[发明专利]基于广义可加模型的热轧变形抗力预报方法

摘要

本发明公开一种基于广义可加模型的热轧带钢变形抗力预报方法，具有以下步骤：步骤一，变量预分析，确定连接函数和模型的形式，确定模型因变量和自变量；步骤二，模型设定，确定模型的基本形式，根据因变量的分布来选择连接函数，确定每个自变量的函数形式；步骤三，模型估计，对连接函数和光滑函数进行估计，得到不同的模型，根据GCV值选取最优模型；步骤四，模型结果及评价，得到模型参数部分与非参数部分的估计值，并对光滑函数的拟合结果进行评价分析；步骤五，模型修正，结合统计分析方法与轧制理论，在不同角度下验证模型结果，需要时进行模型修正；本方法可对不同轧制工况下热轧带钢的变形抗力进行预测，为带钢轧制过程高精度的轧制力计算和厚度控制提供基础。

主权项

1.一种基于广义可加模型的热轧变形抗力预报方法，其特征在于，该方法采用广义可加模型对热轧带钢变形抗力与其金属化学成分及轧制工况参数的关系进行定量分析，并建立热轧带钢变形抗力的数学模型，对不同轧制工况下热轧带钢的变形抗力进行预报，为热轧带钢轧制过程高精度的轧制力设定计算和厚度控制提供基础；该方法具体包括以下步骤：步骤一，变量预分析：对热轧带钢变形抗力的过程数据资料根据研究目的进行分析，根据轧制理论的相关机理、先验知识，掌握其基本情况及分布特征，以确定连接函数和模型的形式，确定模型的因变量和自变量；所述因变量为变形抗力；选取带钢金属中的各化学成分碳、硅、锰、镍、铬、铌、钒、钛、钼，以及变形程度、变形速率、轧制温度作为模型的自变量；步骤二，模型设定：采用SAS软件中的GAM模块来实现变形抗力的建模分析过程；由所述因变量和所述自变量得到广义可加模型，根据所述因变量的分布特征与数据类型，选择一个函数作为所述连接函数构建所述广义可加模型，然后，依据散点图并结合各项评价指标，确定每个所述自变量函数是参数形式还是非参数形式，以此确定总的所述广义可加模型的函数形式；步骤三，模型估计：基于所述广义可加模型，分别对所述连接函数和单变量函数进行估计，得到不同模型，以模型选择指标来筛选最优模型；步骤四，模型结果及评价：得出模型参数部分的估计值，非参数部分的光滑函数估计及模型预测结果，对各自变量的光滑函数的拟合情况进行评价分析，得到相关评价指标；步骤五，模型修正，结合统计分析方法、轧制理论相关知识，在不同角度下验证所述广义可加模型所得的结果是否为真实规律，如不符合所述真实规律，需结合实际情况及样本信息对广义可加模型进行修正；所述步骤二中所述广义可加模型的函数形式的表达式为：μ是变形抗力Y的期望值，即μ＝E(Y|X₁，X₂，...，X_p)，g(·)是选取的变形抗力的连接函数，α是截距，f_j(·)是自变量X_j的任意单变量函数，p是所选取所述自变量的个数；所述步骤三中的以所述模型选择指标来筛选最优模型，是基于广义交叉验证GCV的值来判定的，即选出所述GCV值最小的模型作为最优模型；所述GCV值的计算公式为：p是所述自变量的个数，S_λ即是光滑矩阵，tr(S_λ)是光滑矩阵的迹，可以简单地定义自由度df＝tr(S_λ)，df可以表示出S_λ的拟合程度；所述步骤四中，基于最优模型可以计算得出模型参数部分的估计值，非参数部分的光滑成分的拟合情况，光滑成分的偏差分析结果，各自变量对应的光滑函数的曲线图及因变量的预测值。