CN110674568A - 一种预测棒材力学性能的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种预测棒材力学性能的方法，首先，选取预测模型变量，对变量进行数据处理，得到特征参数；再将特征参数划分为训练数据和测试数据，训练数据用于构建神经网络模型，测试数据用于验证神经网络模型的诊断性能；设定隐含层节点数，建立优化的BP神经网络的诊断模型，获得预测的力学性能数据；最后，对预测的力学性能数据进行反归一化处理，得到棒材力学性能的预测结果。本发明一种预测棒材力学性能的方法，解决了现有技术中存在的在试轧钢材期间难以预测棒材力学性能、且成本高的问题。
Description
技术领域
本发明属于钢材轧制技术领域，涉及一种预测棒材力学性能的方法。
背景技术
热轧棒材作为最广泛应用的建筑结构材料，其屈服强度、抗拉强度、延伸率是评价其是否满足各种专用钢技术标准的最主要判据。过去三十多年来，世界各国投入大量技术力量和资金，研究开发热轧板带的组织性能预报模型，在基础物理冶金实验与模型、热轧工艺技术、计算机软件与模型几方面做了大量工作并取得了重要进展。目前已经有一些较成功的基础物理冶金模型、实验室组织性能预报模型和离线预报模型，但是，至今在线组织性能预报与控制模型商业应用鲜有。
目前，热轧棒线材还没有在线性能预报模型进行商业应用。不仅如此，热轧棒线材在奥氏体热变形与相变基础物理冶金试验研究、热轧形变热处理TMCP工艺技术开发与应用、离线组织性能预报与控制模型的开发等方面，均显著落后于热轧板带在这些方面的研究开发进展。欧洲、美国、日本和中国在过去30多年里对热轧板带进行了大量研究和开发，并为在线组织性能预报模型的建立提供了充分的基础。在国内，建筑用钢筋在生产量方面占了全国钢材总产量的40％左右，但是在成分、组织与力学性能对应关系基础研究，特别是在成分、组织与力学性能性能预方面的研究工作少之又少。
热轧棒材作为最广泛应用的建筑结构材料，但是现有的工艺难以高效实现高强度钢筋、线材开发和低成本生产，往往一个钢种从开发到达到行业中上水平需要2～3年的时间，因此亟需在试轧钢材期间提前预测成分与成品性能之间的关系。
发明内容
本发明的目的是提供一种预测棒材力学性能的方法，解决了现有技术中存在的在试轧钢材期间难以预测棒材力学性能、且成本高的问题。
本发明所采用的技术方案是，一种预测棒材力学性能的方法，具体按照以下步骤实施：
步骤1，选取预测模型变量，对变量进行数据处理，得到特征参数；
步骤2，将特征参数划分为训练数据和测试数据，训练数据用于构建神经网络模型，测试数据用于验证神经网络模型的诊断性能；
步骤3，设定隐含层节点数，建立优化的BP神经网络的诊断模型，获得预测的力学性能数据；
步骤4，对预测的力学性能数据进行反归一化处理，得到棒材力学性能的预测结果。
本发明的特点还在于：
步骤1中，数据处理具体采用如下公式：
式(1)中，xmax为变量中的最大值，xmin为变量中的最小值，x为输入数据，
为变量归一化处理后的值，且
特征参数包括钢种合金成分和力学性能数据，钢种合金成分包括C、Si、Mn、P、S、微合金和微量元素；力学性能数据包括屈服强度、抗拉强度和延伸率。
步骤3具体为：
步骤3.1，构建BP神经网络的诊断模型，并确定训练函数与转移函数；
步骤3.2，采用init函数来初始化BP神经网络，初始化参数包括：数据规模、最大迭代次数tmax；采用转移函数对BP神经网络的权值和阈值进行调整；
步骤3.3，设置BP神经网络的训练次数和训练目标误差；
步骤3.4，设置训练数据为输入矩阵P，设置目标值为矩阵T，采用训练函数对BP神经网络进行数据训练；
步骤3.5，记录最优解及其适应度；
步骤3.6，若当前迭代次数t＜tmax，搜索最优解，且每次循环后，迭代次数加1；否则跳转至步骤3.9；
步骤3.7，计算新解的适应度，若新解优于当前解，则用新解替换当前解；
步骤3.8，记录最佳适应度及最优解；
步骤3.9，将最优解作为BP神经网络的权阈值参数；
步骤3.10，采用优化的BP神经网络对测试数据进行测试，获得预测的力学性能数据。
步骤3.1中，BP神经网络选择三层拓扑的网络；转移函数选择tansig；训练函数选择train函数。
步骤3中，隐含层节点数按照以下公式计算：
式(2)中，n为隐层节点数，ni为输入节点数，n0为输出接点数，a∈[1,10]。
步骤4中，归一化处理公式为：
式(3)中，xi为输出数据反归一化处理的结果，xmax i为输出数据中的最大值，xmin i为输出数据中的最小值，
为BP神经网络模型的输出数据。
本发明的有益效果是：
(1)、建立钢种合金成分与力学性能两者的对应关系模型，实现前期对力学性能预判，为后期调整优化工艺成分做准备；在调整优化合金配比、降低合金加入量的条件下，缩小棒材性能波动，稳定棒材质量，提高热轧棒线材生产的经济效益；本发明方法对屈服强度的预报命中率达到85％-92％，抗拉强度的预报命中率达到80％-95％，延伸率的预报命中率达到75％-90％；
(2)、本发明方法可通过优化后的BP神经网络建立工艺成分与力学性能两者的对应关系模型，实现前期对力学性能预判，为后期调整优化工艺成分做准备，减少成分试轧引起的钢水的浪费和检测样品数量；同时，也为钢厂降本增效提供依据，建立钢水残留元素对成材性能的影响数据库，为轧制生产异常作出预判。
附图说明
图1是本发明一种预测棒材力学性能的方法中的预测模型；
图2是本发明一种预测棒材力学性能的方法预测的屈服强度值和实验实测值；
图3是本发明一种预测棒材力学性能的方法预测的抗拉强度值和实验实测值；
图4是本发明一种预测棒材力学性能的方法预测的Agt值和实验实测值。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
如图1所示，本发明一种预测棒材力学性能的方法，具体按照以下步骤实施：
步骤1，选取预测模型变量，对变量进行数据处理，得到特征参数；
其中，数据处理具体采用如下公式：
式(1)中，xmax为变量中的最大值，xmin为变量中的最小值，x为输入数据，
为变量归一化处理后的值，且
特征参数包括钢种合金成分和力学性能数据，钢种合金成分包括C、Si、Mn、P、S、微合金(V，Nb)和微量元素(Ni、Cr、Cu、Al、As、Sn、Sb、N、Ti、Nb、Co、Pb、B)；力学性能数据包括屈服强度、抗拉强度和延伸率。
步骤2，将特征参数划分为训练数据和测试数据，训练数据用于构建神经网络模型，测试数据用于验证神经网络模型的诊断性能；
步骤3，设定隐含层节点数，建立优化的BP神经网络的诊断模型，获得预测的力学性能数据；
其中，隐含层节点数按照以下公式计算：
式(2)中，n为隐层节点数，ni为输入节点数，n0为输出接点数，a∈[1,10]。
具体按照以下步骤实施：
步骤3.1，构建BP神经网络的诊断模型，并确定训练函数与转移函数；
其中，BP神经网络选择三层拓扑的网络；转移函数选择tansig；训练函数选择train函数。
步骤3.2，采用init函数来初始化BP神经网络，初始化参数包括：数据规模、最大迭代次数tmax；采用转移函数对BP神经网络的权值和阈值进行调整；
步骤3.3，设置BP神经网络的训练次数和训练目标误差；
步骤3.4，设置训练数据为输入矩阵P，设置目标值为矩阵T，采用训练函数对BP神经网络进行数据训练；
步骤3.5，记录最优解及其适应度；
步骤3.6，若当前迭代次数t＜tmax，搜索最优解，且每次循环后，迭代次数加1；否则跳转至步骤3.9；
步骤3.7，计算新解的适应度，若新解优于当前解，则用新解替换当前解；
步骤3.8，记录最佳适应度及最优解；
步骤3.9，将最优解作为BP神经网络的权阈值参数；
步骤3.10，建立残留的微量元素的数据库，重复步骤3.1～3.9；
步骤3.11，采用优化的BP神经网络对测试数据进行测试，获得预测的力学性能数据。
步骤4，对预测的力学性能数据进行反归一化处理，得到棒材力学性能的预测结果。
其中，归一化处理公式为：
式(3)中，xi为输出数据反归一化处理的结果，xmax i为输出数据中的最大值，xmin i为输出数据中的最小值，
为BP神经网络模型的输出数据。
BP神经网络模型的诊断原理：
学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层逐层处理后，传向输出层。若输出层的实际输出与期望的输出不符，则转入误差的反向传播阶段。误差反传是将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号，此误差信号即作为修正各单元权值的依据。这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程，是周而复始地进行的。
为了验证本发明一种预测棒材力学性能的方法的有效性。采集同一轧制工艺、同一规格的棒线材即钢材的钢种合金成分和力学性能数据，选取HRB500EΦ25总计100个数据。其中，80组作为训练，剩余20组作为训练结果检验。
BP神经网络的参数设置：迭代次数为100次，训练速度定义为0.04，训练误差为0.00005；因输入层有7个变量，即C、Si、Mn、P、S、微合金和微量元素，所以根据隐含层节点个数2n+1(n为输入层节点个数)得到隐含层节点个数为15；设定训练在迭代到21次的时候停止，即神经网络训练已经达到预期的要求。
经过优化后的BP神经网络模拟预测棒材力学性能的结果如图2～4，从图2～4可知，本发明方法对屈服强度的预报命中率达到85％-92％，抗拉强度的预报命中率达到80％-95％，延伸率的预报命中率达到75％-90％；伸长率(％)、Agt(％)模拟效果良好。从而验证了本发明一种预测棒材力学性能的方法的有效性。
本发明适用的钢种为热轧抗震钢筋，适用的工艺过程为热连轧、直轧过程。通过优化后的BP网络建立钢种合金成分与力学性能两者的对应关系模型，本发明方法可根据不同的轧制工艺条件和不同规格的棒线材，快速建立与之对应的预报模型，实现钢水成分优化的同时预报成品的力学性能，提前指导热轧生产。
Claims (7)
1.一种预测棒材力学性能的方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：
步骤1，选取预测模型变量，对所述变量进行数据处理，得到特征参数；
步骤2，将特征参数划分为训练数据和测试数据，训练数据用于构建神经网络模型，测试数据用于验证神经网络模型的诊断性能；
步骤3，设定隐含层节点数，建立优化的BP神经网络的诊断模型，获得预测的力学性能数据；
步骤4，对预测的力学性能数据进行反归一化处理，得到棒材力学性能的预测结果。
2.根据权利要求1所述的一种预测棒材力学性能的方法，其特征在于，步骤1中，所述数据处理具体采用如下公式：
式(1)中，xmax为变量中的最大值，xmin为变量中的最小值，x为输入数据，
为变量归一化处理后的值，且
3.根据权利要求1所述的一种预测棒材力学性能的方法，其特征在于，步骤1中，所述特征参数包括钢种合金成分和力学性能数据，所述钢种合金成分包括C、Si、Mn、P、S、微合金和微量元素；所述力学性能数据包括屈服强度、抗拉强度和延伸率。
4.根据权利要求1所述的一种预测棒材力学性能的方法，其特征在于，步骤3具体为：
步骤3.1，构建BP神经网络的诊断模型，并确定训练函数与转移函数；
步骤3.2，采用init函数来初始化BP神经网络，初始化参数包括：数据规模、最大迭代次数tmax；采用转移函数对BP神经网络的权值和阈值进行调整；
步骤3.3，设置BP神经网络的训练次数和训练目标误差；
步骤3.4，设置训练数据为输入矩阵P，设置目标值为矩阵T，采用训练函数对BP神经网络进行数据训练；
步骤3.5，记录最优解及其适应度；
步骤3.6，若当前迭代次数t＜tmax，搜索最优解，且每次循环后，迭代次数加1；否则跳转至步骤3.9；
步骤3.7，计算新解的适应度，若新解优于当前解，则用新解替换当前解；
步骤3.8，记录最佳适应度及最优解；
步骤3.9，将最优解作为BP神经网络的权阈值参数；
步骤3.10，采用优化的BP神经网络对所述测试数据进行测试，获得预测的力学性能数据。
5.根据权利要求4所述的一种预测棒材力学性能的方法，其特征在于，步骤3.1中，所述BP神经网络选择三层拓扑的网络；所述转移函数选择tansig；所述训练函数选择train函数。
6.根据权利要求1所述的一种预测棒材力学性能的方法，其特征在于，步骤3中，所述隐含层节点数按照以下公式计算：
式(2)中，n为隐层节点数，ni为输入节点数，n0为输出接点数，a∈[1,10]。
7.根据权利要求1所述的一种预测棒材力学性能的方法，其特征在于，步骤4中，所述归一化处理公式为：
式(3)中，xi为输出数据反归一化处理的结果，xmax i为输出数据中的最大值，xmin i为输出数据中的最小值，
为BP神经网络模型的输出数据。
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