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文檔簡(jiǎn)介
1、熱軋板帶TMCP工藝的制定是一項(xiàng)耗時(shí)耗力的研究工作。與此同時(shí),由于熱軋過(guò)程組織演變的復(fù)雜性和實(shí)際軋制生產(chǎn)中的各種約束條件,傳統(tǒng)的TMCP工藝開(kāi)發(fā)方法只能給出較好而并非最優(yōu)的工藝制度。因此,開(kāi)發(fā)出以產(chǎn)品力學(xué)性能為目標(biāo)優(yōu)化熱軋工藝的新方法是非常有必要的。它的基本概念為建立鋼材熱軋過(guò)程組織演變與性能預(yù)測(cè)模型,以熱軋生產(chǎn)線的設(shè)備能力為約束條件,優(yōu)化計(jì)算工藝參數(shù)從而達(dá)到預(yù)設(shè)的力學(xué)性能目標(biāo)。在課題的研究中,作者分別采用物理冶金學(xué)理論和人工智能技術(shù)對(duì)
2、熱軋過(guò)程的組織演變和化學(xué)成份-工藝-力學(xué)性能關(guān)系進(jìn)行描述,從規(guī)律性和預(yù)測(cè)精度兩方面完成建模工作;并結(jié)合單目標(biāo)和多目標(biāo)粒子群算法,實(shí)現(xiàn)了熱軋工藝的優(yōu)化設(shè)計(jì)。本論文的主要?jiǎng)?chuàng)新性工作如下:
(1)連續(xù)冷卻過(guò)程中可加性法則有效性的研究
針對(duì)四種不同成份的Nb微合金鋼,采用熱膨脹實(shí)驗(yàn)測(cè)定了不同冷卻速度條件下奧氏體向鐵素體的相變動(dòng)力學(xué)。首次將Rios推導(dǎo)的理論方法應(yīng)用于連’續(xù)冷卻過(guò)程相變建模,利用相變初期數(shù)據(jù)擬合Inln
3、[1/(1-X)]和ln(|CR|)(CR-冷卻速率)獲得了很好的線性關(guān)系,計(jì)算得出了Johnson-Mehl-Avrami-Kolmogorov(JMAK)方程中的指數(shù)刀。當(dāng)結(jié)合RIOS方法計(jì)算的動(dòng)力學(xué)參數(shù)k用于連續(xù)冷卻相變預(yù)測(cè)時(shí)產(chǎn)生了較大的偏差。而通過(guò)假設(shè)參數(shù)k與溫度呈高斯函數(shù)關(guān)系,采用優(yōu)化方法計(jì)算出的參數(shù)k表明了與冷卻速率的相關(guān)性,用于預(yù)測(cè)連續(xù)冷卻相變動(dòng)力學(xué)時(shí)也獲得了較高的精度。研究表明如果將冷卻速率的因素考慮在內(nèi),可加性法則基本
4、成立。
(2)基于數(shù)值分析的連續(xù)冷卻過(guò)程相變建模
在RIOS方法的基礎(chǔ)之上,開(kāi)發(fā)了用于分析連續(xù)冷卻熱膨脹數(shù)據(jù)的數(shù)值方法,從數(shù)學(xué)的角度解決了連續(xù)冷卻相變動(dòng)力學(xué)的建模問(wèn)題。通過(guò)預(yù)設(shè)JMAK方程中的指數(shù),n和溫度梯度△T,利用可加性法則可以計(jì)算出相變?nèi)我鈺r(shí)刻的參數(shù)k。通過(guò)不同冷速條件下參數(shù)k的對(duì)比分析,可得參數(shù)k與溫度的關(guān)系及與已相變份數(shù)X的相關(guān)性;綜合應(yīng)用RIOS方法和基于JMAK方程與可加性法則的建模新方法,建
5、立了TRIP鋼和CP鋼相變動(dòng)力學(xué)模型,模型預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值吻合良好,充分驗(yàn)證了建模方法的有效性。
(3)貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在熱軋組織-性能預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
基于貝葉斯方法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練目標(biāo)函數(shù)中引入代表網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜程度的懲罰項(xiàng),融入“奧克姆剪刀”理論防止網(wǎng)絡(luò)“過(guò)訓(xùn)練”的發(fā)生,使網(wǎng)絡(luò)具有較好的泛化性能。Bhadeshia和Mackey等將貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛的應(yīng)用于鋼材扭轉(zhuǎn)、焊接、裂紋擴(kuò)展等領(lǐng)域的建模,均獲得了突出的效果
6、。本論文將基于貝葉斯理論框架的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序化,首次將其應(yīng)用于熱軋生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)化學(xué)成份-工藝-力學(xué)性能的關(guān)系建模,在網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性、收斂速度和泛化能力上均優(yōu)于傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),為熱軋工藝優(yōu)化設(shè)計(jì)提供了高精度的模型基礎(chǔ)。
(4)熱軋工藝優(yōu)化設(shè)計(jì)的實(shí)現(xiàn)
以連續(xù)冷卻相變模型為基礎(chǔ),結(jié)合單目標(biāo)粒子群優(yōu)化方法,實(shí)現(xiàn)了針對(duì)連續(xù)冷卻過(guò)程的工藝優(yōu)化設(shè)計(jì)。通過(guò)冷卻速度的控制實(shí)現(xiàn)鋼材內(nèi)部鐵素體、貝氏體、馬氏體不同的相組成和鐵素體晶粒尺
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