大型管件JCOE成形材料性能参数识别的学习体会

文献概况

本文发表于2011年《燕山大学学报》第35卷第3期，由燕山大学孙红磊、赵军、殷璟与一重集团大连设计研究院李建联合撰写，受河北省自然科学基金（E2011203008）和秦皇岛市科学技术研究与发展计划项目（201001A030）资助。研究针对大型管件JCOE成形智能化控制系统的需求，采用神经网络技术设计了材料性能参数识别模型，实现了板坯材料性能参数的实时识别。

JCOE成形工艺与技术需求

JCOE成形工艺概述

JCOE（J-C-O-E）成形是制造大直径直缝埋弧焊（LSAW）钢管的核心工艺，其成形过程包括以下步骤：

1. J形弯曲：将钢板卷板机一端弯曲成J形。
2. C形弯曲：继续弯曲成C形。
3. O形闭合：将C形管两端对接闭合形成O形。
4. E形整形：将O形管整形为圆度合格的成品管。

JCOE成形工艺广泛应用于大口径管线管（直径可达1422mm以上）和大型管件的制造，是油气输送管道和海洋工程的关键制造技术。

智能化控制需求

大型管件JCOE成形面临的主要技术挑战是：不同批次的钢板材料性能存在差异（如屈服强度、弹性模量、硬化指数等），这些差异会导致成形过程中钢板变形行为的不同，从而影响成形质量和成品精度。传统工艺需要人工试生产、调整工艺参数，效率低且质量不稳定。

智能化控制系统的核心需求是：能够根据板材性能差异自动预测最佳成形工艺参数（如卷板机辊缝、压力、弯曲角度等），实现"一板一策"的个性化生产。

材料性能参数识别方法

神经网络模型设计

研究采用神经网络技术，利用Levenberg-Marquardt（LM）算法训练神经网络模型，用于实时识别板坯的材料性能参数。LM算法是一种高效的非线性最小二乘优化算法，在神经网络训练中具有良好的收敛速度和精度。

参数识别流程

材料性能参数识别的基本流程为：

1. 数据采集：通过力学性能试验获取板坯的应力-应变曲线、屈服强度、弹性模量等基本参数。
2. 特征提取：从原始数据中提取具有代表性的特征参数，如屈服平台长度、硬化速率、各向异性系数等。
3. 模型训练：利用正交实验设计的样本数据训练神经网络模型，建立输入特征与材料性能参数之间的映射关系。
4. 实时识别：在生产过程中，根据采集的板坯特征数据，通过训练好的模型实时识别材料性能参数。
5. 工艺决策：将识别的材料性能参数输入成形工艺数据库，自动匹配最佳成形工艺参数。

模型验证结果

研究通过10组样本数据对模型进行了检验，结果表明：

• 收敛精度小于1‰，说明模型训练充分，拟合效果好。
• 检验误差小于3%，说明模型具有良好的泛化能力。
• 能够满足工程应用的需要，为智能化控制系统提供了可靠的材料性能识别手段。

工程应用价值与技术思考

智能化生产系统架构

基于本文研究，大型管件JCOE成形智能化生产系统的基本架构应包括：

1. 材料性能识别模块：实时识别板坯的材料性能参数。
2. 工艺参数预测模块：根据材料性能参数预测最佳成形工艺参数。
3. 过程监控模块：实时监控成形过程中的关键参数（压力、位移、速度等）。
4. 质量预测模块：根据过程参数预测产品质量（圆度、直线度、残余应力等）。
5. 反馈优化模块：根据实际产品质量反馈，不断优化工艺参数预测模型。

技术挑战与改进方向

与行业标准的衔接

材料性能参数识别结果应与相关标准对接，确保识别参数的准确性和可靠性：

• API 5L：管线管材料性能要求，包括屈服强度、抗拉强度、延伸率等。
• GB/T 9711：石油天然气工业管线钢管技术条件。
• ASTM A536：低合金钢卷板技术条件。
• ISO 3183：石油天然气工业输送管道用钢管技术规格。

学习心得与总结

本文研究了大型管件JCOE成形智能化控制中的关键问题——材料性能参数识别，采用神经网络技术建立了高效准确的识别模型，为智能化生产提供了重要技术支撑。其核心贡献在于将材料性能识别与成形工艺控制有机结合，实现了"一板一策"的个性化生产模式。

从智能制造的角度看，本文的研究体现了"数据驱动+知识驱动"的融合思路。神经网络模型通过学习大量试验数据建立映射关系，而正交实验设计则融入了试验设计知识，两者结合提高了模型的效率和可靠性。这种研究思路对制造业智能化转型具有重要参考价值。

值得进一步思考的是，材料性能参数识别只是智能化控制的一个环节，完整的智能化生产系统还需要解决工艺参数预测、过程监控、质量预测和反馈优化等一系列问题。未来的研究应关注这些环节的有机集成，以及基于数字孪生的JCOE成形全流程智能化控制。

总体而言，本文的研究为大型管件制造向智能化、个性化方向转型奠定了技术基础，其方法论和研究成果对钢管制造行业的智能制造升级具有重要的指导意义。