[发明专利]一种板材性能的预测方法及装置

说明书

本申请提供了一种板材性能的预测方法及装置。所述方法包括：获取待预测板材的生产数据，针对任一类型的性能指标，根据性能指标的类型，以及预先存储的性能指标的类型与预测模型的对应关系，确定多个候选预测模型，进而根据多个候选预测模型以及预先设置的候选预测模型的权重值，确定组合模型，以及将待预测板材的生产数据输入组合模型中，得到性能指标对应的预测性能数据。采用上述方法对板材进行性能预测时，一方面能够减少频繁取样的操作步骤，缩短等待性能检测的时间，进而可以加快生产节奏，提高生产效率；另一方面，该方法综合考虑了多个预测模型，从而能够进一步提高板材性能的预测准确率。

技术领域

本申请涉及板材质量技术领域，特别涉及一种板材性能的预测方法及装置。

背景技术

随着工业4.0、中国制造2025以及人工智能技术的普及，智能制造的理念深入各行各业，对传统制造业产生了巨大的影响。例如，对钢铁行业来说，其生产流程包括从铁矿石到钢水、连铸坯、再到热轧、冷轧等一系列的步骤，是一个极度复杂的流程。在这个复杂的生产流程中，对钢铁板材的质量控制始终是重中之重。

现有技术通常采用物理冶金模型来预测钢铁板材的性能数据，进而控制钢铁板材的质量。物理冶金模型由温度场、再结晶、流变应力、析出和相变等子模型构成，可以对钢铁板材的化学成分、工艺参数、微观组织以及力学性能进行定性分析。然而，随着工艺要求的多样化和产品定制的多元化，依赖物理冶金模型预测钢铁板材的性能数据的方法，准确率不断降低，进而使得控制钢铁板材的质量变得越来越困难。

基于此，目前亟需一种板材性能的预测方法，用于解决现有技术中采用物理冶金模型来预测钢铁板材的性能数据导致准确率较低的问题。

发明内容

本申请提供了一种板材性能的预测方法及装置，可用于解决在现有技术中采用物理冶金模型来预测钢铁板材的性能数据导致准确率较低的技术问题。

第一方面，本申请实施例提供一种板材性能的预测方法，所述方法包括：

获取待预测板材的生产数据，所述生产数据包括所述待预测板材的化学成分、工艺参数和化验数据中的至少一项；

针对所述待预测板材的任一类型的性能指标，根据所述性能指标的类型，以及预先存储的性能指标的类型与预测模型的对应关系，确定多个候选预测模型；根据所述多个候选预测模型以及预先设置的候选预测模型的权重值，确定组合模型；将所述待预测板材的生产数据输入所述组合模型中，得到所述待预测板材在所述性能指标上的预测性能数据。

可选地，所述候选预测模型包括输出层，所述组合模型包括输入层；

根据所述多个候选预测模型以及预先设置的候选预测模型的权重值，确定组合模型，包括：

将所述多个候选预测模型的输出层分别与所述预先设置的候选预测模型的权重值相乘后，作为所述组合模型的输入层，确定所述组合模型。

可选地，将所述待预测板材的生产数据输入所述组合模型中，得到所述待预测板材在所述性能指标上的预测性能数据，包括：

将所述待预测板材的生产数据输入所述候选预测模型中，得到候选预测结果；

根据所述候选预测结果，以及预先设置的候选预测模型对应的权重值，确定所述组合模型的输入层对应的输入数据；

将所述输入数据输入所述组合模型的输入层，得到所述待预测板材在所述性能指标上的预测性能数据。

可选地，所述性能指标的类型与预测模型的对应关系通过以下方式确定：

获取训练数据集，所述训练数据集包括多个待训练板材的训练生产数据及所述待训练板材中多个类型的性能指标分别对应的实际性能数据；