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摘要
近年来，在带肋钢筋产业供给侧改革背景下，基于DIFT机制的高速棒材产线提质升级是该领域的主要技术进步方向。对于24架轧机布置，3组水箱控冷的高棒产线，调控水箱水量可确保轧件温度达到实现DIFT的条件，是确保成品组织性能的关键。在传热与温度场基本模型基础上，引入遗传算法、BP神经网络智能化算法，实现了高速带肋钢筋棒材轧制中水箱冷却参数的优化与组织性能预报。结果表明：未优化前基础温度模型能较好地反应出轧件由表面至心部温度的变化，但轧后冷速过快会形成不利组织；采用遗传算法成功实现了水冷参数优化，结合基于BP神经网络的组织性能预报，为高棒产线成品组织性能调控提供了基础。
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