一種基于pso-elm的熱軋板材組織-性能預(yù)測(cè)方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種基于PSO-ELM算法的熱軋板材組織-性能預(yù)測(cè)方法，包括以下幾個(gè)步驟：步驟1：獲取影響熱軋板材組織-性能的參數(shù)；步驟2：獲取板材的冷卻速率Rc；步驟3：按照步驟1獲取的數(shù)據(jù)與步驟2獲取的冷卻速率對(duì)板材進(jìn)行力學(xué)性能試驗(yàn)，獲得板材的屈服強(qiáng)度、抗拉強(qiáng)度及延伸率的試驗(yàn)值；步驟4：建立基于ELM（極限學(xué)習(xí)機(jī)）的熱軋板材組織-性能預(yù)測(cè)模型；步驟5：采用粒子群算法對(duì)步驟4建立的模型進(jìn)行訓(xùn)練；步驟6：利用步驟5得到的預(yù)測(cè)模型對(duì)熱軋板材組織-性能進(jìn)行預(yù)測(cè)；本方法實(shí)現(xiàn)了熱軋板材組織-性能的在線實(shí)時(shí)精確預(yù)測(cè)，解決了以往力學(xué)性能只能依靠機(jī)器設(shè)備檢測(cè)的問(wèn)題。
【專利說(shuō)明】一種基于PSO-ELM的熱軋板材組織-性能預(yù)測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于板材生產(chǎn)過(guò)程控制【技術(shù)領(lǐng)域】,涉及一種基于PSO-ELM的熱軋板材組織-性能預(yù)測(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著鋼鐵冶金技術(shù)的發(fā)展，近年來(lái)，用戶對(duì)鋼材內(nèi)部質(zhì)量的要求越來(lái)越高，不僅對(duì)鋼材有嚴(yán)格的化學(xué)成分要求，還要求鋼材有良好的力學(xué)性能，能夠滿足具體條件下的性能指標(biāo)和使用壽命。 [0003]目前，大多數(shù)鋼鐵企業(yè)對(duì)成品取樣后通過(guò)金屬力學(xué)性能檢驗(yàn)設(shè)備來(lái)檢驗(yàn)成品的各項(xiàng)力學(xué)性能指標(biāo)。在板材軋制完后，從一批成品中取一卷板材作為抽樣產(chǎn)品，在抽樣產(chǎn)品上切割足夠量的試料，并制作成試樣，通過(guò)相關(guān)的力學(xué)實(shí)驗(yàn)如鋼模脹形試驗(yàn)、杯突試驗(yàn)和金屬拉伸試驗(yàn)等，獲取這卷板材的力學(xué)性能參數(shù)，作為這批產(chǎn)品的力學(xué)性能指標(biāo)。
[0004]現(xiàn)有的檢驗(yàn)手段不僅要對(duì)成品進(jìn)行破壞性取樣，需要耗費(fèi)大量的設(shè)備費(fèi)用和人工費(fèi)用，導(dǎo)致效率低下，降低了鋼鐵企業(yè)的自動(dòng)化水平，而且也只是從一批產(chǎn)品中的一卷板材上切割一段材料進(jìn)檢驗(yàn)，無(wú)法代表這卷板材甚至這一批產(chǎn)品的性能指標(biāo)，具有很大的隨機(jī)性和局限性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是提出一種基于PSO-ELM算法的熱軋板材力學(xué)性能預(yù)測(cè)方法，該方法基于PSO-ELM算法實(shí)現(xiàn)熱軋板材力學(xué)性能的預(yù)測(cè)，有效解決目前熱軋板材力學(xué)性能依賴現(xiàn)場(chǎng)取樣檢驗(yàn)的問(wèn)題，從而減少取樣帶來(lái)的金屬損失，節(jié)省了現(xiàn)場(chǎng)檢驗(yàn)的設(shè)備費(fèi)用和人工費(fèi)用，提高了效率。
[0006]一種基于PSO-ELM的熱軋板材組織-性能預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟:
[0007]步驟1:獲取板材的化學(xué)元素含量以及板材的熱軋過(guò)程參數(shù)；
[0008]所述板材的化學(xué)元素含量包括碳、硅、錳、磷、硫、銅、鈮、鉻及鋁化學(xué)元素的含量，所述板材的熱軋過(guò)程參數(shù)包括板坯厚度、粗軋坯厚、成品厚度、開軋溫度、終軋溫度及卷曲溫度;
[0009]步驟2:建立板材的冷卻速率模型，按照步驟I中獲得的數(shù)據(jù)求得板材的冷卻速率Rc ；
[0010]
【權(quán)利要求】
1.一種基于PSO-ELM的熱軋板材組織-性能預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟: 步驟1:獲取板材的化學(xué)元素含量以及板材的熱軋過(guò)程參數(shù)； 所述板材的化學(xué)元素含量包括碳、硅、錳、磷、硫、銅、鈮、鉻及鋁化學(xué)元素的含量，所述板材的熱軋過(guò)程參數(shù)包括板坯厚度、粗軋坯厚、成品厚度、開軋溫度、終軋溫度及卷曲溫度； 步驟2:建立板材的冷卻速率模型，按照步驟I中獲得的數(shù)據(jù)求得板材的冷卻速率R。；
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于PSO-ELM的熱軋板材組織-性能預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述隱含層激活函數(shù)為Sigmoidal函數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于PSO-ELM的熱軋板材組織-性能預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟5中粒子優(yōu)化群算法中的位置xt+1和速度vt+1更新公式如下:
【文檔編號(hào)】G06F19/00GK103761423SQ201310752648
【公開日】2014年4月30日 申請(qǐng)日期:2013年12月31日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月31日
【發(fā)明者】曹衛(wèi)華, 李熙, 吳敏, 安劍奇, 陳鑫, 胡學(xué)敏 申請(qǐng)人:中南大學(xué)