專利名稱：9%Cr馬氏體鋼管道焊后熱處理加熱寬度的優(yōu)化方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及9%Cr馬氏體鋼管道焊后熱處理加熱寬度的優(yōu)化方法。
背景技術(shù)：
9%Cr新型馬氏體耐熱鋼主要包含T/P92、T/P91和E911三種新型馬氏體耐熱鋼，廣泛用于超超臨界鍋爐主蒸汽管、集箱等厚壁管道等構(gòu)件，焊縫韌性偏低是該系列鋼管道焊縫安裝過程中出現(xiàn)的一個主要問題。為了改善焊縫韌性，必須對焊縫進行局部熱處理。國內(nèi)外研究表明，焊后熱處理溫度對焊縫影響非常大，當(dāng)熱處理溫度在760±10°C時(注受焊縫相變點的限制，熱處理溫度很難進一步提高)，經(jīng)過短時的恒溫處理，焊縫的沖擊功就可以達到41J以上，在740°C左右加熱時，要達到這一指標(biāo)必須延長恒溫時間，當(dāng)加熱溫度 在730°C以下時，再延長恒溫時間不僅效果甚微，沖擊功很難達到41J的韌度指標(biāo)，而且大幅增加安裝成本，嚴(yán)重影響施工進度。目前，國內(nèi)外在傳統(tǒng)耐熱鋼的基礎(chǔ)之上提出了承壓管道的焊后熱處理技術(shù)規(guī)程，9%Cr新型馬氏體耐熱鋼對于內(nèi)外壁溫差的控制更為苛刻，因此這些規(guī)范對于9%Cr新型馬氏體耐熱鋼的焊后熱處理不一定適用，即已有的標(biāo)準(zhǔn)對9%Cr新型馬氏體耐熱鋼的適用性有待考證。另外，國內(nèi)外焊后熱處理規(guī)范對于加熱寬度的選取上存在很大的爭議，依據(jù)不同規(guī)范所得的加熱寬度數(shù)值差異非常大。這給現(xiàn)場熱處理時帶來了難題，規(guī)程的適用性存在疑問。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是80年代末開始迅速發(fā)展的一門非線性科學(xué)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有很強的容錯性、學(xué)習(xí)性、自適應(yīng)性和非線性的映射能力，特別適于解決因果關(guān)系復(fù)雜的非確定性推理、判斷、識別和分類等問題。目前，在鋼鐵冶金領(lǐng)域應(yīng)用最廣泛的是具有多層前饋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)且采用反向誤差傳播訓(xùn)練方法的模型(BP模型)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明主要是解決現(xiàn)有技術(shù)所存在的技術(shù)問題；提供了一種不僅能夠優(yōu)化9%Cr新型馬氏體耐熱鋼厚壁管道焊后熱處理加熱寬度的方法，對保障熱處理質(zhì)量、提高熱處理效率具有十分重要的意義。本發(fā)明再有一目的是解決現(xiàn)有技術(shù)所存在的問題；提供了一種解決了國內(nèi)外熱處理技術(shù)規(guī)程對于9%Cr新型馬氏體耐熱鋼管道焊后熱處理加熱寬度選取的差異性。本發(fā)明的上述技術(shù)問題主要是通過下述技術(shù)方案得以解決的
9%Cr馬氏體鋼管道焊后熱處理加熱寬度的優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟
步驟1，溫度場計算模塊，建立上T組不同尺寸管道在不同加熱寬度、不同熱處理環(huán)境溫度、不同控溫溫度下的熱處溫度場計算模型，采用有限元分析軟件計算各組模型的焊后熱處理內(nèi)外壁溫差(保溫寬度按電力標(biāo)準(zhǔn)確定);
步驟2，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立模塊，綜合考慮任意規(guī)格(管徑和壁厚)管道在不同熱處理環(huán)境溫度、不同控溫溫度以及不同預(yù)設(shè)內(nèi)外壁溫差條件下，管道所需最小的加熱寬度。建立基于誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；
步驟3，預(yù)測模型建立模塊，針對步驟I得到T組加熱寬度的數(shù)據(jù)對步驟2中基于誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練和測試，得到一個能夠預(yù)測9%Cr馬氏體耐熱鋼厚壁管道焊后熱處理加熱寬度的預(yù)測模型；
步驟4，模型修正模塊，結(jié)合9%Cr馬氏體耐熱鋼厚壁管道焊后熱處理實驗測量數(shù)據(jù)對所得的預(yù)測模型進行修正；
步驟5，加熱寬度優(yōu)化模塊，分析管道尺寸(管徑以及壁厚)、熱處理環(huán)境溫度、控溫溫度、預(yù)設(shè)內(nèi)外壁溫差，輸入到修正后的模型即可得到管道焊后熱處理的最小加熱寬度。
在上述的9%Cr馬氏體鋼管道焊后熱處理加熱寬度的優(yōu)化方法，所述的步驟I中，建立上T組不同尺寸管道在不同加熱寬度、不同熱處理環(huán)境溫度、不同控溫溫度下的熱處溫度場計算模型，運用有限元軟件計算不同條件下管道焊后熱處理內(nèi)外壁溫差的大小，具體方法為
根據(jù)9%Cr新型馬氏體耐熱鋼的應(yīng)用情況，選取管道尺寸范圍；根據(jù)國內(nèi)外熱處理技術(shù)規(guī)程，對于一定規(guī)格的管道計算加熱帶寬度、保溫寬度的大小，選取加熱寬度范圍，保溫寬度按照電力標(biāo)準(zhǔn)進行選取；根據(jù)9%Cr新型馬氏體耐熱鋼的控溫溫度以及熱處理環(huán)境溫度情況，選擇控溫溫度以及熱處理環(huán)境溫度的范圍。建立T組9%Cr新型馬氏體耐熱鋼管道焊后熱處理溫度場理論計算模型，通過運用有限元軟件計算管道尺寸(管徑和壁厚)、加熱寬度、控溫溫度以及熱處理環(huán)境溫度對等效點位置的影響，計算方法如下
步驟I. 1，在有限元軟件中，建立9%Cr新型馬氏體耐熱鋼焊后熱處理溫度場計算模型； 步驟I. 2，定義初始條件、邊界條件，求解；
步驟I. 3，計算完成后，在后處理器中查看管道內(nèi)壁溫度和外壁溫度，計算內(nèi)外壁溫差的大小。在上述的9%Cr馬氏體鋼管道焊后熱處理加熱寬度的優(yōu)化方法，所述步驟2中，建立基于誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體方法為
步驟2. I，定義輸入層和輸出層
選取管道尺寸(管徑和壁厚)、預(yù)設(shè)內(nèi)外壁溫差、控溫溫度以及熱處理環(huán)境溫度的數(shù)值作為輸入變量，因此該網(wǎng)絡(luò)輸入層的神經(jīng)元數(shù)為5 ;以不同條件下所需的最小加熱寬度作為網(wǎng)絡(luò)模型的輸出，因此輸出層神經(jīng)元數(shù)為I。步驟2. 2，選擇隱層數(shù)和隱層單元數(shù)采用單隱層，并確定隱層節(jié)點數(shù)為10。步驟2. 3，其他參數(shù)的確定隱層隱層的傳遞函數(shù)為單極性S型函數(shù)f(x)=l/(l+e_x)，輸出層的傳遞函數(shù)為線性函數(shù)f (x)=x，使網(wǎng)絡(luò)輸出任何值，訓(xùn)練次數(shù)為1800次，誤差目標(biāo)為0. 5，選擇樣本數(shù)為T,其中N個訓(xùn)練樣本，T-N個測試樣本。在上述的9%Cr馬氏體鋼管道焊后熱處理加熱寬度的優(yōu)化方法，所述步驟2中，基于誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括一個輸入層、一個中間層和一個輸出層，輸入層有5個神經(jīng)元，中間層有10個神經(jīng)元，輸出層有I個神經(jīng)元；所述預(yù)測模型的中間層的傳遞函數(shù)為單極性S型函數(shù)，輸出層的傳遞函數(shù)為線性函數(shù)，使網(wǎng)絡(luò)輸出任何值；對步驟I得到T加熱寬度對步驟2中基于誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練和測試的具體步驟如下
步驟3. 1，設(shè)定權(quán)值和閾值和訓(xùn)練次數(shù)，并對權(quán)值和閾值進行初始化，隨機摘取T組樣本中的T-N組樣本作為訓(xùn)練樣本，N組樣本作為測試樣本，輸入T-N組訓(xùn)練樣本，所述樣本為步驟I中得到的T組加熱寬度的大小以及T組9%Cr馬氏體耐熱鋼管道焊后熱處理最小加熱寬度的影響因素；
步驟3. 2，計算網(wǎng)絡(luò)輸出，得到反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各層的權(quán)值以及閾值，并計算反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各層的權(quán)值以及閾值的修正因子，根據(jù)步驟I中得到的T-N組A1溫度計算值和網(wǎng)絡(luò)輸出計算網(wǎng)絡(luò)輸出誤差，所述網(wǎng)絡(luò)輸出誤差即為步驟I中得到的T-N組加熱寬度的計算值和本步驟計算的網(wǎng)絡(luò)輸出的比較差值；
步驟3. 3，判斷是否達到最大訓(xùn)練次數(shù)，并根據(jù)是否達到最大訓(xùn)練次數(shù)選擇執(zhí)行以下步 驟
選擇執(zhí)行步驟1，若尚未達到最大訓(xùn)練次數(shù)，判斷在步驟3. 2中網(wǎng)絡(luò)輸出誤差是否小于期望誤差，若小于期望誤差，則訓(xùn)練結(jié)束，同時保存步驟3. 2中反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各層的權(quán)值以及閾值，得到待定預(yù)測模型；若大于期望誤差，修正反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各層的權(quán)值以及閾值后步驟重復(fù)3. 2.其中修正因子采用步驟3. 2中計算的修正因子；
選擇執(zhí)行步驟2，若達到最大訓(xùn)練次數(shù)，則該反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在給定的訓(xùn)練次數(shù)內(nèi)不能收斂，訓(xùn)練結(jié)束；
步驟3. 4，將N組測試樣本逐個輸入選擇執(zhí)行步驟I中的待定預(yù)測模型，若預(yù)測誤差低于規(guī)定水平時表明該待定預(yù)測模型能夠用于預(yù)測9%Cr馬氏體耐熱鋼管道焊后熱處理所需的最小加熱寬度，即該待定預(yù)測模型即是步驟3中所得到的預(yù)測模型；否則，該待定預(yù)測模型不符合，結(jié)束整個步驟。在上述的9%Cr馬氏體鋼管道焊后熱處理加熱寬度的優(yōu)化方法，所述的步驟4中，將9%Cr新型馬氏體耐熱鋼厚壁管道焊后熱處理實驗測量的數(shù)據(jù)與模型計算值進行對比分析，并修正模型輸出閥值。因此，本發(fā)明具有如下優(yōu)點1.能夠優(yōu)化9%Cr新型馬氏體耐熱鋼厚壁管道焊后熱處理加熱寬度的方法，對保障熱處理質(zhì)量、提高熱處理效率具有十分重要的意義；2.解決了國內(nèi)外熱處理技術(shù)規(guī)程對于9%Cr新型馬氏體耐熱鋼管道焊后熱處理加熱寬度選取的差異性。


圖I本發(fā)明中運用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型圖。圖2本發(fā)明中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練流程圖。圖3本發(fā)明中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差圖。
具體實施例方式下面通過實施例，并結(jié)合附圖，對本發(fā)明的技術(shù)方案作進一步具體的說明。本發(fā)明的9%Cr馬氏體鋼管道焊后熱處理加熱寬度的優(yōu)化方法，包括以下步驟 步驟1，溫度場計算模塊，建立上T組不同尺寸管道在不同加熱寬度、不同熱處理環(huán)境
溫度、不同控溫溫度下的熱處溫度場計算模型，采用有限元分析軟件計算各組模型的焊后熱處理內(nèi)外壁溫差(保溫寬度按電力標(biāo)準(zhǔn)確定)，具體方法為
根據(jù)9%Cr新型馬氏體耐熱鋼的應(yīng)用情況，選取管道尺寸范圍；根據(jù)國內(nèi)外熱處理技術(shù)規(guī)程，對于一定規(guī)格的管道計算加熱帶寬度、保溫寬度的大小，選取加熱寬度范圍，保溫寬度按照電力標(biāo)準(zhǔn)進行選?。桓鶕?jù)9%Cr新型馬氏體耐熱鋼的控溫溫度以及熱處理環(huán)境溫度情況，選擇控溫溫度以及熱處理環(huán)境溫度的范圍。建立T組9%Cr新型馬氏體耐熱鋼管道焊后熱處理溫度場理論計算模型，通過運用有限元軟件計算管道尺寸(管徑和壁厚)、加熱寬度、控溫溫度以及熱處理環(huán)境溫度對等效點位置的影響，計算方法如下
步驟I. I，在有限元軟件中，建立9%Cr新型馬氏體耐熱鋼焊后熱處理溫度場計算模型； 步驟I. 2，定義初始條件、邊界條件，求解；
步驟I. 3，計算完成后，在后處理器中查看管道內(nèi)壁溫度和外壁溫度，計算內(nèi)外壁溫差的大小。
步驟2，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立模塊，綜合考慮任意規(guī)格(管徑和壁厚)管道在不同熱處理環(huán)境溫度、不同控溫溫度以及不同預(yù)設(shè)內(nèi)外壁溫差條件下，管道所需最小的加熱寬度。建立基于誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具體方法為
I)輸入層和輸出層的設(shè)計
選取管道尺寸(管徑和壁厚)、預(yù)設(shè)內(nèi)外壁溫差、控溫溫度以及熱處理環(huán)境溫度的數(shù)值作為輸入變量，因此該網(wǎng)絡(luò)輸入層的神經(jīng)元數(shù)為5 ;以不同條件下管道焊后熱處理所需的最小加熱寬度作為網(wǎng)絡(luò)模型的輸出，因此輸出層神經(jīng)元數(shù)為I。2)隱層數(shù)和隱層單元數(shù)的選擇
1989年，Robert Hecht-Nielson證明了對于任何閉區(qū)間內(nèi)的一個連續(xù)函數(shù)都可以用一個隱層的BP網(wǎng)絡(luò)來逼近。因為一個3層的BP網(wǎng)絡(luò)可以完成任意的n維到m維的連續(xù)映射，故本模型采用單隱層，而隱層節(jié)點數(shù)的選擇是一個比較復(fù)雜的問題，結(jié)合經(jīng)驗公式并經(jīng)過作者多次嘗試，最后確定隱層節(jié)點數(shù)為10。3)其他參數(shù)的確定
隱層隱層的傳遞函數(shù)為單極性S型函數(shù)f(x)=i/(i+e-x)，輸出層的傳遞函數(shù)為線性函數(shù)f (X) =x,使網(wǎng)絡(luò)輸出任何值,訓(xùn)練次數(shù)為1800次,誤差目標(biāo)為I，選擇樣本數(shù)為T,其中N個訓(xùn)練樣本，T-N個測試樣本。本步驟中，基于誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括一個輸入層、一個中間層和一個輸出層，輸入層有5個神經(jīng)元，中間層有10個神經(jīng)元，輸出層有I個神經(jīng)元；所述預(yù)測模型的中間層的傳遞函數(shù)為單極性S型函數(shù)，輸出層的傳遞函數(shù)為線性函數(shù)，使網(wǎng)絡(luò)輸出任何值，結(jié)構(gòu)圖如附圖I所示。步驟3，預(yù)測模型建立模塊，針對步驟I得到T組加熱寬度的數(shù)據(jù)對步驟2中基于誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練和測試，得到一個能夠預(yù)測9%Cr馬氏體耐熱鋼厚壁管道焊后熱處理加熱寬度的預(yù)測模型；對于步驟I得到的T組加熱寬度數(shù)據(jù)對步驟2中基于誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練和測試的具體步驟如下
步驟3. 1，設(shè)定權(quán)值和閾值和訓(xùn)練次數(shù)，并對權(quán)值和閾值進行初始化，隨機摘取T組樣本中的T-N組樣本作為訓(xùn)練樣本，N組樣本作為測試樣本，輸入T-N組訓(xùn)練樣本，所述樣本為步驟I中得到的T組加熱寬度的大小以及T組9%Cr馬氏體耐熱鋼管道焊后熱處理最小加熱寬度的影響因素；步驟3. 2，計算網(wǎng)絡(luò)輸出，得到反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各層的權(quán)值以及閾值，并計算反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各層的權(quán)值以及閾值的修正因子，根據(jù)步驟I中得到的T-N組A1溫度計算值和網(wǎng)絡(luò)輸出計算網(wǎng)絡(luò)輸出誤差，所述網(wǎng)絡(luò)輸出誤差即為步驟I中得到的T-N組加熱寬度的計算值和本步驟計算的網(wǎng)絡(luò)輸出的比較差值；
步驟3. 3，判斷是否達到最大訓(xùn)練次數(shù)，并根據(jù)是否達到最大訓(xùn)練次數(shù)選擇執(zhí)行以下步
驟
選擇執(zhí)行步驟1，若尚未達到最大訓(xùn)練次數(shù)，判斷在步驟3. 2中網(wǎng)絡(luò)輸出誤差是否小于期望誤差，若小于期望誤差，則訓(xùn)練結(jié)束，同時保存步驟3. 2中反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各層的權(quán)值以及閾值，得到待定預(yù)測模型；若大于期望誤差，修正反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各層的權(quán)值以及閾值后步驟重復(fù)3. 2.其中修正因子采用步驟3. 2中計算的修正因子；
選擇執(zhí)行步驟2，若達到最大訓(xùn)練次數(shù)，則該反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在給定的訓(xùn)練次數(shù)內(nèi)不 能收斂，訓(xùn)練結(jié)束；
步驟3. 4，將N組測試樣本逐個輸入選擇執(zhí)行步驟I中的待定預(yù)測模型，若預(yù)測誤差低于規(guī)定水平時表明該待定預(yù)測模型能夠用于預(yù)測9%Cr馬氏體耐熱鋼管道焊后熱處理所需的最小加熱寬度，即該待定預(yù)測模型即是步驟3中所得到的預(yù)測模型；否則，該待定預(yù)測模型不符合，結(jié)束整個步驟。在本實施例中，訓(xùn)練與測試是指用前面有限元軟件計算所得3650組不同條件下9%Cr新型馬氏體耐熱鋼管道焊后熱處理加熱寬度數(shù)據(jù)中的3600組作為訓(xùn)練樣本對所建立的模型進行訓(xùn)練，用余下的50組不同條件下9%Cr新型馬氏體耐熱鋼管道焊后熱處理加熱寬度數(shù)據(jù)作為測試樣本對訓(xùn)練好的BP網(wǎng)絡(luò)進行測試。對網(wǎng)絡(luò)模型網(wǎng)絡(luò)采用誤差反向傳播算法進行訓(xùn)練，訓(xùn)練流程如附圖2所示，反復(fù)訓(xùn)練后當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出誤差達到0. 5_時即可停止訓(xùn)練，訓(xùn)練誤差圖如附圖3所示，當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對50組測試樣本的預(yù)測誤差低于規(guī)定水平時表明網(wǎng)絡(luò)模型可用于預(yù)測9%Cr新型馬氏體耐熱鋼厚壁管道焊后熱處理加熱寬度。步驟4，模型修正模塊，結(jié)合9%Cr馬氏體耐熱鋼厚壁管道焊后熱處理實驗測量數(shù)據(jù)對所得的預(yù)測模型進行修正，修正模型輸出層閥值；
步驟5，加熱寬度優(yōu)化模塊，分析管道尺寸(管徑以及壁厚)、熱處理環(huán)境溫度、控溫溫度、預(yù)設(shè)內(nèi)外壁溫差，輸入到修正后的模型即可得到管道焊后熱處理的最小加熱寬度。本發(fā)明中選取管道尺寸(管徑和壁厚)、預(yù)設(shè)內(nèi)外壁溫差、熱處理環(huán)境溫度以及控溫溫度作為輸入?yún)?shù)，適用的范圍如下
管道內(nèi)徑(半徑)100mm-500mm ；
管道壁厚30mm-140mm ；
預(yù)設(shè)內(nèi)外壁溫差0°C -50°C ；
熱處理環(huán)境溫度-10°C -30°C ；
控溫溫度750°C -780°C。實施例
本發(fā)明所涉及的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法與實測的管道內(nèi)外壁溫差大小進行對比分析和記錄表I所示的三種規(guī)格的9%Cr馬氏體耐熱鋼管道管道尺寸(管徑和壁厚)、熱處理環(huán)境溫度、控溫溫度以及預(yù)設(shè)內(nèi)外壁溫差，將各個影響因素的數(shù)值輸入到模型中進行計算，即可快速計算該條件下9%Cr馬氏體耐熱鋼管道焊后熱處理最小加熱寬度。另外通過實驗以驗證該模型的精度。本例中用本發(fā)明所得的結(jié)果與實測結(jié)果如下表2所示。表I 9%Cr馬氏體耐熱鋼管道的焊后熱處理參數(shù)
權(quán)利要求
1.9%Cr馬氏體鋼管道焊后熱處理加熱寬度的優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟 步驟1，由溫度場計算模塊建立上T組不同尺寸管道在不同加熱寬度、不同熱處理環(huán)境溫度、不同控溫溫度下的熱處溫度場計算模型，采用有限元分析軟件計算各組模型的焊后熱處理內(nèi)外壁溫差； 步驟2，由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立模塊結(jié)合任意規(guī)格管道在不同熱處理環(huán)境溫度、不同控溫溫度以及不同預(yù)設(shè)內(nèi)外壁溫差條件下，管道所需最小的加熱寬度；建立基于誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 步驟3，預(yù)測模型建立模塊，針對步驟I得到T組加熱寬度的數(shù)據(jù)對步驟2中基于誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練和測試，得到一個能夠預(yù)測9%Cr馬氏體耐熱鋼厚壁管道焊后熱處理加熱寬度的預(yù)測模型； 步驟4，模型修正模塊，結(jié)合9%Cr馬氏體耐熱鋼厚壁管道焊后熱處理實驗測量數(shù)據(jù)對所得的預(yù)測模型進行修正； 步驟5，加熱寬度優(yōu)化模塊，分析管道尺寸、熱處理環(huán)境溫度、控溫溫度、預(yù)設(shè)內(nèi)外壁溫差，輸入到修正后的模型即可得到管道焊后熱處理的最小加熱寬度。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的9%Cr馬氏體鋼管道焊后熱處理加熱寬度的優(yōu)化方法，其特征在于，所述的步驟I中，建立上T組不同尺寸管道在不同加熱寬度、不同熱處理環(huán)境溫度、不同控溫溫度下的熱處溫度場計算模型，運用有限元軟件計算不同條件下管道焊后熱處理內(nèi)外壁溫差的大小，具體方法為 根據(jù)9%Cr新型馬氏體耐熱鋼的應(yīng)用情況，選取管道尺寸范圍；根據(jù)國內(nèi)外熱處理技術(shù)規(guī)程，對于一定規(guī)格的管道計算加熱帶寬度、保溫寬度的大小，選取加熱寬度范圍，保溫寬度按照電力標(biāo)準(zhǔn)進行選?。桓鶕?jù)9%Cr新型馬氏體耐熱鋼的控溫溫度以及熱處理環(huán)境溫度情況，選擇控溫溫度以及熱處理環(huán)境溫度的范圍，建立T組9%Cr新型馬氏體耐熱鋼管道焊后熱處理溫度場理論計算模型，通過運用有限元軟件計算管道尺寸、加熱寬度、控溫溫度以及熱處理環(huán)境溫度對等效點位置的影響，計算方法如下 步驟I. 1，在有限元軟件中，建立9%Cr新型馬氏體耐熱鋼焊后熱處理溫度場計算模型； 步驟I. 2，定義初始條件、邊界條件，求解； 步驟I. 3，計算完成后，在后處理器中查看管道內(nèi)壁溫度和外壁溫度，計算內(nèi)外壁溫差的大小。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的9%Cr馬氏體鋼管道焊后熱處理加熱寬度的優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟2中，建立基于誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體方法為 步驟2. I，定義輸入層和輸出層 選取管道尺寸、預(yù)設(shè)內(nèi)外壁溫差、控溫溫度以及熱處理環(huán)境溫度的數(shù)值作為輸入變量，因此該網(wǎng)絡(luò)輸入層的神經(jīng)元數(shù)為5 ;以不同條件下所需的最小加熱寬度作為網(wǎng)絡(luò)模型的輸出，因此輸出層神經(jīng)元數(shù)為I ; 步驟2. 2，選擇隱層數(shù)和隱層單元數(shù)采用單隱層，并確定隱層節(jié)點數(shù)為10 ； 步驟2. 3，其他參數(shù)的確定隱層隱層的傳遞函數(shù)為單極性S型函數(shù)f(X)=l/(l+e_x)，輸出層的傳遞函數(shù)為線性函數(shù)f(x)=x，使網(wǎng)絡(luò)輸出任何值，訓(xùn)練次數(shù)為1800次，誤差目標(biāo)為0. 5，選擇樣本數(shù)為T,其中N個訓(xùn)練樣本，T-N個測試樣本。
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的9%Cr馬氏體鋼管道焊后熱處理加熱寬度的優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟2中，基于誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括一個輸入層、一個中間層和一個輸出層，輸入層有5個神經(jīng)元，中間層有10個神經(jīng)元，輸出層有I個神經(jīng)元；所述預(yù)測模型的中間層的傳遞函數(shù)為單極性S型函數(shù)，輸出層的傳遞函數(shù)為線性函數(shù)，使網(wǎng)絡(luò)輸出任何值；對步驟I得到T加熱寬度對步驟2中基于誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練和測試的具體步驟如下 步驟3. 1，設(shè)定權(quán)值和閾值和訓(xùn)練次數(shù)，并對權(quán)值和閾值進行初始化，隨機摘取T組樣本中的T-N組樣本作為訓(xùn)練樣本，N組樣本作為測試樣本，輸入T-N組訓(xùn)練樣本，所述樣本為步驟I中得到的T組加熱寬度的大小以及T組9%Cr馬氏體耐熱鋼管道焊后熱處理最小加熱寬度的影響因素； 步驟3. 2，計算網(wǎng)絡(luò)輸出，得到反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各層的權(quán)值以及閾值，并計算反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各層的權(quán)值以及閾值的修正因子，根據(jù)步驟I中得到的T-N組A1溫度計算值和網(wǎng)絡(luò)輸出計算網(wǎng)絡(luò)輸出誤差，所述網(wǎng)絡(luò)輸出誤差即為步驟I中得到的T-N組加熱寬度的計算值和本步驟計算的網(wǎng)絡(luò)輸出的比較差值； 步驟3. 3，判斷是否達到最大訓(xùn)練次數(shù)，并根據(jù)是否達到最大訓(xùn)練次數(shù)選擇執(zhí)行以下步驟 選擇執(zhí)行步驟1，若尚未達到最大訓(xùn)練次數(shù)，判斷在步驟3. 2中網(wǎng)絡(luò)輸出誤差是否小于期望誤差，若小于期望誤差，則訓(xùn)練結(jié)束，同時保存步驟3. 2中反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各層的權(quán)值以及閾值，得到待定預(yù)測模型；若大于期望誤差，修正反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各層的權(quán)值以及閾值后步驟重復(fù)3. 2.其中修正因子采用步驟3. 2中計算的修正因子； 選擇執(zhí)行步驟2，若達到最大訓(xùn)練次數(shù)，則該反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在給定的訓(xùn)練次數(shù)內(nèi)不能收斂，訓(xùn)練結(jié)束； 步驟3. 4，將N組測試樣本逐個輸入選擇執(zhí)行步驟I中的待定預(yù)測模型，若預(yù)測誤差低于規(guī)定水平時表明該待定預(yù)測模型能夠用于預(yù)測9%Cr馬氏體耐熱鋼管道焊后熱處理所需的最小加熱寬度，即該待定預(yù)測模型即是步驟3中所得到的預(yù)測模型；否則，該待定預(yù)測模型不符合，結(jié)束整個步驟。
5.根據(jù)權(quán)利要求I所述的9%Cr馬氏體鋼管道焊后熱處理加熱寬度的優(yōu)化方法，其特征在于，所述的步驟4中，將9%Cr新型馬氏體耐熱鋼厚壁管道焊后熱處理實驗測量的數(shù)據(jù)與模型計算值進行對比分析，并修正模型輸出閥值。
全文摘要
本發(fā)明涉及9%Cr馬氏體鋼管道焊后熱處理加熱寬度的優(yōu)化方法，本發(fā)明計算得到T組不同尺寸管道在不同加熱寬度、不同熱處理環(huán)境溫度、不同控溫溫度條件下的管道焊后熱處理內(nèi)外壁溫差大小數(shù)據(jù)。綜合考慮管道在不同熱處理環(huán)境溫度、不同控溫溫度以及不同預(yù)設(shè)內(nèi)外壁溫差下，管道焊后熱處理所需最小的加熱寬度，建立基于誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并對其訓(xùn)練和測試，以管道尺寸、熱處理環(huán)境溫度、控溫溫度以及預(yù)設(shè)內(nèi)外壁溫差作為輸入，加熱寬度作為輸出。結(jié)合管道焊后熱處理實測數(shù)據(jù)，將訓(xùn)練和測試好的網(wǎng)絡(luò)輸出閥值進行修正得到該優(yōu)化方法。該優(yōu)化方法能夠快速地計算焊后熱處理所需的最小加熱寬度，能夠幫助指導(dǎo)和優(yōu)化熱處理工藝，提高熱處理質(zhì)量。
文檔編號G06N3/08GK102799938SQ20121022076
公開日2012年11月28日 申請日期2012年6月29日 優(yōu)先權(quán)日2012年6月29日
發(fā)明者王學(xué), 袁霖, 胡磊, 謝琳, 嚴(yán)正, 孟慶云, 肖德銘, 張永生, 東巖 申請人:武漢大學(xué)