【摘 要】
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该文基于神经网络原理,对微合金钢热轧控制参数的选取进行了研究.首先,制定了一套获取样本数据的实验方案.该方案利用Gleeble-1500热力模拟机提取了轧制温度、应变量、应变速
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该文基于神经网络原理,对微合金钢热轧控制参数的选取进行了研究.首先,制定了一套获取样本数据的实验方案.该方案利用Gleeble-1500热力模拟机提取了轧制温度、应变量、应变速率和相应的应力应变曲线,并通过显微观察获取了实验后样品断面的奥氏体晶粒尺寸.然后,通过归一化把实验所得数据进行必要的处理.采用BP算法训练网络,对热轧控制参数(轧制温度、应变量、应变速率)和描述微合金钢组织性能的参数(奥氏体晶粒尺寸及流变应力)之间的映射关系进行了函数逼近,建立了奥氏体晶粒尺寸及流变应力神经网络模型.根据该网络估测的结果定量地进行热轧控制预报.该文采用面向对象的编程技术,开发了一套集热轧控制参数选择预测和热轧钢质量评估的软件系统.
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