【摘 要】
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本文针对螺纹钢中微量元素配比变化如何影响其力学性能进行了研究。应用统计学方法和智能算法对某钢铁企业螺纹钢的大量实际生产数据进行处理,探索螺纹钢力学性能与微量元素组成成分之间的依赖关系。即从螺纹钢中所有微量元素含量与其力学性能指标（屈服强度、抗拉强度和断后伸长率）数据入手,理论分析结合实际生产试验,进行相关性分析和主成分分析,探寻在Cr含量不变并保证螺纹钢力学性能前提下,降低Mn含量的配比优化方案,
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本文针对螺纹钢中微量元素配比变化如何影响其力学性能进行了研究。应用统计学方法和智能算法对某钢铁企业螺纹钢的大量实际生产数据进行处理,探索螺纹钢力学性能与微量元素组成成分之间的依赖关系。即从螺纹钢中所有微量元素含量与其力学性能指标（屈服强度、抗拉强度和断后伸长率）数据入手,理论分析结合实际生产试验,进行相关性分析和主成分分析,探寻在Cr含量不变并保证螺纹钢力学性能前提下,降低Mn含量的配比优化方案,旨在为钢铁企业增效提供理论参考。本研究主要得出如下结论:1、为实现对螺纹钢微合金含量的优化研究,从螺纹钢中所有微量元素含量与其力学性能指标（屈服强度、抗拉强度和断后伸长率）数据进行相关性分析和主成分分析入手,对影响螺纹钢力学性能的主要成分C、Mn、S、P、Si、Cr、Ni、V应用逐步多元线性回归模型,建立了螺纹钢主要成分含量与其力学性能指标之间的统计学线性依赖关系。应用统计学线性模型的理论指导实际生产试验表明,其能在一定程度上改善钢企螺纹钢的生产效益,但忽视了元素间的交互作用和非线性作用,使得螺纹钢力学性能与成分含量依赖关系不稳定,没有达到设想的稳定生产目标。为探索螺纹钢力学性能与成分含量依赖的稳定关系,采用统计学非线性模型,研究了元素间交互效应与单元素非线性效应,构建了无交互作用二次模型、无交互作用三次模型和有交互作用的三次模型,结果显著优于统计学线性依赖关系。此外,为增加统计学非线性模型的应用灵活性,引入了多元自适应回归样条模型,取得了较好的效果。实践验证,统计学非线性模型与假设前提吻合时,具有显著的优势,但初始条件发生变化或生产中参数有细微调整均会引起模型的不稳定性,且统计学非线性模型的表达式较为复杂,模型的修正很麻烦,不能真正指导生产实践。2、在统计学线性模型与非线性模型研究的基础上,引入BP神经网络算法,该算法可以通过增加训练样本集大小的方式提高训练精度,具有较强的适用性,探索螺纹钢力学性能与其成分元素含量间的隐式依赖关系net,且模型修正更为方便。研究结果显示,螺纹钢主成分元素含量与其力学性能指标间的依赖关系误差率仅为6%,能为企业的实际生产提供较好的指导,在一定程度上实现生产增效。3、由于BP神经网络算法训练精度受到初始参数设定的影响,为了获取最优的隐式依赖关系net,往往需要消耗很长时间,为了改进算法的时效性,进一步引入GA-BP遗传算法,设计了基于遗传算法的BP神经网络改进算法。保留了 BP神经网络利用样本学习可以完成任意空间映射的特性,加入了遗传算法的全局搜索复杂的、不可微以及非线性函数的优势,在探索螺纹钢性能与其成分含量之间关系的应用中,取得了良好的效果。该算法得到的螺纹钢主成分元素含量与其力学性能指标间的依赖关系误差率仅为2.45%,大大提高了 BP神经网络算法的时效。4、在相关分析、主成分分析、逐步线性回归、非线性回归、MARS建模、BP神经网络建模与GA-BP神经网络等理论研究的基础上,得到屈服强度、抗拉强度对合金元素含量的依赖性较强。研究了在Cr含量不变,Mn含量在一定区间内的屈服强度和抗拉强度变动态势,根据GA-BP神经网络的仿真曲线折算出相应Mn元素可降含量。通过理论分析及实际生产试验,Mn含量降幅最终确定为0.1%。
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