一种大变形管线钢管制造工艺控制方法

摘要

本发明公开了一种大变形管线钢管制造工艺控制方法，首先根据大变形管线钢的组织特征和性能要求采集化学成分、工艺参数及性能指标；然后建立人工神经网络模型，并对模型进行训练，模型的输入为化学成分、工艺参数，模型输出为性能指标；用训练好的人工神经网络模型根据化学成分、工艺参数对钢管性能进行预测；使网络的某一输入在合理取值范围变化，其他输入固定，研究该输入对输出的影响规律；根据钢管性能预测的结果描述该大变形管线钢管的流变行为。本发明通过建立的化学成分、工艺参数与力学性能之间的复杂非线性关系，从而生产出变形性能优异的大变形管线钢管，提高大变形管线钢的成材率。

主权项

1.一种大变形管线钢管制造工艺控制方法，其特征在于：包括以下步骤：⑴、根据大变形管线钢的组织特征和性能要求采集化学成分、工艺参数及性能指标，化学成分由CE_Pcm表达，；控轧控冷过程工艺参数包括：加热时间、出钢温度、粗轧开轧温度、粗轧终了温度，粗轧总压下率、粗轧时间、粗轧道次、待温时间、待温坯厚度、第二阶段开轧温度、第二阶段终轧温度、精轧总压下率、精轧道次、精轧时间、驰豫时间、入水温度、冷却速度、返红温度；制管工艺参数包括：钢管厚度、扩径量及成形步数；钢管性能指标包括：R_t0.5、R_t1.0、R_t1.5、R_t2.0、R_t5.0、R_m、UEL、A_kv、SA；其中：R_t0.5、R_t1.0、R_t1.5、R_t2.0、R_t5.0和R_m分别对应于拉伸总应变为0.5％、1.0％、1.5％、2.0％、5.0％和UEL时的拉伸应力，UEL为试样承受最大载荷时的延伸率，A_kv为夏比冲击功，SA为夏比冲击剪切面积；⑵、建立人工神经网络模型，并对模型进行训练，模型的输入为大变形管线钢的CE_Pcm、加热时间、出钢温度、粗轧开轧温度、粗轧终了温度，粗轧总压下率、粗轧时间、粗轧道次、待温时间、待温坯厚度、第二阶段开轧温度、第二阶段终轧温度、精轧总压下率、精轧道次、精轧时间、驰豫时间、入水温度、冷却速度、返红温度、钢管厚度、成形步数、扩径量，模型输出为R_t0.5、R_t1.0、R_t1.5、R_t2.0、R_t5.0、R_m、UEL、A_kv、SA；⑶、用训练好的人工神经网络模型根据化学成分、控轧控冷过程工艺参数、制管过程工艺参数对钢管性能进行预测，将预测值与大变形管线钢管标准值进行比较，判断所制造出的大变形管线钢管性能是否满足标准要求；⑷、使训练好的人工神经网络模型的任一输入在合理取值范围变化，其他输入固定，得出该输入对输出的影响规律，在该步骤内得出所有输入对输出的影响规律；⑸、根据步骤⑶中钢管性能预测的结果采用修正的Johnson-Cook模型：描述该大变形管线钢管的流变行为，其中σ为拉伸应力，ε为拉伸总应变，σ、ε为钢管性能预测结果的值，A、B、n、C、α为大变形管线钢管材料参数，由拉伸应力点值可求出大变形管线钢管材料参数A、B、n、C、α，然后由模拟出应力应变曲线；⑹、根据步骤⑷得出的影响规律和步骤⑸得出的应力应变曲线控制大变形管线钢管的CE_Pcm、加热时间、出钢温度、粗轧开轧温度、粗轧终了温度，粗轧总压下率、粗轧时间、粗轧道次、待温时间、待温坯厚度、第二阶段开轧温度、第二阶段终轧温度、精轧总压下率、精轧道次、精轧时间、驰豫时间、入水温度、冷却速度、返红温度、成形步数、扩径量，使制造出来的大变形管线钢管性能满足标准要求。