“人工智能+有限元”模型在轧制领域的研究进展

作     者：王楷 梅瑞斌 WANG Kai;MEI Reibin

作者机构：东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室沈阳110819 

出 版 物：《材料导报》 (Materials Reports)

年 卷 期：2022年第36卷第13期

页      面：133-144页

核心收录：

学科分类：07[理学] 070102[理学-计算数学] 0701[理学-数学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：河北省自然科学基金钢铁联合基金项目(E2018501016) 辽宁省科学技术基金项目(20170520314) 

主　　题：轧制 在线计算 数学模型 有限元 人工智能 

摘      要：随着轧制工业的不断发展,轧制早已不再局限于获得一定尺寸和形状的工件,而是侧重于使金属材料获得所需的微观组织和力学性能。为实现这一目标,对轧制过程中的轧制参数进行控制是必不可少的。而轧制参数的在线控制是通过结合现代的计算机技术和优良的轧制计算模型,在轧制生产过程中实时监控轧制参数,进而进行实时调节。基于这一手段,轧制的生产效率和产品质量将大大提高。因此构建计算精度高、速度快的轧制计算模型是当前轧制领域的研究热点。随着对轧制质量要求的不断提高,基于传统理论的数学解析模型由于简化程度高,已不能满足准确描述和分析轧制过程变形、温度、材料、组织等强非线性耦合关系的需求。轧制属于金属塑性加工,计算为大应变弹塑性问题。涉及众多几何以及物理上的非线性问题。针对这些问题,有限元模型虽然有足够高的求解精度,但是其计算时间长的缺点成为了制约其实现在线应用的屏障。近年来,随着计算机技术的高速发展、算法的更替以及参数预测模型基础理论的完善,人工智能和有限元技术在轧制领域的应用越来越多,尤其是“人工智能+有限元预测模型结合了人工智能模型和有限元模型各自的优势,同时具备计算速度高、泛化能力强的优点,在众多混合式模型中较好地体现了轧制过程在线预测和控制的要求。本文在对目前轧制领域数学模型、有限元模型、人工智能模型及混合模型研究进展进行综述的基础上,对比了三种模型各自的优缺点,并分别对其各自的改进措施进行了总结。结合目前的研究成果,得出了构建混合模型的必要性。着重对轧制过程中人工智能融合有限元技术加以介绍,阐述了“人工智能+有限元模型的进步之处,并对今后的发展趋势进行展望。