钢丝连续退火的数学模拟及PLC控制

通过对65Mn钢丝进行不同温度、时间下的退火处理,测试了退火前后的抗拉强度。应用Matlab对工艺参数进行拟合,总结了钢丝的抗拉强度、退火温度、钢丝直径和走线速度的关系。采用PLC对炉温和钢丝走线速度的程序控制,实现了钢丝在线退火的自动化控制。控制系统的人机界面可以和PLC连接、进行通讯,方便用户对控制系统的操作。

基于BP神经网络的钢丝连续退火后抗拉强度的预测

通过对Q195钢丝在不同温度、时间下的退火处理,测试了退火前后的抗拉强度。采用BP神经网络建立了Q195钢丝连续退火后抗拉强度与初始抗拉强度、钢丝直径、保温时间和退火温度之间的预测模型,对钢丝连续退火后的抗拉强度进行预测。结果表明:BP网络预测最大相对误差为3.49%。该预测模型对于Q195钢丝连续退火抗拉强度的预测是有效的、可行的。