基于组织-性能预测的集装箱热轧板工艺优化

摘要：

针对产品的性能要求制定合理的热轧工艺,提出将组织性能预测与控制技术应用于热轧工艺的优化设计.基于大量生产数据,建立了包含10个BP神经网络的模型组以描述化学成分、工艺和力学性能的对应关系,屈服强度、抗拉强度和伸长率的预测精度分别达到了±6%、±6%和±4%.结合多目标粒子群优化算法,针对客户对性能的需求,在化学成分和工艺约束已知的条件下,对热轧工艺进行了优化计算.工艺优化计算结果与现场生产数据吻合良好,验证了工艺优化设计的有效性,从而为热轧最优工艺设计提供指导.

关键词：组织-性能、BP神经网络、多目标粒子群优化算法、工艺优化、集装箱板

所属期刊栏目：43

分类号：TG335.11(金属压力加工)

资助基金："十一五科技支撑"项目2006BAE03A08

在线出版日期：2009-02-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：54-58