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申请/专利权人：鞍钢集团北京研究院有限公司;鞍钢股份有限公司

摘要：本发明涉及一种重轨局部强度在线预测方法，将元胞自动机计算模型与有限元等计算模型均设置为离线计算模型，采用正交批量计算的方式，获得足够的离线元胞自动机计算的数据点，利用深度学习模型为媒介，将其转化为完全可用于在线实时预报的模型；本发明既可以通过元胞自动机的保证模型的计算精度，又可以满足在线实时预报所需要的总的计算时间要求，还考虑到后续元胞自动机技术发展后模型复杂化带来的计算时间提升问题，解决了未来元胞自动机技术发展后对整个模型计算时间的影响问题，并能够减少人工检测次数，实现在线强度性能预报。

主权项：1.一种重轨局部强度在线预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、建立第一模型：利用重轨的各个道次孔型，建立多道次的轧制模型，该模型输入条件包括重轨型号、重轨的材料属性和重轨的来料温度，输出信息包括重轨最终的形状以及各个局部位置的应力、应变曲线；S2、建立第一实验：利用Geleeble热模拟试验机模拟S1所建立的第一模型仿真的轧制过程，在Gleeble热模拟实验机上进行恒温恒应变速率热压缩实验以研究动态再结晶过程，在Gleeble热模拟实验机上进行恒温恒应变速率热压缩+保温实验以研究静态再结晶过程；S3、建立第二模型：包括动态再结晶和静态软化模块的元胞自动机模型计算模型，将S2所述的第一实验过程进行模拟，以S2所获得的奥氏体晶界为输入条件，计算得到最终的晶粒尺寸结果，并利用S2所获得的第一实验的结果进行结果验证和程序修正，以获得覆盖所需要研究的重轨钢种的轧制过程误差小于5％的元胞自动机模型计算模型；S4、建立第一数据库：采用正交试验的方式，对生产遇到的生产参数变化排列组合，建立适合计算的排列组合方式数据库；选取其中一个组合，利用S1所建立的第一模型所得到的应力、应变、温度曲线，并利用S3方法对现场采集的样品进行处理后的现场轧制前的晶粒分布情况作为输入条件，最后利用S3所开发的元胞自动机模型计算模型计算得到相应工况下的晶粒分布和晶粒尺寸情况；重复上述过程，得到每一种分组的晶粒分布和晶粒尺寸计算结果，并将其放置在第一数据库中；S5、建立第三模型：将S4所建立的数据库中的数据，通过机器学习或者深度学习的算法，变成输入输出的映射空间；S6、将S5所构建的第三模型嵌入到现场生产模型中，实时采集生产中的钢种、轧制力、温度等参数，通过第三模型生成重轨局部屈服强度和抗拉强度的预测结果；S7、在模型使用过程中，当遇到某些极限工况的预测不准确情况，修正S4所建立的第一数据库。

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