锻压技术

基于神经网络和遗传算法的H型钢粗轧工艺优化

英文标题：Optimization research on rough rolling process of H-beam based on ANN and GA

作者：刘兰兰张勤河李传宇马汝颇

单位：山东大学

关键词：H型钢热轧神经网络遗传算法优化

分类号：TG335.11

出版年,卷(期):页码：2011,36(1):153-156

摘要：

H型钢是一种经济高效、应用范围越来越广的新型钢材。优化H型钢热轧工艺，对提高H型钢机械性能、降低轧制能耗具有重要意义。基于对神经网络在H型钢粗轧工艺过程中应用的研究，建立了轧制过程中工艺参数与轧制功率和奥氏体晶粒直径之间的数学模型，并在此基础上应用遗传算法对轧制工艺进行了优化。结果表明，经优化的热轧工艺提高了H型钢的性能，降低了能耗。研究成果对改进H型钢热轧工艺具有重要意义。

H-beam is a new kind of cost-effective steel beam and is getting more extensive application. Optimizing the hot-rolling process of H-beam is of great significance to improve the mechanical properties of H-beam and to reduce the rolling energy consumption. Based on the study of the application for the ANN (Artificial Neural Network) technology in rough rolling process of H-beam, the mathematical model between the parameters in hot-rolling process and the rolling power as well as the mathematical model between the parameters and the austenite grain size were established, then the genetic algorithm was applied to optimize the rolling process. The results indicate that the capability of H-beam is improved and the energy consumption is reduced after optimizing the hot-rolling process. The research will be of vital significance to ameliorating the hot-rolling process of H-beam.

基金项目：

山东省科技攻关计划项目（2010GGX10421）

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