(57)【要約】【課題】従来のような大域的な近似モデルは作成せず、従来に比べ精度の高い変形抵抗を予測することができる、熱間圧延における変形抵抗予測方法を提供することを課題とする。【解決手段】熱間圧延における変形抵抗に影響を与える因子および前記変形抵抗を、それぞれ説明変数および目的変数とし、過去のそれぞれの実績データをデータベースとして蓄える、データベース作成工程と、これから予測しようとする変形抵抗に対応する前記説明変数のデータを要求点データとして入力する、要求点データ入力工程と、前記データベース内に蓄えたデータと前記要求点データとの距離計算を行い、この計算した距離が短いデータを近傍データとして選択する、近傍データ選択工程と、選択された近傍データに基づいて、要求点近傍を局所的にフィッテイングする局所モデルを作成する、局所モデル作成工程と、作成された局所モデルと前記要求点データに基づいて、変形抵抗を予測する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
熱間圧延における変形抵抗に影響を与える因子および前記変形抵抗を、それぞれ説明変数および目的変数とし、過去のそれぞれの実績データをデータベースとして蓄える、データベース作成工程と、
これから予測しようとする変形抵抗に対応する前記説明変数のデータを要求点データとして入力する、要求点データ入力工程と、
前記データベース内に蓄えたデータと前記要求点データとの距離計算を行い、この計算した距離が短いデータを近傍データとして選択する、近傍データ選択工程と、
選択された近傍データに基づいて、要求点近傍を局所的にフィッテイングする局所モデルを作成する、局所モデル作成工程と、
作成された局所モデルと前記要求点データに基づいて、変形抵抗を予測する、変形抵抗予測工程とを有することを特徴とする熱間圧延における変形抵抗予測方法。
【請求項２】
請求項１記載の熱間圧延における変形抵抗予測方法において、
前記説明変数は、
歪、歪速度、板温度、変態率、入側速度、板幅、および成分のいずれか、またはそれらの組合わせであることを特徴とする熱間圧延における変形抵抗予測方法。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の熱間圧延における変形抵抗予測方法において、
前記局所モデルは、重み付局所重回帰モデルであることを特徴とする熱間圧延における変形抵抗予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、熱間圧延における圧延材の変形抵抗を予測する、熱間圧延における変形抵抗予測方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
熱間圧延における仕上げミルでは、圧延材を要求される寸法・形状にするため、スタンド毎の圧下位置およびロール周速を決定する必要があり、プロコンで出側速度、板温度、圧延荷重による収束計算を行っている。(例えば、特許文献１参照)
上記圧延荷重の基本となる変形抵抗には、非特許文献１で紹介されている、美坂・吉本の式に代表される実験に基づく大域的な近似式が広く用いられてきた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開昭６４−６２２０５号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】日本鉄鋼協会編、「板圧延の理論と実際」、ｐ１６１
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、実際の変形抵抗は、圧延材の添加物（成分）、温度、ひずみ量、ひずみ速度など多くの影響因子を持ち、全ての圧延条件を網羅できる大域的な前記近似式を作成することは非常な困難を伴う。このため、予測時に誤差が大きくなり、圧延不良が発生するという問題があった。
【０００６】
本発明では、これら従来技術の問題点に鑑み考案されたものであり、従来のような大域的な近似モデルは作成せず、従来に比べ精度の高い変形抵抗を予測することができる、熱間圧延における変形抵抗予測方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の請求項１に係る発明は、熱間圧延における変形抵抗に影響を与える因子および前記変形抵抗を、それぞれ説明変数および目的変数とし、過去のそれぞれの実績データをデータベースとして蓄える、データベース作成工程と、これから予測しようとする変形抵抗に対応する前記説明変数のデータを要求点データとして入力する、要求点データ入力工程と、前記データベース内に蓄えたデータと前記要求点データとの距離計算を行い、この計算した距離が短いデータを近傍データとして選択する、近傍データ選択工程と、選択された近傍データに基づいて、要求点近傍を局所的にフィッテイングする局所モデルを作成する、局所モデル作成工程と、作成された局所モデルと前記要求点データに基づいて、変形抵抗を予測する、変形抵抗予測工程とを有することを特徴とする熱間圧延における変形抵抗予測方法である。
【０００８】
また、本発明の請求項２に係る発明は、請求項１記載の熱間圧延における変形抵抗予測方法において、前記説明変数は、歪、歪速度、板温度、変態率、入側速度、板幅、および成分のいずれか、またはそれらの組合わせであることを特徴とする熱間圧延における変形抵抗予測方法である。
【０００９】
さらに、本発明の請求項３に係る発明は、請求項１または請求項２に記載の熱間圧延における変形抵抗予測方法において、前記局所モデルは、重み付局所重回帰モデルであることを特徴とする熱間圧延における変形抵抗予測方法である。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、過去の圧延実績をデータベースに登録し、その都度データベースから予測したい圧延条件と近い過去の実績を抽出し局所モデルを作成し、作成した局所モデルに基き変形抵抗を予測するようにしたので、従来に比べ精度の高い変形抵抗予測が可能となった。また、大域的な近似式を作成する必要がないことから適用時のメンテナンスなどの手間を省くことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明に係る熱間圧延における変形抵抗予測方法の処理手順例を示す図である。
【図２】本発明を説明する概念図である。
【図３】従来手法と本発明との比較例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
熱間圧延における仕上げミルは、前段（Ｆ１〜Ｆ４）と後段（Ｆ５〜Ｆ７）の合計7つのスタンドを備え、板を要求される寸法・形状にするため、スタンド毎の圧下位置およびロール周速を決定する必要がある。このため、プロコンで出側速度、板温度、および圧延荷重による収束計算を行っている。
【００１３】
圧延荷重計算の基礎となる変形抵抗モデル式は、歪依存項や歪速度依存項、温度依存項、成分硬化項、変態項から算出される多重回帰モデルであるが、そのメンテナンスはこれまで試行錯誤によっていた。
【００１４】
図２は、本発明を説明する概念図である。過去の圧延実績をモデル用元データとして事例データベースに登録し、変形抵抗の予測が必要になるその都度、データベースから予測したい圧延条件(要求点)と近い過去の実績データを抽出する。そして、抽出した実績データに基いて局所モデルを作成する。図２では、見易さのために、変形抵抗に影響与える因子である説明変数が２つの場合での局所モデル作成の様子を模式的に示している。そして最終的に作成した局所モデルから目的変数(変形抵抗)の推定値を求めるものである。
【００１５】
図１は、本発明に係る熱間圧延における変形抵抗予測方法の処理手順例を示す図である。図に従って、以下に処理手順を説明する。
【００１６】
（１）データベース作成工程(Step01)
過去の変形抵抗実績と変形抵抗に影響を与える因子からなる実績データを、データベースに予め蓄えておく。上記因子(説明変数)としては、例えば、歪、歪速度、板温度、変態率、入側速度、板幅、成分（C，Nｂ，Ti，B，Sｉ，Mｎ，Aｌ，Cｕ，Nｉ，V，Mｏ，Cｒ，P，S，N ）組成などが挙げられる。
【００１７】
（２）要求点データ入力工程(Step02)
次に、これから変形抵抗を予測したい圧延材に関するデータ(要求点データ)を入力する。
【００１８】
（３）近傍データ選択工程(Step03)
Step01で作成したデータベースの中から上記要求点データに近いデータを選択する。選択に当たっては、要求点とデータベース内のデータとの距離を計算し、この距離が短いものから予め決めた所定数を選択するようにする。距離計算の例としては、例えばヨークリッド距離があるが、その他の距離計算を用いても良い。
【００１９】
（４）局所モデル作成工程(Step04)
選択した近傍データに基いて、要求点近傍を局所的にフィッテイングする局所モデルを作成する。局所モデルはいかなる形式のものでも良いが、例えば、歪、歪速度、板温度、変態率、入側速度、板幅、成分（C，Nｂ，Ti，B，Sｉ，Mｎ，Aｌ，Cｕ，Nｉ，V，Mｏ，Cｒ，P，S，N ）組成のいずれか、またはそれらの組合わせた、重み付局所重回帰モデルが好適である。
【００２０】
（５）変形抵抗予測工程(Step05)
前工程で作成された局所モデルにStep02で入力した要求点データを入力して、最終的に変形抵抗を予測する。
【実施例】
【００２１】
図３は、従来手法と本発明との比較例を示す図である。従来手法と本発明での適用結果の一例であり、それぞれ縦軸に変形抵抗の予測値、横軸に変形抵抗の実測値をとりプロットしている。データベースには約６万例の圧延実績を格納し、予測したい圧延条件（影響因子の近い）データを抽出し、近似モデルとして重み付局所重回帰モデルを用いて変形抵抗(３７００点)を予測した。
【００２２】
従来手法の標準偏差が４．６[kgf/mm2]に対して、本発明での標準偏差は１．５[kgf/mm2]と、従来手法に比べて、ばらつきを７６％低減することができた。また、誤差最小〜最大の幅(レンジ)も前者が２１．５[kgf/mm2]であるのに対して、後者は１０．５[kgf/mm2]とレンジが１０[kgf/mm2]も小さくなり、結果、予測値と実測値との相関係数も０．７７から０．９８と非常に良くなっていることが分る。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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