CN115034121B - 一种基于组织性能智能预报模型的带钢工艺调控方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于组织性能智能预报模型的带钢工艺调控方法，包括：基于机器学习和晶体塑性的框架，对带钢进行力学性能实验、微观组织表征以及基于率相关的晶体塑性有限元数值模拟，获得实验数据与模拟数据；根据所述实验数据与模拟数据构建样本数据集；基于所述样本数据集的样本数据进行GA‑BP模型训练，建立工艺参数与带钢力学性能和微观组织之间的映射关系；基于机器学习和晶体塑性的框架对带钢不同工艺条件下的力学性能和微观组织进行计算，根据计算结果进行热变形工艺制定。本发明能够准确、高效预测带钢的力学响应和微观组织演化，为热变形工艺参数的制定和优化设计提供参考，大大提高了生产效率。

Description

一种基于组织性能智能预报模型的带钢工艺调控方法
技术领域
本发明属于轧制技术控制领域，特别是涉及一种基于组织性能智能预报模型的带钢工艺调控方法。
背景技术
近年来，随着钢铁生产技术的发展，对于带钢的组织及性能控制方法开始不断涌现。目前，大多数钢铁企业通过对钢材进行大量破坏性实验来检测成品的性能指标，其实验-验证规律-再实验的方式需要耗费大量的时间和经济成本。如何根据产品的性能要求制定出合理的工艺路线，即组织-性能关系模型的逆向优化成为了目前最为关心的问题。
目前，随着大数据时代的到来和计算机技术的快速发展，将机器学习与晶体塑性有限元模拟结合，可以实现在不同工艺条件下带钢微观组织和力学性能的精准预测，从而调节和优化热连轧生产工艺，对制定加工工艺和指导现场生产具有重要意义。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于组织性能智能预报模型的带钢工艺调控方法，实现对带钢微观组织和力学性能的精准预测，进而指导热变形工艺制定及优化。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：一种基于组织性能智能预报模型的带钢工艺调控方法，包括：
基于机器学习和晶体塑性的框架，对带钢进行力学性能实验、微观组织表征以及基于率相关的晶体塑性有限元数值模拟，获得实验数据与模拟数据；根据所述实验数据与模拟数据构建样本数据集；
基于所述样本数据集的样本数据进行GA-BP模型训练，建立工艺参数与带钢力学性能和微观组织之间的映射关系；
基于机器学习和晶体塑性的框架对带钢不同工艺条件下的力学性能和微观组织进行计算，根据计算结果进行热变形工艺制定。
优选地，对带钢进行力学性能实验、微观组织表征以及基于率相关的晶体塑性有限元数值模拟，获得实验数据与模拟数据，根据所述实验数据与模拟数据构建样本数据集的过程包括，
获取不同工艺条件下带钢试样的实验数据；其中，所述带钢试样的实验数据包括力学性能数据、微观组织数据；
优选地，力学性能数据包括真应力和真应变数据；微观组织数据包括表示晶体取向的欧拉角数据。
构建考虑微观组织的代表性体积单元模型，基于晶体塑性本构理论，模拟带钢在不同工艺条件下的力学响应和微观组织演变，获得模拟数据；
将所述实验数据与所述模拟数据进行对比，验证所述模拟数据的可靠性后，与所述实验数据组成样本数据集。
优选地，获取不同工艺条件下带钢试样的实验数据的过程包括，将带钢加工成标准试样，并在Gleeble热模拟试验机上做热成形实验，将压缩后的试样经切割、磨样，电解抛光后进行EBSD表征实验，基于实验结果采集所述力学性能数据和微观组织数据。
优选地，获得模拟数据的过程包括，根据带钢的EBSD源数据构建代表性体积单元模型，基于所述代表性体积单元模型对带钢的晶粒形貌和取向进行复现；基于晶体塑性本构理论，模拟带钢在预设条件下的力学响应和微观组织演变。
优选地，基于晶体塑性本构理论，模拟带钢在预设条件下的力学响应和微观组织演变的过程包括，
构建晶体模型，将晶体材料参数输入所述晶体模型，完成微观组织建模；
基于晶体塑性本构理论与有限元法，根据工况施加对应的边界条件，实现数值模拟过程。
优选地，基于所述样本数据集的样本数据进行GA-BP模型训练，建立工艺参数与带钢力学性能和微观组织之间的映射关系的过程包括，
对所述样本数据集的样本数据进行预处理及提取特征值，建立工艺参数与带钢力学性能和微观组织之间的映射关系模型，基于所述样本数据对所述映射关系模型进行训练、测试与评估，获得目标映射关系模型。
优选地，基于所述样本数据对所述映射关系模型进行训练、测试与评估，获得目标映射关系模型的过程包括，
将变形温度、应变速率、真应变和初始欧拉角数据输入GA-BP模型，输出真应力和变形后的欧拉角数据；
基于所述样本数据对所述映射关系模型进行训练，获得工艺参数与带钢力学性能和微观组织之间的映射关系，通过测试数据集对所述映射关系模型的性能通过均方根误差和均方相关系数进行评估，获得目标映射关系模型。
优选地，基于机器学习和晶体塑性的框架对带钢不同工艺条件下的力学性能和微观组织进行计算，根据计算结果进行热变形工艺制定的过程包括，
基于目标映射关系模型对带钢热变形不同工艺条件下的力学性能与微观组织进行精准预测，获得预测结果；
基于所述预测结果反推出所需力学性能和微观组织的工艺参数，实现带钢热变形满足组织性能的精准工艺制定。
本发明公开了以下技术效果：
本发明提供的一种基于组织性能智能预报模型的带钢工艺调控方法，基于机器学习和晶体塑性的框架，首先对带钢进行力学性能实验、微观组织表征以及基于率相关的晶体塑性有限元数值模拟，然后将模拟获得的数据与实验测得的数据组成样本数据集，最后将采集的数据用于GA-BP模型训练，建立工艺参数与带钢力学性能和微观组织之间的映射关系。利用所建立的框架对带钢不同工艺条件下的力学性能和微观组织进行准确计算，在此基础上进行热变形工艺制定。本发明能够准确、高效预测带钢的力学响应和微观组织演化，为热变形工艺参数的制定和优化设计提供参考，大大提高了生产效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例的方法流程图；
图2(a)和(b)为本发明实施例的晶体塑性有限元模拟与实验的对比图；
图3为本发明实施例的不同工艺条件下的预测结果图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示，本发明提供了一种基于组织性能智能预报模型的带钢工艺调控方法，具体实现步骤如下：
步骤1：将带钢加工成标准试样，并在Gleeble热模拟试验机上做热成形实验，将压缩后的试样经切割、磨样，电解抛光后进行EBSD表征实验，最后采集上述实验所得力学性能和微观组织数据；
步骤2：根据带钢的EBSD源数据构建代表性体积单元(RVE)模型，该模型对其晶粒形貌和取向进行复现。基于晶体塑性本构理论，模拟带钢在温度为950℃，应变速率为0.01s-1条件下的力学响应和微观组织演变；
步骤2.1：运行Python语言脚本将晶体取向等材料参数赋予给基于Voronoi图建立的晶体模型，完成微观组织建模；
步骤2.2：将UMAT子程序定义的晶体塑性本构理论引入有限元法，并根据工况施加相应边界条件，从而实现数值模拟过程；
晶体塑性本构理论为：
(1) 变形梯度F可分解为弹性部分
Figure DEST_PATH_IMAGE001
与塑性部分
Figure DEST_PATH_IMAGE002
：
Figure DEST_PATH_IMAGE003
式中，
Figure 793865DEST_PATH_IMAGE001
表示晶格弹性变形与旋转，
Figure 524055DEST_PATH_IMAGE002
描述了由剪切而导致的塑性剪切变形。
(2) 塑性速度梯度
Figure DEST_PATH_IMAGE004
可以表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE005
式中，N为滑移系数量，
Figure DEST_PATH_IMAGE006
为第
Figure DEST_PATH_IMAGE007
个滑移系上的剪切应变率，
Figure DEST_PATH_IMAGE008
和
Figure DEST_PATH_IMAGE009
分别为 第
Figure 257787DEST_PATH_IMAGE007
个滑移系的滑移方向和滑移面法线。
(3)塑性流变采用幂率方程：
Figure DEST_PATH_IMAGE010
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE011
和
Figure DEST_PATH_IMAGE012
分别为第
Figure 482357DEST_PATH_IMAGE007
个滑移系上的分解切应力和临界分切应力，
Figure DEST_PATH_IMAGE013
为滑移 系应变率敏感指数。
步骤3：通过将步骤2中得到的数据与步骤1的实验数据对比，验证其可靠性，然后将其与实验数据组成样本数据集；
步骤3.1：模拟结束后，利用Python脚本和Matlab对后处理数据进行提取及可视化；
步骤3.2：将模拟结果与步骤1的实验结果进行对比分析，如图2所示，验证将数值模拟结果作为部分样本数据集的可靠性。
步骤4：对步骤3数据集进行预处理及提取特征值，建立工艺参数与带钢力学性能和微观组织之间的映射关系模型，并通过对模型进行训练、测试与评估，得到最优的模型；
步骤4.1：以变形温度、应变速率、真应变和初始欧拉角数据作为GA-BP模型的输入，以真应力和变形后的欧拉角数据作为GA-BP模型的输出；
步骤4.2：采用训练数据集进行训练，最终完成工艺参数与带钢力学性能和微观组织之间的映射关系的建立，并采用测试数据集对模型的性能通过均方根误差(RMSE)和均方相关系数(R2)进行评估，得到最优预测模型；
均方根误差(RMSE)和均方相关系数(R2)公式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE014
Figure DEST_PATH_IMAGE015
式中，m为样本数量；
Figure DEST_PATH_IMAGE016
为第i个样本的预测值；
Figure DEST_PATH_IMAGE017
为第i个样本的真实值。
步骤5：工艺制定，利用所建立的框架对带钢热变形不同工艺条件下的力学性能与微观组织进行精准预测，在此基础上反推出所需力学性能和微观组织的工艺参数，从而完成带钢热变形满足组织性能的精准工艺制定；
步骤5.1：利用建立的基于机器学习和晶体塑性的框架计算变形温度为1000、1050、1150、和1200℃，应变速率为0.01、0.1、1和10s-1的工艺条件下的微观组织和力学性能的预测值，结果如图3所示;
步骤5.2：将得到的预测值作为目标值，根据不同工艺条件对其微观组织和力学性能的影响进行分析，可以改进和制定生产工艺参数，如表1所示。
Figure DEST_PATH_IMAGE018
步骤6：基于步骤1至步骤5建立带钢组织性能在线预测控制系统。该系统包括存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有如上述的预测模型，通过所述预测模型预测带钢微观组织和力学性能；并且，该处理器可针对预测值来调整热连轧生产工艺参数。
本实施例基于机器学习和晶体塑性的框架，首先对带钢进行力学性能实验、微观组织表征以及基于率相关的晶体塑性有限元数值模拟，然后将模拟获得的数据与实验测得的数据组成样本数据集，最后将采集的数据用于GA-BP模型训练，建立工艺参数与带钢力学性能和微观组织之间的映射关系。利用所建立的框架对带钢不同工艺条件下的力学性能和微观组织进行准确计算，在此基础上进行热变形工艺制定。本发明能够准确、高效预测带钢的力学响应和微观组织演化，为热变形工艺参数的制定和优化设计提供参考，大大提高了生产效率。
以上所述的实施例仅是对本发明的优选方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。

Claims (5)

1.一种基于组织性能智能预报模型的带钢工艺调控方法，其特征在于，包括：
基于机器学习和晶体塑性的框架，对带钢进行力学性能实验、微观组织表征以及基于率相关的晶体塑性有限元数值模拟，获得实验数据与模拟数据；根据所述实验数据与模拟数据构建样本数据集；
基于所述样本数据集的样本数据进行GA-BP模型训练，建立工艺参数与带钢力学性能和微观组织之间的映射关系；
基于机器学习和晶体塑性的框架对带钢不同工艺条件下的力学性能和微观组织进行计算，根据计算结果进行热变形工艺制定；
对带钢进行力学性能实验、微观组织表征以及基于率相关的晶体塑性有限元数值模拟，获得实验数据与模拟数据，根据所述实验数据与模拟数据构建样本数据集的过程包括，
获取不同工艺条件下带钢试样的实验数据；其中，所述带钢试样的实验数据包括力学性能数据、微观组织数据；
构建考虑微观组织的代表性体积单元模型，基于晶体塑性本构理论，模拟带钢在不同工艺条件下的力学响应和微观组织演变，获得模拟数据；
将所述实验数据与所述模拟数据进行对比，验证所述模拟数据的可靠性后，与所述实验数据组成样本数据集；
基于所述样本数据集的样本数据进行GA-BP模型训练，建立工艺参数与带钢力学性能和微观组织之间的映射关系的过程包括，
对所述样本数据集的样本数据进行预处理及提取特征值，建立工艺参数与带钢力学性能和微观组织之间的映射关系模型，基于所述样本数据对所述映射关系模型进行训练、测试与评估，获得目标映射关系模型；
基于所述样本数据对所述映射关系模型进行训练、测试与评估，获得目标映射关系模型的过程包括，
将变形温度、应变速率、真应变和初始欧拉角数据输入GA-BP模型，输出真应力和变形后的欧拉角数据；
基于所述样本数据对所述映射关系模型进行训练，获得工艺参数与带钢力学性能和微观组织之间的映射关系，通过测试数据集对所述映射关系模型的性能通过均方根误差和均方相关系数进行评估，获得目标映射关系模型。
2.根据权利要求1所述的基于组织性能智能预报模型的带钢工艺调控方法，其特征在于，
获取不同工艺条件下带钢试样的实验数据的过程包括，将带钢加工成标准试样，并在Gleeble热模拟试验机上做热成形实验，将压缩后的试样经切割、磨样，电解抛光后进行EBSD表征实验，基于实验结果采集所述力学性能数据和微观组织数据。
3.根据权利要求1所述的基于组织性能智能预报模型的带钢工艺调控方法，其特征在于，
获得模拟数据的过程包括，根据带钢的EBSD源数据构建代表性体积单元模型，基于所述代表性体积单元模型对带钢的晶粒形貌和取向进行复现；基于晶体塑性本构理论，模拟带钢在预设条件下的力学响应和微观组织演变。
4.根据权利要求3所述的基于组织性能智能预报模型的带钢工艺调控方法，其特征在于，基于晶体塑性本构理论，模拟带钢在预设条件下的力学响应和微观组织演变的过程包括，
构建晶体模型，将晶体材料参数输入所述晶体模型，完成微观组织建模；
基于晶体塑性本构理论与有限元法，根据工况施加对应的边界条件，实现数值模拟过程。
5.根据权利要求1所述的基于组织性能智能预报模型的带钢工艺调控方法，其特征在于，
基于机器学习和晶体塑性的框架对带钢不同工艺条件下的力学性能和微观组织进行计算，根据计算结果进行热变形工艺制定的过程包括，
基于目标映射关系模型对带钢热变形不同工艺条件下的力学性能与微观组织进行精准预测，获得预测结果；
基于所述预测结果反推出所需力学性能和微观组织的工艺参数，实现带钢热变形满足组织性能的精准工艺制定。
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