中厚板作为钢铁工业的重要产品之一,是国家现代化不可缺少的一项钢材品种。特别是随着经济的腾飞,其市场需求越来越大,前景越来越好。为了提高产品质量,扩大产品的规格和品种,中厚板轧后的热处理工艺是必不可少的。较常见的是运用常化炉加热钢板,在炉后建立淬火控冷设备,用以改善钢板的内部结构和性能,从而生产出高韧性,高强度和焊接性能良好的中厚板材。然而,传统的钢铁生产概念和经营,管理思维正在面临由于技术创新而带来的严峻挑战。钢板热轧生产者越来越关注其产品的质量稳定性和生产线的柔性生产能力,这两点进一步成为决定钢铁企业生存发展的基础。 基于对上述问题的思考和总结,从钢板生产中的淬火技术出发,综合运用计算机和人工神经网络方面的技术,本文提出了用智能预报淬火控冷已达到控制钢板组织性能的目的。 在淬火机控冷过程中,目标温度受到冷却介质、开冷温度、辊道速度等的综合影响,因此,此冷却过程属于多变量非线性化的。用传统的数学模型进行冷却目标温度的预报,精度往往不是很高。因此,钢板淬火组织智能预报系统用到了两个预测模型,它们是传统的数学模型和用人工神经网络训练好了的神经网络模型。其中,对传统的数学模型,本文通过运用传热学、压力加工、金属组织工程学等技术,再结合数值分析用线性回归确定的；对神经网络模型,本文通过运用BP网络(Back Propagation Neural Networks)原理,结合训练相关的数据而确定。在人工神经网络训练好了之前,采用传统的数学模型进行预报,当人工神经网络模型训练好了以后,就用它代替传统的数学模型进行预报。 本预报软件的编程语言用到了Visual C++和Matlab,最后用软件的预测值和实验结果值进行了的比较分析。