CSP连轧流程中含Nb微合金钢流变应力的人工神经网络预测

"基于人工神经网络的含Nb微合金钢薄板坯CSP连轧过程流变应力预报" 这篇论文主要探讨了如何利用人工神经网络技术来预测含Nb微合金钢在紧凑式热带生产（CSP）连轧过程中的流变应力。作者谢甘霖、何岸等人在Gleeble-3500热模拟实验机上进行了热压缩实验，模拟了不同温度和变形速率下的变形过程。实验条件包括变形温度（950、1000、1050、1100、1150℃）和变形速率（1、5、10s^(-1)），应变量固定为70%。 通过这些实验数据，研究人员使用MATLAB软件构建了一个人工神经网络模型，该模型能够描述流变应力与变形温度、变形速率和应变量之间的复杂关系。建立的神经网络模型经过验证，其预测值与实际测量值的相关系数高达0.989，平均相对误差仅为2.41%，显示出模型在预测流变应力方面的高精度和可靠性。 这项研究对于理解和优化含Nb微合金钢的热塑性变形特性以及改进CSP连轧工艺具有重要的理论和实践价值。含Nb微合金钢因其高强度和良好的综合性能，在钢铁工业中有着广泛的应用。准确预测其在热变形过程中的流变应力，有助于减少生产过程中的能耗和废品率，提高生产效率和产品质量。 关键词涉及到的关键知识点包括： 1. 含Nb微合金钢：这类钢含有铌（Nb）这一合金元素，能提高钢材的强度和韧性，常用于制造高性能的结构材料。 2. 紧凑式热带生产（CSP）：这是一种高效的连续铸轧生产工艺，旨在减少能源消耗，提高钢材的生产效率和质量。 3. 人工神经网络：一种模仿人脑神经元网络结构的计算模型，用于处理复杂的非线性问题，如预测和模式识别。 4. 流变应力：材料在塑性变形过程中随时间变化的应力，是热变形过程中的重要参数。 5. 热模拟实验：在受控条件下模拟实际加工过程的实验，用于研究材料在高温下的变形行为。 6. 变形温度和速率：影响材料塑性变形的重要因素，不同的温度和速率会改变材料的流变应力和微观结构。 通过这些关键技术的综合应用，论文展示了科学方法在解决实际工程问题中的有效性，为钢铁行业的技术创新提供了有力支持。