谢柳军，卢 敏，黄 斌

（1．广西柳州钢铁股份有限公司棒线型材厂；2.广西柳州钢铁股份有限公司焦化厂；3．柳州职业技术学院机电工程学院，广西柳州 545006)

引言

当前我国经济已进入由高速增长向中高速增长转换的新常态，钢铁行业呈现出低增长、低价格、低效益和高压力“三低一高”的发展特征。钢铁行业市场竞争的激烈程度将在市场化改革的过程中不断加剧，能活下来的钢铁企业必须具备在市场中生存发展的能力，而这样的能力必须建立在低成本生产、高品质钢材的基础之上。要实现高品质钢材和低成本的生产目标，离不开钢板性能控制技术，即性能预报及工艺优化技术，工艺优化不仅能提高钢板性能、稳定产品质量，还可以带来生产成本的降低。

而传统的基于物质机理的钢板性能研究方法则需要将钢坯的化学成分和工艺轧制参数等大量数据按照物理模型进行繁杂的数学计算，再将计算出的理论工艺控制参数应用到实际生产当中进行试轧验证，再返回修改理论工艺控制参数，再不断地验证，如此反复；或者采用神经网络算法，构建某一钢种的数学模型对产品性能进行预测，然后再人工不断地测试改变某一个输入变量对输出变量的影响有多少，最后再选定一个相对合理的工艺参数和化学成分进行试轧验证，如此反复。

然而由于仅包含能显著影响钢板性能的主要化学成分就达15种以上，而且还包括能显著影响钢板性能的多种工艺参数，因此，传统的基于物质机理的钢板性能研究方法，存在计算量繁杂庞大、效率低下、精度不高等缺陷。……