[发明专利]一种40Cr线棒材力学性能预报系统

说明书

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。

附图说明

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。