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Prediction of the Charpy V-notch impact energy of low carbon steel using a shallow neural network and deep learning

International Journal of Minerals,Metallurgy and Materials 2021年第8期28卷 1309-1320页

作者： Si-wei Wu Jian Yang Guang-ming Cao State Key Laboratory of Advanced Special Steel School of Materials Science and EngineeringShanghai UniversityShanghai 200444China State Key Laboratory of Rolling and Automation Northeastern UniversityShenyang 110819China

The impact energy prediction model of low carbon steel was investigated based on industrial data. A three-layer neural network, extreme learning machine, and deep neural network were compared with different activation functions, structure parameters, and training functions. Bayesian optimization was used to determine the optimal hyper-parameters of the deep neural network. The model with the best performance was applied to investigate the importance of process parameter variables on the impact energy of low carbon steel. The results show that the deep neural network obtains better prediction results than those of a shallow neural network because of the multiple hidden layers improving the learning ability of the model. Among the models, the Bayesian optimization deep neural network achieves the highest correlation coefficient of 0.9536, the lowest mean absolute relative error of 0.0843, and the lowest root mean square error of 17.34 J for predicting the impact energy of low carbon steel. Among the variables, the main factors affecting the impact energy of low carbon steel with a final thickness of7.5 mm are the thickness of the original slab, the thickness of intermediate slab, and the rough rolling exit temperature from the specific hot rolling production line.

关键词： prediction shallow neural network deep neural network impact energy low carbon steel

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