专利名称：一种40Cr线棒材力学性能预报系统的制作方法
技术领域：
本发明属于钢材轧制技术领域，尤其涉及一种40Cr线棒材力学性能预报系统，用 于连铸坯直接轧制中碳钢线棒材的力学性能的预报。
背景技术：
钢材性能预报技术是近年来国际冶金领域研发的热点，是我国轧钢技术发展的重 要方向之一。利用数学模型预测钢材组织演变及力学性能的想法诞生于20世纪50年代， 80年代的欧洲开发了一套热连轧组织性能预报系统。90年代在加拿大不列颠哥伦比亚大 学冶金过程中心和美国国家标准局以及北美14家钢铁企业共同开发了一套板材热连轧的 过程模拟软件(AISI-HSMN)。该软件已在北美14家钢铁企业中使用多年，效果明显，是迄今 为止开发最成功的热连轧组织性能预报软件之一。最近奥钢联工程公司(VAI)与林茨钢厂 合作开发了热连轧带钢质量控制系统(VAI-QStrip)，该系统已先后用于低碳钢和高强度低 合金钢的生产过程，可根据板坯的化学成分及测量的生产数据计算出力学性能。由于线棒材生产过程是极其复杂的高温、动态和瞬时过程，所以线棒材的组织性 能预报的难度较大，是国内外冶金工作者较关注的研究方向之一，与之相关的大量基础研 究工作也相继展开。现有资料显示，现有线棒材性能预报模型主要研究高碳钢线棒材的温 度、变形或模拟研究了初轧坯高碳钢线材的显微组织演变；高碳钢高速线材组织转变和力 学性能预测模型，连轧坯直接轧制高碳钢线材的组织力学性能预报系统，但未见连铸坯轧 制中碳钢线棒材的力学性能预报系统。本发明建立了一种用于连铸坯直接轧制中碳钢40Cr 线棒材的力学性能的预报系统，根据线材的化学成分及测量的生产数据预报出力学性能。 预报值精度很高，预报大部分取代了实际取样检验，实现了线材离线即可交付用户。
发明内容
本发明的目的是提供一种40Cr线棒材力学性能预报系统，连铸坯直接轧制中碳 钢40Cr线棒材的力学性能预报，可用来取代实际取样检验，实现线材离线即可交付用户， 降低生产成本。本发明包括力学性能预报模型和预报系统；根据测量的40Cr力学性能数据，采集 测量的40Cr力学性能数据，利用MATALAB软件中BP神经网络技术建立力学性能预报模型； 通过VC界面调用MATALAB计算函数；用VC语言编写线棒材力学性能预报控制程序，该控制 程序可实现对线棒材单批预报、批量预报、对预测结果进行自动修约，同时自动生成面向用 户的报表；力学性能预报模型采集测量的40Cr力学性能数据并进行分析，确定产品规格、 化学成分中的C含量、Si含量、Mn含量、Cr含量、淬火温度、回火温度为力学性能预报系统 的输入变量，屈服强度、抗拉强度、延伸性能、断面收缩和冲击功为输出变量。按照规格划 分子网格，利用BP神经网络技术对样本进行学习训练，确定输出变量与输入变量的关系模 型，从而对40Cr线棒材的力学性能进行预报。
预报系统构建首先在MATALAB编译环境中编译生成可供VC调用的动态链接库， 然后在VC环境中直接调用该MATALAB动态链接库以实现性能预报模型。MATALAB编译环境中编译生成供VC调用的动态链接库在MATLAB环境下将性能 预报核心计算函数与该算法用到的MATALAB软件提供的BP神经网络工具箱函数链接生成 动态链接库供VC直接调用。用所述的VC语言编写线棒材力学性能控制程序，进行性能预报为输入线棒材的 规格、成分及工艺参数，根据输入参数，由性能预报模型计算出线棒材的屈服强度、抗拉强 度、延伸性能、断面收缩和冲击功；预报系统根据用户需求对线棒材进行单批次预测，也可 以根据用户提供原始的数据库对线棒材进行批量预测；根据国标GB8170/2008对预测结果 进行自动修约并根据用户要求自动生成报表。
图1为神经网络结构模型。图2为40Cr性能预报系统结构图。图3为40Cr性能预报系统预测的屈服强度值和实验实测值。图4为40Cr性能预报系统预测的抗拉强度值和实验实测值。图5为40Cr性能预报系统预测的断后伸长率和实验实测值。图6为40Cr性能预报系统预测的断面收缩率和实验实测值。图7为40Cr性能预报系统预测的冲击功和实验实测值。
具体实施例方式本发明提供的是40Cr线棒材性能预报系统，该系统由软件窗体和软件模块两部 分组成。所有的人机对话显示界面均包含在软件窗体部分，计算模块均包含在软件模块部 分，通过相应窗体中的按钮实现相应模块的计算，最终结果以界面显示输出或者以excel 数据表格形式输出。计算模块包括单批次预测计算模块、批量预测计算模块以及自动修约 三部分。所述的人机对话显示界面，包括参数输入界面和相应结果显示界面。所述的软件模块中的程序采用MATALAB汇编语言和VC汇编语言联合编写。所述的单批次预测模块，通过在参数输入界面中输入要进行预报的40Cr线棒材 的规格、C含量、Si含量、Mn含量、Cr含量、淬火温度及回火温度，然后点击单批次预测模块 中相应的计算功能的按钮就可以实现单批次预测产品的力学性能。所述的批量预测，是通过点击批量预测模块中相应的数据导入按钮来调入用户的 批量预测数据库(包含需要预测的40Cr线棒材的规格、C含量、Si含量、Mn含量、Cr含量、 淬火温度及回火温度等参数的数据库表)，再通过点击相应的计算功能的按钮来实现批量 预测用户要求的40Cr线棒材的力学性能。所述的自动修约，用于实现将对预测结果按国标进行修约。
权利要求
一种40Cr线棒材力学性能预报系统，其特征在于包括力学性能预报模型和预报系统；采集测量的40Cr力学性能数据，利用MATALAB软件中BP神经网络技术建立力学性能预报模型；通过VC界面调用MATALAB计算函数；用VC语言编写线棒材力学性能预报控制程序，该控制程序可实现对线棒材单批预报、批量预报、对预测结果进行自动修约，同时自动生成面向用户的报表；力学性能预报模型为确定产品规格、化学成分中的C含量、Si含量、Mn含量、Cr含量、淬火温度、回火温度共7个变量为力学性能预报系统的输入变量，屈服强度、抗拉强度、延伸性能、断面收缩和冲击功为输出变量，利用BP神经网络技术确定输出变量与输入变量的关系模型，最终获得40Cr线棒材的力学性能；预报系统构建首先在MATALAB编译环境中编译生成可供VC调用的动态链接库，然后在VC环境中直接调用该MATALAB动态链接库以实现性能预报模型。
2.根据权利要求1所述的40Cr线棒材力学性能预报系统，其特征在于，MATALAB编译 环境中编译生成供VC调用的动态链接库在MATLAB环境下将性能预报核心计算函数与该 算法用到的MATALAB软件提供的BP神经网络工具箱函数链接生成动态链接库供VC直接调 用。
3.根据权利要求1所述的预报系统，其特征在于，用所述的VC语言编写线棒材力学性 能控制程序，进行性能预报为输入线棒材的规格、成分及工艺参数，根据输入参数，由性能 预报模型计算出线棒材的屈服强度、抗拉强度、延伸性能、断面收缩和冲击功；该性能预报 方法可根据用户需求对线棒材进行单批次预测，或者根据用户提供原始的数据库对线棒材 进行批量预测；根据国标GB8170/2008对预测结果进行自动修约并根据用户要求自动生成 报表。
全文摘要
一种40Cr线棒材力学性能预报系统，属于钢材轧制技术领域。根据测量的40Cr力学性能数据，采集测量的40Cr力学性能数据，利用MATALAB软件中BP神经网络技术建立力学性能预报模型；通过VC界面调用MATALAB计算函数；用VC语言编写线棒材力学性能控制程序，进行性能预报，实现对线棒材单批预报、批量预报、对预测结果进行自动修约，同时自动生成面向用户的报表；可进行单批次性能预报和批量性能预报，根据国标GB8170/2008对预测结果进行自动修约并生成面向客户的报表。优点在于，可用来取代实际取样检验，实现线材离线即可交付用户，降低生产成本。
文档编号B21B1/16GK101905239SQ20101023215
公开日2010年12月8日 申请日期2010年7月15日 优先权日2010年7月15日
发明者宁林新, 崔京玉, 张利君, 张有为, 张群, 梁萧, 牛露玫, 王凤琴, 王卫华, 胡群英, 董国顺, 解家英, 车金萍, 黄宁 申请人:首钢总公司