基于神经网络的厚规格镀锌DP600工艺优化.pdf

《基于神经网络的厚规格镀锌DP600工艺优化》这篇文章主要探讨了如何利用神经网络技术来优化厚规格镀锌DP600的生产工艺，以提高其抗拉强度。DP600是一种双相钢，其力学性能对于汽车制造等工业应用至关重要。传统的成分-强度表征方法，如固溶强化、细晶强化等经验公式，在面对生产工艺和成分体系变化时往往无法提供准确的预测。 文章指出，涟钢2250热轧板厂在生产2.0mm规格的DP600时，由于冷却能力不足，导致抗拉强度无法达到600MPa以上的要求，存在CPK（过程能力指数）低的问题。为解决这一问题，作者利用神经网络建立了一个模型，该模型基于2015年至2018年间的206个DP600生产数据样本，包括C、Si、P、S等元素含量，以及热轧终轧温度、卷取温度、酸轧压下率等多个工艺参数。 模型采用了43×15的双隐层BP神经网络结构，结果显示模型的抗拉强度计算值与实测值的相关系数高达0.977，标准差仅为7.97 MPa，表明模型有很高的预测精度，可以有效表征工艺参数对抗拉强度的影响。模型分析表明，C和Si元素含量的提高能显著提升抗拉强度，而P和Al的增加则影响较小。 文章进一步分析了工艺参数对屈服强度的影响，通过改变成分和工艺条件，输入到神经网络模型中计算不同条件下的抗拉强度。这种方法为工艺优化提供了定量依据，使得在保持其他因素不变的情况下，可以通过调整C、Si含量，增加酸轧压下率，以及控制碳含量在上限来提高2.0mm规格DP600的抗拉强度，从而满足DP600的力学性能要求。 工厂生产的验证证实了神经网络模型的工艺优化方向的正确性，成功生产出了满足性能要求的厚规格镀锌DP600钢。这一研究为钢铁行业的工艺优化和产品质量控制提供了新的思路，利用深度学习和机器学习技术可以更精确地理解和预测复杂工艺流程对材料性能的影响，有助于推动钢铁制造的技术进步。