Аннотации:
Рассмотрен метод моделирования процессов прокатки, основанный на совместном применении инженерных методик, метода конечных элементов и нейронных сетей, который получил название «гибридный». Представлена его реализация в виде программных продуктов для случаев прокатки сортовых профилей и труб. Разработана нейронная сеть для прогнозирования величины сопротивления деформации сталей 04Г2Б и 07Г2МФБ в зависимости от химического состава, температуры, скорости и степени деформации. Проведено сравнение опытных и прогнозируемых данных. In this work the approach to the simulation of rolling processes, based on the joint application of engineering techniques, the finite element method and neural networks, called "hybrid" is presented. Its implementation in the form of software products for the cases of shape and pipe rolling is considered. A neural network to predict the value of deformation resistance of high-strength steels depending on the chemical composition, temperature,
velocity and strain rate is developed. A comparison of experimental and predicted
data is investigated.
