【技术实现步骤摘要】
钢材的参数预测方法及终端设备
本专利技术属于轧钢
，尤其涉及一种钢材的参数预测方法及终端设备。
技术介绍
热轧钢作为一种经济型结构用钢在高层建筑、铁路桥梁、电站建设及石化工程等各个领域得到了广泛的应用，热轧钢的需求量也越来越大。现有技术中对热轧钢产品的性能及质量的检测多为在批量钢材上切割得到样本钢材，通过对样本钢材进行测试得到同批次热轧钢产品的性能及质量，测试过程操作繁琐、效率低且浪费人工，同时造成了钢材的浪费。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种钢材的参数预测方法及终端设备，以解决现有技术中对热轧钢产品的性能及质量的检测需切割样本钢材进行检测，效率低、浪费人工及钢材的问题。本专利技术实施例的第一方面提供了一种钢材的参数预测方法，包括：获取钢材生产过程中的历史生产数据，并根据所述历史生产数据构建训练样本集；所述训练样本集包括携带标签的热轧参数，所述携带标签的热轧参数所携带的标签为对应的力学性能参数；构建力学性能预测模型，利用所述携带标签的热轧参...
【技术保护点】
1.一种钢材的参数预测方法，其特征在于，包括：/n获取钢材生产过程中的历史生产数据，并根据所述历史生产数据构建训练样本集；所述训练样本集包括携带标签的热轧参数，所述携带标签的热轧参数所携带的标签为对应的力学性能参数；/n构建力学性能预测模型，利用所述携带标签的热轧参数对所述力学性能预测模型进行训练，得到训练完成的力学性能预测模型；/n获取第一目标热轧参数值，并将所述第一目标热轧参数值输入所述训练完成的力学性能预测模型得到第一目标力学性能参数值。/n
【技术特征摘要】
1.一种钢材的参数预测方法，其特征在于，包括：
获取钢材生产过程中的历史生产数据，并根据所述历史生产数据构建训练样本集；所述训练样本集包括携带标签的热轧参数，所述携带标签的热轧参数所携带的标签为对应的力学性能参数；
构建力学性能预测模型，利用所述携带标签的热轧参数对所述力学性能预测模型进行训练，得到训练完成的力学性能预测模型；
获取第一目标热轧参数值，并将所述第一目标热轧参数值输入所述训练完成的力学性能预测模型得到第一目标力学性能参数值。
2.如权利要求1所述的钢材的参数预测方法，其特征在于，所述训练样本集还包括携带标签的力学性能参数，所述携带标签的力学性能参数所携带的标签为对应的热轧参数；
所述钢材的参数预测方法还包括：
构建热轧参数预测模型，利用所述训练样本集对所述热轧参数预测模型进行训练，得到训练完成的热轧参数预测模型；
获取第二目标力学性能参数值，并将所述第二目标力学性能参数值输入所述训练完成的热轧参数预测模型得到第二目标热轧参数值。
3.如权利要求1所述的钢材的参数预测方法，其特征在于，所述根据所述历史生产数据构建训练样本集，包括：
根据所述历史生产数据构建初始样本集，并对所述初始样本集进行预处理得到中间样本集；
根据所述中间样本集确定影响力学性能参数的目标热轧参数集合，并在所述中间样本集中提取所述目标热轧参数集合的数据及对应的力学性能参数的数据构建训练样本集。
4.如权利要求3所述的钢材的参数预测方法，其特征在于，所述对所述初始样本集进行预处理得到中间样本集，包括：
确定所述初始样本集的控制限及所述初始样本集中的各个样本的霍特林T2值；
若所述各个样本的霍特林T2值均不大于所述初始样本集的控制限，则所述初始样本集为所述中间样本集；
若所述初始样本集中存在霍特林T2值大于所述初始样本集的控制限的目标样本，则去除所述初始样本集中的所述目标样本，得到第一样本集，并将所述第一样本集作为新的初始样本集，并继续执行所述确定所述初始样本集的控制限及所述初始样本集中的各个样本的霍特林T2值的步骤。
5.如权利要求3所述的钢材的参数预测方法，其特征在于，所述中间样本集包括力学性能参数与初始热轧参数集合的对应关系，所述初始热轧参数集合包括多个初始热轧参数；所述根据所述中间样本集确定影响力学性能参数的目标热轧参数集合，包括：
根据所述力学性能参数与初始热轧参数集合的对应关系，建立力学性能参数与各个初始热轧参数分别对应的一元线性回归模型，并根据各个一元线性回归模型和所述中间样本集计算各个初始热轧参...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡德勇，曹光明，周少见，崔春圆，陆凤慧，孙超，
申请(专利权)人：河钢股份有限公司承德分公司，东北大学，河钢股份有限公司，
类型：发明
国别省市：河北;13
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