本发明公开了一种热轧钢棒材热处理后的力学性能预测系统,所述系统包括数据库通信模块、流程控制模块、机器学习算法模块、物理冶金模型模块。所述系统实时监控采集现场的生产数据,并根据不同钢材的轧制过程生产数据,在不进行热处理的条件下预测其按国标热处理工艺处理后的力学性能,包括拉伸屈服强度、拉伸抗拉强度、拉伸断后伸长率、拉伸屈强比试验、面缩。本发明利用深度卷积神经网络实现对42CrMo钢棒材热处理后力学性能的在线预测,相关预测结果可用来取代实际热处理检验过程,降低生产成本。
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