戴園生

北京科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，北京

新余鋼鐵股份有限公司技術(shù)中心，江西新余

摘　　　要：為提高企業(yè)生產(chǎn)的自動(dòng)化程度和競爭力，提出了利用知識(shí)與數(shù)學(xué)建模相結(jié)合的方法來建立煉鋼成分設(shè)計(jì)專家系統(tǒng)。該專家系統(tǒng)由知識(shí)庫、迭代模型、工藝模型及軋制模型構(gòu)成。根據(jù)用戶的輸入信息，利用經(jīng)驗(yàn)和啟發(fā)性知識(shí)，生成符合用戶產(chǎn)品質(zhì)量要求的煉鋼目標(biāo)成分。再利用生成的煉鋼目標(biāo)成分預(yù)測成品的力學(xué)性能，并通過軋制中鋼顯微組織演變的數(shù)學(xué)模型對(duì)目標(biāo)成分進(jìn)行評(píng)估，得到的較終熱軋產(chǎn)品的力學(xué)性能。該系統(tǒng)具有很好的實(shí)用性，能夠增加評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性，協(xié)助工程師快速確定滿足客戶特殊要求的煉鋼目標(biāo)成分以及優(yōu)化熱軋工藝，從而提高新產(chǎn)品的開發(fā)效率。該系統(tǒng)的開發(fā)對(duì)鋼鐵企業(yè)的新產(chǎn)品開發(fā)具有重要意義。

關(guān)　鍵　詞：知識(shí)表示；煉鋼成分設(shè)計(jì)；方法集成

１　引　言
近年來，鋼鐵行業(yè)市場變化越來越快，使得鋼鐵企業(yè)面臨更多挑戰(zhàn)，必須對(duì)市場變化做出更加敏捷的反應(yīng)。而且，鋼鐵企業(yè)必須通過不斷開發(fā)新品種來滿足客戶的要求以爭取更大的經(jīng)濟(jì)效益。小批量多品種的生產(chǎn)方式也使得企業(yè)的生產(chǎn)組織難度越來越大。為應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，必須提高企業(yè)生產(chǎn)的自動(dòng)化程度。同時(shí)考慮到由于市場變化以及客戶越來越多的個(gè)性化要求帶來的不確定性因素，應(yīng)用人工智能技術(shù)開發(fā)相應(yīng)專家系統(tǒng)具有很好的適用性。盡管專家系統(tǒng)已經(jīng)在故障診斷、設(shè)計(jì)、過程控制、質(zhì)量控制、計(jì)劃以及調(diào)度等方面開展了一些研究［１�玻罚荩�但由于鋼鐵行業(yè)的復(fù)雜性和特殊性，仍值得進(jìn)一步的探討。比如，在鋼鐵企業(yè)的生產(chǎn)過程中，材料設(shè)計(jì)過程是非結(jié)構(gòu)化的并涉及大量規(guī)則，鋼材成分設(shè)計(jì)也需要許多經(jīng)驗(yàn)性和啟發(fā)式知識(shí)。此外，對(duì)于諸如鋼的熱軋等方面已開發(fā)了許多數(shù)學(xué)模型。鑒于此，本文提出了基于知識(shí)和數(shù)學(xué)建模相結(jié)合的方法來設(shè)計(jì)專家系統(tǒng)。

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