machine learning approach for the prediction of glass-forming ability of metallic glasses
Łach et al. The evolution of the microstructure in AISI 304L stainless steel during the flat rolling–modeling by frontal cellular automata and verification
CN115456264B (zh) 一种中小型转炉的终点碳含量和终点温度预测方法
Dong et al. Machine learning guided methods in building chemical composition-hardenability model for wear-resistant steel
Geng et al. Data‐driven and artificial intelligence accelerated steel material research and intelligent manufacturing technology
Wang et al. An optimized machine-learning model for mechanical properties prediction and domain knowledge clarification in quenched and tempered steels
Wu et al. Comparisons of different data-driven modeling techniques for predicting tensile strength of X70 pipeline steels
Gafarov et al. Predicting the hardness of pipe steels using machine learning methods
Jiahe et al. Artificial neural network prediction of the microstructure of 60Si2MnA rod based on its controlled rolling and cooling process parameters
Das Neural network modelling of flow stress and mechanical properties for hot strip rolling of TRIP steel using efficient learning algorithm
Dong et al. Just-in-time learning-based soft sensor for mechanical properties of strip steel via multi-block weighted semisupervised models
Vorel et al. Material-technological modelling of controlled cooling of closed die forgings from finish forging temperature
Wang et al. Evolutionary modeling approach based on multiobjective genetic programming for strip quality prediction
Altamirano-Guerrero et al. Intelligent design in continuous galvanizing process for advanced ultra-high-strength dual-phase steels using back-propagation artificial neural networks and MOAMP-Squirrels search algorithm
Zhang et al. Multi-task prediction of hot rolled steel mechanical properties based on CA-MMCE
Esfahani et al. Modeling the yield strength of hot strip low carbon steels by artificial neural network
Zhao et al. Prediction of transition temperature of alloy steel austenite based on self-organizing neural network
Zhao et al. Enhancement of pearlite transformation by Warm Rolling in 1.0 C-1.5 Cr Steel
Li et al. Intelligent prediction method of mechanical property based on hybrid driving of industrial data and mechanism model for high speed wire