(57)【要約】【課題】  鋼の成分、製造条件の実績値または予想値から、鋼板の材質を高精度で予測することのできる、ニューラルネットワークモデルを用いた鋼材の材質予測方法を提供する。【解決手段】  鋼の成分と製造条件の実績値または予想値から金属学的数式モデルによって、再加熱時、圧延開始までの冷却中、圧延中の各パス、及び圧延後の冷却中の金属組織変化、元素の固溶・析出状態及び金属組織状態を順次求め、最終的に得られる冷却後金属組織状態および元素の固溶・析出状態およびこれら冷却後金属組織状態と固溶・析出状態から算出した材質、ならびに鋼の成分、製造条件の実績値または予想値を、ニューラルネットワークモデルの入力項目として用いて、該モデルにより鋼材の材質を予測する。【選択図】  図１
2005315703.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
鋳造された鋼片を再加熱した後に、圧延、冷却を施して製造する鋼板に対して、鋼の成分、製造条件の実績値または予想値を入力として、鋼板の材質を予測する方法において、
予測手段としてニューラルネットワークモデルを用い、
ニューラルネットワークモデルの入力項目として、鋼の成分、製造条件の実績値または予想値に加え、
材質を予測すべき鋼板について、鋼の成分と製造条件の実績値または予想値から金属学的数式モデルによって、再加熱時のオーステナイトの金属組織状態（オーステナイト粒径）および元素の固溶・析出状態（固溶量、析出量、析出物平均粒径））を計算により算出し、その結果に基づき、圧延開始までの冷却中のオーステナイトの結晶粒成長、元素の固溶析出状態の変化を算出し、さらに、その結果に基づき熱間圧延中金属組織変化および元素の固溶・析出状態を算出し、その結果に基づき圧延後の冷却中の変態にともなう金属組織変化および変態組織中における元素の固溶・析出状態を求めることによって最終的に得られる冷却後金属組織状態および元素の固溶・析出状態（固溶量、析出量、析出物平均粒径）およびこれら冷却後金属組織状態と固溶・析出状態から算出した材質を入力項目として用いることを特徴とする鋼材の材質予測方法。
【請求項２】
前記鋼板は冷却後に焼き戻しを行って製造する鋼板であり、前記金属学的数式モデルによって算出した前記冷却後金属組織状態および変態組織中における元素の固溶・析出状態（固溶量、析出量、析出物平均粒径）に基づき、さらに、引き続いて行われる焼き戻し処理に対して、焼き戻し時の温度履歴に基づき焼き戻し時の金属組織変化および変態組織中における元素の固溶・析出状態（固溶量、析出量、析出物平均粒径）を算出し、これらによって最終的に得られる焼き戻し後金属組織状態および元素の固溶・析出状態（固溶量、析出量、析出物平均粒径）およびこれら金属組織状態と固溶・析出状態から算出した材質を入力項目として用いることを特徴とする請求項１に記載の鋼材の材質予測方法。
【請求項３】
前記鋼材は直送圧延材であって、再加熱時のオーステナイトの金属組織状態（オーステナイト粒径）および元素の固溶・析出状態（固溶量、析出量、析出物平均粒径）を計算により算出する代わりに鋳造された鋼片のオーステナイトの金属組織状態（オーステナイト粒径、含有元素の固溶・析出状態（固溶量、析出量、析出物平均粒径））を計算により算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の鋼材の材質予測方法。
【請求項４】
前記熱間圧延中金属組織変化とは、オーステナイト粒径、オーステナイトの単位体積あたりの粒界面積、転位密度、オーステナイトの扁平率、アスペクト比、オーステナイト粒内のサブグレインサイズ、再結晶率、再結晶オーステナイト粒径、未再結晶オーステナイト粒径のうちの３個以上であることを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の鋼材の材質予測方法。
【請求項５】
前記冷却後金属組織状態とは、フェライト分率、パーライト分率、ベイナイト分率、マルテンサイト分率、フェライト粒径、フェライト硬度、パーライト硬度、ベイナイト硬度、マルテンサイト硬度および選択的にパーライトコロニー粒径、パーライトラメラー間隔、パーライト中のセメンタイト分率、ベイナイトパケットサイズ、マルテンサイトパケットサイズ、ベイナイトブロックサイズ、ベイナイトラスサイズ、マルテンサイトブロックサイズ、マルテンサイトラスサイズのうちの３個以上であることを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の鋼材の材質予測方法。
【請求項６】
前記算出した材質とは、降伏強度、引張強度、伸び、延性−脆性遷移温度、降伏伸び、均一伸びのうちの１個以上であることを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の鋼材の材質予測方法。
【請求項７】
焼き戻し時の金属組織変化とは、フェライト分率、パーライト分率、ベイナイト分率、マルテンサイト分率、フェライト粒径、フェライト硬度、パーライト硬度、ベイナイト硬度、マルテンサイト硬度および選択的にパーライトコロニー粒径、パーライトラメラー間隔、パーライト中のセメンタイト分率、ベイナイトパケットサイズ、マルテンサイトパケットサイズ、ベイナイトブロックサイズ、ベイナイトラスサイズ、マルテンサイトブロックサイズ、マルテンサイトラスサイズのうちの３個以上であることを特徴とする請求項２乃至６のいずれかに記載の鋼材の材質予測方法。
【請求項８】
焼き戻し後金属組織状態とは、フェライト分率、パーライト分率、ベイナイト分率、マルテンサイト分率、フェライト粒径、フェライト硬度、パーライト硬度、ベイナイト硬度、マルテンサイト硬度および選択的にパーライトコロニー粒径、パーライトラメラー間隔、パーライト中のセメンタイト分率、ベイナイトパケットサイズ、マルテンサイトパケットサイズ、ベイナイトブロックサイズ、ベイナイトラスサイズ、マルテンサイトブロックサイズ、マルテンサイトラスサイズのうちの３個以上であることを特徴とする請求項２乃至７のいずれかに記載の鋼材の材質予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、厚鋼板などの熱間圧延によって製造される鋼製品（薄鋼板、厚鋼板、線材、型鋼、棒鋼、鋼管など）において、その金属組織状態や製品の材質を物理的試験を行うことなく、製造後、製造段階あるいは製造前に予測できるようにする鋼材の材質予測方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
まず、製品の材質の評価方法の観点では、鋼材メーカーは製品の製造後に、製造後の鋼板の一部を切り出し、これに対して物理的な特性試験（引っ張り試験、シャルピー試験など）を行うことによって、鋼材の金属組織状態や材質を認知している。従って、製品が完成品となった後でしか、その材質を知ることができず、製造前に要求される材質を精度良く得られる成分や製造条件を容易に決定することができない。また、製造の条件を決定した後も実際の製造段階において、当該鋼材の成分や製造条件が不測の事態によって変動した場合には、製品の材質が変動し、材質のばらつきが拡大したり、場合によっては不合格となってしまう。さらに、製造後の鋼材の材質についても、物理的特性試験が実施されるのは、サンプリングによって実施されるので、試験片を採種した位置については確実にその材質が把握できるが、鋼材の全体についての材質が確認されるわけではないなど、鋼材の製造上の課題がある。
【０００３】
このような鋼材の製造工程における材質の評価についての問題点を解決しようとした試みとして、特許文献１、特許文献２、非特許文献１などに示されるように、金属学に厳密に基づいた金属学的数式モデルを用いることによって、鋼材の成分や製造条件から鋼材の材質を予測しようということが試みられている。
【０００４】
しかしながら、このような金属学的数式モデルを用いた材質の予測法においては、金属組織や材質の予測方法が金属学的、物理学的に過度に厳密であるがために、実際の製造に対して十分な精度が得られないもしくは精度を得るために数式モデルの変更など多大な労力を必要とする場合がある。例えば、これらの金属学的数式モデルは、モデル化の対象となった成分、製造条件の範囲外の条件については厳密には適用範囲外となり、予測精度が必ずしも良くない。また、予測する特性についても強度や靱性などといったその支配因子（当該材質と金属組織の関係）が明確となっているものについては、十分な精度を持って予測が可能であるにしても、溶接割れ特性や溶接部靱性、耐食性などといった必ずしもその支配因子が当該材質と金属組織の関係として明確になっていないものについては予測することができない。
【０００５】
近年、良く知られている諸現象の予測方法としてニューラルネットワークを用いた予測方法がある。このようなニューラルネットワークを用いた予測方法については、例えば、非特許文献２に種々の方式が示されている。いずれも、既存のデータを多数例学習することにより、モデル内の係数を総合的に決定し、精度の良い回帰モデルを作成することを特徴としている。これらのモデルの最大の特徴は、回帰モデルとして非常によい精度を有することである。その他、多項式で表せない現象を再現できるなどの幾つかの特徴があるが、非常によい学習精度（回帰モデルとしての精度）を有することが最大の利点である。また、基本的には回帰型の予測方法であるので、支配因子とか因果関係が明確となっていない、あるいは、極めて複雑な因果関係がある様な現象の予測にも適用が可能であるといった利点がある。
【０００６】
しかし、ニューラルネットワークを用いた予測方法は基本的には回帰モデルであり、現象の基本原理に基づいたものではないため予測の原理的妥当性が保証されていないという問題点がある。このために予測を行う際に、予想し得ない特異な値を誤って算出する場合もある。特に、予測すべきデータが学習に用いた集団と変数の範囲が異なる場合に、このような誤差が生じる。そのため、鋼材の材質を予測する目的でニューラルネットワークを用いた予測方法を適用する試みはまだなされていない。
【０００７】
【特許文献１】特開平４−３６１１５８号公報
【特許文献２】特開平５−７２２００号公報
【非特許文献１】ISIJ int.vol32(1992),No.3,page395-404
【非特許文献２】「ニューラルネットの基礎と応用」（馬場則夫他著、共立出版、1997）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上記したような従来技術の欠点を打開し、材質の予測に基づく、効率的な製造および品質保証を実施するためには、鋼材の製造過程において、鋼の成分、製造条件の実績値または予想値から、鋼板の広範な種類の材質（降伏強度、引張強度、伸び、延性−脆性遷移温度溶接特性、耐食性など）を従来技術以上に精度良く予測する方法を確立することが求められている。
【０００９】
本発明は、鋼材の材質を予測するに当たって、実用上の観点から、上記したような課題を解消し、鋼板の広範な種類の材質を従来技術以上に精度良く予測する予測方法を提供すること目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するために、ニューラルネットワークモデルを用いた材質の予測方法を吟味し、鋼材の製造工程における金属組織変化や元素の固溶・析出状態を数式モデルで予測し、かつ、これらの予測結果をニューラルモデルの予測に複合化すること（言わば、金属学的モデルとニューラルネットワークモデルをハイブリッド型としたモデルとすること）によって、これらの目的を達成可能であることを見出し、以下の発明を創案した。
【００１１】
即ち、本発明の要旨とするところは以下の通りである。
（１）鋳造された鋼片を再加熱した後に、圧延、冷却を施して製造する鋼板に対して、鋼の成分、製造条件の実績値または予想値を入力として、鋼板の材質を予測する方法において、予測手段としてニューラルネットワークモデルを用い、ニューラルネットワークモデルの入力項目として、鋼の成分、製造条件の実績値または予想値に加え、材質を予測すべき鋼板について、鋼の成分と製造条件の実績値または予想値から金属学的数式モデルによって、再加熱時のオーステナイトの金属組織状態（オーステナイト粒径）および元素の固溶・析出状態（固溶量、析出量、析出物平均粒径））を計算により算出し、その結果に基づき、圧延開始までの冷却中のオーステナイトの結晶粒成長、元素の固溶析出状態の変化を算出し、さらに、その結果に基づき熱間圧延中金属組織変化および元素の固溶・析出状態を算出し、その結果に基づき圧延後の冷却中の変態にともなう金属組織変化および変態組織中における元素の固溶・析出状態を求めることによって最終的に得られる冷却後金属組織状態および元素の固溶・析出状態（固溶量、析出量、析出物平均粒径）およびこれら冷却後金属組織状態と固溶・析出状態から算出した材質を入力項目として用いることを特徴とする鋼材の材質予測方法。
（２）前記鋼板は冷却後に焼き戻しを行って製造する鋼板であり、前記金属学的数式モデルによって算出した前記冷却後金属組織状態および変態組織中における元素の固溶・析出状態（固溶量、析出量、析出物平均粒径）に基づき、さらに、引き続いて行われる焼き戻し処理に対して、焼き戻し時の温度履歴に基づき焼き戻し時の金属組織変化および変態組織中における元素の固溶・析出状態（固溶量、析出量、析出物平均粒径）を算出し、これらによって最終的に得られる焼き戻し後金属組織状態および元素の固溶・析出状態（固溶量、析出量、析出物平均粒径）およびこれら金属組織状態と固溶・析出状態から算出した材質を入力項目として用いることを特徴とする上記（１）に記載の鋼材の材質予測方法。
（３）前記鋼材は直送圧延材であって、再加熱時のオーステナイトの金属組織状態（オーステナイト粒径）および元素の固溶・析出状態（固溶量、析出量、析出物平均粒径）を計算により算出する代わりに鋳造された鋼片のオーステナイトの金属組織状態（オーステナイト粒径、含有元素の固溶・析出状態（固溶量、析出量、析出物平均粒径））を計算により算出することを特徴とする上記（１）又は（２）に記載の鋼材の材質予測方法。
（４）前記熱間圧延中金属組織変化とは、オーステナイト粒径、オーステナイトの単位体積あたりの粒界面積、転位密度、オーステナイトの扁平率、アスペクト比、オーステナイト粒内のサブグレインサイズ、再結晶率、再結晶オーステナイト粒径、未再結晶オーステナイト粒径のうちの３個以上であることを特徴とする上記（１）乃至（３）のいずれかに記載の鋼材の材質予測方法。
（５）前記冷却後金属組織状態とは、フェライト分率、パーライト分率、ベイナイト分率、マルテンサイト分率、フェライト粒径、フェライト硬度、パーライト硬度、ベイナイト硬度、マルテンサイト硬度および選択的にパーライトコロニー粒径、パーライトラメラー間隔、パーライト中のセメンタイト分率、ベイナイトパケットサイズ、マルテンサイトパケットサイズ、ベイナイトブロックサイズ、ベイナイトラスサイズ、マルテンサイトブロックサイズ、マルテンサイトラスサイズのうちの３個以上であることを特徴とする上記（１）乃至（４）のいずれかに記載の鋼材の材質予測方法。
（６）前記算出した材質とは、降伏強度、引張強度、伸び、延性−脆性遷移温度、降伏伸び、均一伸びのうちの１個以上であることを特徴とする上記（１）乃至（５）のいずれかに記載の鋼材の材質予測方法。
（７）焼き戻し時の金属組織変化とは、フェライト分率、パーライト分率、ベイナイト分率、マルテンサイト分率、フェライト粒径、フェライト硬度、パーライト硬度、ベイナイト硬度、マルテンサイト硬度および選択的にパーライトコロニー粒径、パーライトラメラー間隔、パーライト中のセメンタイト分率、ベイナイトパケットサイズ、マルテンサイトパケットサイズ、ベイナイトブロックサイズ、ベイナイトラスサイズ、マルテンサイトブロックサイズ、マルテンサイトラスサイズのうちの３個以上であることを特徴とする上記（２）乃至（６）のいずれかに記載の鋼材の材質予測方法。
（８）焼き戻し後金属組織状態とは、フェライト分率、パーライト分率、ベイナイト分率、マルテンサイト分率、フェライト粒径、フェライト硬度、パーライト硬度、ベイナイト硬度、マルテンサイト硬度および選択的にパーライトコロニー粒径、パーライトラメラー間隔、パーライト中のセメンタイト分率、ベイナイトパケットサイズ、マルテンサイトパケットサイズ、ベイナイトブロックサイズ、ベイナイトラスサイズ、マルテンサイトブロックサイズ、マルテンサイトラスサイズのうちの３個以上であることを特徴とする上記（２）乃至（７）のいずれかに記載の鋼材の材質予測方法。
【発明の効果】
【００１２】
本発明は、鋼材の材質予測方法としてニューラルネットワークモデルと金属学的数式モデルを組み合わせることにより、従来は精度の高い予測が困難であった材質（溶接特性、耐食性）についても高い精度で予測することが可能になった。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
本発明の根幹となる技術の要点は以下の通りである。
【００１４】
前述の特許文献１には、鋼の成分、製造条件の実績値または予想値から金属学的数式モデルによって、再加熱時のオーステナイトの金属組織状態を計算により算出し、その結果に基づき、圧延開始までの冷却中のオーステナイトの結晶粒成長、含有元素の固溶析出状態の変化を算出し、さらに、その結果に基づき熱間圧延中のオーステナイトの再結晶などに基づく金属組織変化を全ての圧延パスおよびそのパス間時間の冷却中について、次々と算出し、その結果に基づき圧延後の冷却中の変態にともなう金属組織変化および変態組織中における元素の固溶・析出状態を求めることによって最終的に得られる金属組織状態および元素の固溶・析出状態およびこれら金属組織状態と固溶・析出状態から算出した材質を予測するようなモデルが示されている。
【００１５】
特許文献１に記載のような金属学的数式モデルを用いた予測モデルは、粒成長、圧延による加工と回復・再結晶、変態、元素の固溶・析出などの金属学的現象を再現する数式モデルにより製造工程における我々が通常検出できない金属組織変化を再現することが可能であるという利点がある。
【００１６】
しかし、一方で金属学的数式モデルは、前述のとおり金属学的妥当性を重視するあまり、モデル化の対象となった成分、製造条件の範囲外の条件については厳密には適用範囲外となり、予測精度が必ずしも良くない。また、予測する特性についても強度や靱性などといったその支配因子（当該材質と金属組織の関係）が明確となっているものについては、十分な精度を持って予測が可能であるにしても、溶接割れ特性や溶接部靱性、耐食性などといった必ずしもその支配因子が当該材質と金属組織の関係として明確になっていないものについては予測することができないといった問題点がある。
【００１７】
一方、ニューラルネットワークを予測方法として用いようとしても、前述のとおり、予測を行う際に、予想し得ない特異な値を誤って算出する場合もある。特に、予測すべきデータが学習に用いた集団と変数の範囲が異なる場合に、このような誤差が生じる。そのため、従来知られているニューラルネットワークを用いた予測方法はこのままでは鋼材の材質予測方法として適用することができない。
【００１８】
本発明は、上記した金属学的数式モデルとニューラルネットワークモデルを複合的に用いて鋼材の材質予測を行うことにより、それぞれの利点を生かし、問題点を極力排除することによってそれぞれの方法が有する弱点を克服し、鋼材の材質を非常に良好な精度で予測できることを見いだした。以下、金属学的数式モデルとニューラルネットワークモデルを複合的に用いて鋼材の材質予測を行う方法をハイブリッドモデルと呼ぶことがある。
【００１９】
ハイブリッドモデルの要点を以下に示す。
【００２０】
まず、鋼材の材質を鋼材の成分および製造条件の実績値または予想値から予測するに当たって、はじめに金属学的数式モデルにより、製造工程における金属組織状態の変化および元素の固溶・析出状態の変化を算出し、これを各工程で連続的に行うことによって、最終的な金属組織状態および元素の固溶・析出状態を算出する。さらに、これらの金属組織状態および元素の固溶・析出状態に基づいて、鋼材の材質も可能な範囲で算出する。
【００２１】
次に、ニューラルネットワークモデルにより、種々の材質を予測する。この際、ニューラルネットワークモデルに用いる入力項目は、常識的に考えられる鋼の成分および製造条件の実績値または予想値の他に、上記の金属学的数式モデルで算出される金属組織状態、元素の固溶・析出状態および推定された材質を用いる。本発明の予測方法の要点はこの点にある。すなわち、ニューラルネットワークモデルの入力項目の必須の項目として金属学的数式モデルで算出される金属組織状態、元素の固溶・析出状態および推定された材質を用いるのである。
【００２２】
図１は、このような予測方法のフローを模式的に示したものであるが、金属学的数式モデルとニューラルネットワークモデル間の入出力関係および引き渡し変数の選択に対して種々吟味した結果、本発明に示す入出力関係および引き渡し変数において、高精度の材質の予測が可能であることを見出すに至ったのである。
【００２３】
このようなハイブリッドモデルによる材質予測方法では、金属学的数式モデルでフェライト分率、パーライト分率、ベイナイト分率、マルテンサイト分率、フェライト粒径、パーライトコロニー粒径、パーライトラメラー間隔、パーライト中のセメンタイト分率、ベイナイトパケットサイズ、マルテンサイトパケットサイズ、フェライト硬度、パーライト硬度、ベイナイト硬度、マルテンサイト硬度といった金属組織状態や元素の固溶・析出状態（固溶量、析出量、析出物平均粒径）およびこれらから算出した材質（降伏強度、引張強度、伸び、延性−脆性遷移温度）が計算されているので、これを用いず鋼の成分と製造条件のみから予測を行う通常のニューラルネットワークモデルによる予測の場合に比較して、その金属学的妥当性は格段に高いものと考えられる。こうした手法により金属学的な妥当性に疑問の持たれるニューラルネットワークモデルのみのよる予測の問題点を補うことが可能である。
【００２４】
また、金属学的数式モデルを適用することのメリットは金属学的妥当性の向上のみではなく、予測精度の向上にも寄与する。通常、鋼の成分や製造条件からは容易に推定できない種々の材質支配因子について、金属学的数式モデルによればこれらを推定することが可能だからである。例えば、Ｎｂなどの元素の固溶・析出状態（固溶量、析出量、析出物平均粒径）は析出強化として鋼の強度を決定する重要な量であるが、成分値からはこれらの状態がどうなっているのかは全く推定できないから、金属学的数式モデルを用いてこれを推定しておき、その推定結果をニューラルネットワークモデルの入力項目として用いることにより、強度の予測精度を向上することができる。
【００２５】
また、金属学的数式モデルのみによる予測では、金属学的数式モデルが金属学的妥当性を重視するあまり、モデル化の対象となった成分、製造条件の範囲外の条件については、厳密には適用範囲外となり、予測精度が必ずしも良くない場合があることを既に述べた。また、予測する特性についても強度や靱性などといったその支配因子（当該材質と金属組織の関係）が明確となっているものについては、十分な精度を持って予測が可能であるにしても、溶接割れ特性や溶接部靱性、耐食性などといった必ずしもその支配因子が当該材質と金属組織の関係として明確になっていないものについては予測することができないといった問題点もある。
【００２６】
しかし、以上のような場合でもニューラルネットワークモデル部分による予測は有効であり、比較的高精度な予測を行うことができる。これは、ニューラルネットワークモデルでは、予測すべき変数と相関の低い変数への重み付けを自動的に低減する作用があるためであり、金属学的数式モデルの予測精度が低い場合には、これらの予測結果に対する重みを自動的に低下させ、精度の高い予測を維持できるのである。
【００２７】
そこで本発明のハイブリッドモデルにおいては、金属学的数式モデルでは精度の高い予測ができない上記材質項目については金属学的数式モデルでの予測は行わず、精度の高い予測ができる材質項目のみを金属学的数式モデルで算出し、ニューラルネットワークモデルの入力項目とする。このように金属学的数式モデルとニューラルネットワークモデルを複合的に用いて鋼材の材質予測を行う本発明の方法では、金属学的数式モデルとニューラルネットワークモデルそれぞれの利点を生かし、問題点を軽減することが可能なのである。
【００２８】
本発明のハイブリッドモデルを適用する結果として、鋼板の材質のうち降伏強度、引張強度、伸び、延性−脆性遷移温度、溶接特性（溶接割れ特性や溶接部靱性）、耐食性を高い精度で予測することができる。特に溶接特性（溶接割れ特性や溶接部靱性）、耐食性については、従来の金属学的数式モデルでは精度の高い予測ができなかった材質項目であり、本発明によってはじめて精度の高い材質予測が可能になった。
【００２９】
上記したような発見に基づき、金属学的数式モデルとニューラルネットワークモデルを複合的に用いて鋼材の材質予測を行う方法を創案した。以下には、本材質予測方法の好ましい限定の理由について述べる。
【００３０】
まず、予測手段として用いるニューラルネットワークモデルについては、特にその内容を限定するものではない。与えられた入力変数に対して、種々の方法によって、中間層を構築し、各変数の重み付けと閾値の設定を行い最終的に予測すべき変数を精度良く予測しさえすればよい。これは、回帰精度の良い予測が可能であり、入力変数への重み付けが可能であれば、既に提案されているどのようなモデルであっても本発明が狙いとする効果が得られるからである。但し、精度を極力向上したり予測に要する時間を短縮するためには、その時点で考え得る最も精度の良いモデルを用いることが望ましい。
【００３１】
次に、金属学的数式モデルについても同様にその内容を特定するものではない。しかしながら、金属学的妥当性に基づき、鋳造された鋼片をそのままかあるいは一度冷却した後に再加熱して、圧延、冷却、追加的に焼き戻しを施して製造する鋼板に対して、鋼の成分、製造条件の実績値または予想値を入力として、鋳造された鋼片のオーステナイトの金属組織状態（オーステナイト粒径）および元素の固溶・析出状態（固溶量、析出量、析出物平均粒径）または再加熱時のオーステナイトの金属組織状態（オーステナイト粒径）および元素の固溶・析出状態（固溶量、析出量、析出物平均粒径）を計算により算出し、その結果に基づき、圧延開始までの冷却中のオーステナイトの結晶粒成長、含有元素の固溶析出状態の変化を算出し、さらに、その結果に基づき熱間圧延中のオーステナイトの再結晶などに基づく熱間圧延中金属組織変化（オーステナイト粒径、オーステナイトの単位体積あたりの粒界面積、転位密度等）および元素の固溶・析出状態を算出する。好ましくは、すべての圧延パスおよびそのパス間時間の冷却中について、次々と算出する。その結果に基づき圧延後の冷却中の変態にともなう金属組織変化および変態組織中における元素の固溶・析出状態を求めることによって最終的に得られる冷却後金属組織状態（フェライト分率、パーライト分率、ベイナイト分率、マルテンサイト分率、フェライト粒径、フェライト硬度、パーライト硬度、ベイナイト硬度、マルテンサイト硬度および選択的にパーライトコロニー粒径、パーライトラメラー間隔、パーライト中のセメンタイト分率、ベイナイトパケットサイズ、マルテンサイトパケットサイズ等）および元素の固溶・析出状態（固溶量、析出量、析出物平均粒径）およびこれら金属組織状態と固溶・析出状態から算出した材質（降伏強度、引張強度、伸び、延性−脆性遷移温度等）を算出できればよい。
【００３２】
また、追加的に焼き戻し処理を行う場合には、引き続いて行われる焼き戻し処理に対して、焼き戻し時の温度履歴に基づき焼き戻し時の金属組織変化（フェライト分率、パーライト分率、ベイナイト分率、マルテンサイト分率、フェライト粒径、フェライト硬度、パーライト硬度、ベイナイト硬度、マルテンサイト硬度および選択的にパーライトコロニー粒径、パーライトラメラー間隔、パーライト中のセメンタイト分率、ベイナイトパケットサイズ、マルテンサイトパケットサイズ等）および変態組織中における元素の固溶・析出状態（固溶量、析出量、析出物平均粒径）を算出し、これらによって最終的に得られる金属組織状態（フェライト分率、パーライト分率、ベイナイト分率、マルテンサイト分率、フェライト粒径、フェライト硬度、パーライト硬度、ベイナイト硬度、マルテンサイト硬度および選択的にパーライトコロニー粒径、パーライトラメラー間隔、パーライト中のセメンタイト分率、ベイナイトパケットサイズ、マルテンサイトパケットサイズ等）および元素の固溶・析出状態（固溶量、析出量、析出物平均粒径）およびこれら金属組織状態と固溶・析出状態から材質（降伏強度、引張強度、伸び、延性−脆性遷移温度等）を算出できればよい。
【００３３】
これは、金属学的妥当性の高く、高い予測精度が得られれば、どのようなモデルであっても本発明が狙いとする効果が得られるからである。但し、精度を極力向上したり予測に要する時間を短縮するためには、その時点で考え得る最も精度、効率の良いモデルを用いることが望ましい。但し、適用可能なモデルは、それぞれの工程に対する金属組織状態および元素の固溶析出状態について、算出すべき項目を請求項に記載した項目を満たし、これを次々と入力条件として次の工程における金属組織状態および元素の固溶析出状態を算出し、最終的に得られる金属組織状態（フェライト分率、パーライト分率、ベイナイト分率、マルテンサイト分率、フェライト粒径、フェライト硬度、パーライト硬度、ベイナイト硬度、マルテンサイト硬度および選択的にパーライトコロニー粒径、パーライトラメラー間隔、パーライト中のセメンタイト分率、ベイナイトパケットサイズ、マルテンサイトパケットサイズ等）および元素の固溶・析出状態（固溶量、析出量、析出物平均粒径）を算出し、これら金属組織状態と固溶・析出状態に基づいて材質（降伏強度、引張強度、伸び、延性−脆性遷移温度等）を算出できなければならない。これは、このような条件を満たさなければ、金属学的に妥当なモデルとは言えず、その信頼性が高くないからである。
【００３４】
直送圧延材においては、連続鋳造完了後に鋳片が有する顕熱をそのまま利用して熱間圧延を行うものであり、熱間圧延の前に再加熱を行わない。従って、本発明を直送圧延材に適用するためには、再加熱時のオーステナイトの金属組織状態（オーステナイト粒径）および元素の固溶・析出状態（固溶量、析出量、析出物平均粒径）を計算により算出する代わりに鋳造された鋼片のオーステナイトの金属組織状態（オーステナイト粒径、含有元素の固溶・析出状態（固溶量、析出量、析出物平均粒径））を計算により算出することとなる。
【００３５】
金属学的数式モデルによって算出する熱間圧延中金属組織変化については、オーステナイト粒径、オーステナイトの単位体積あたりの粒界面積、転位密度、オーステナイトの扁平率、アスペクト比、オーステナイト粒内のサブグレインサイズ、再結晶率、再結晶オーステナイト粒径、未再結晶オーステナイト粒径のうちの３個以上であることとすると好ましい。
【００３６】
金属学的数式モデルによって算出する冷却後金属組織状態については、フェライト分率、パーライト分率、ベイナイト分率、マルテンサイト分率、フェライト粒径、フェライト硬度、パーライト硬度、ベイナイト硬度、マルテンサイト硬度および選択的にパーライトコロニー粒径、パーライトラメラー間隔、パーライト中のセメンタイト分率、ベイナイトパケットサイズ、マルテンサイトパケットサイズ、ベイナイトブロックサイズ、ベイナイトラスサイズ、マルテンサイトブロックサイズ、マルテンサイトラスサイズのうちの３個以上であることとすると好ましい。
【００３７】
金属学的数式モデルによって算出する材質については、降伏強度、引張強度、伸び、延性−脆性遷移温度、降伏伸び、均一伸びのうちの１個以上であることとすると好ましい。
【００３８】
金属学的数式モデルによって算出する焼き戻し時の金属組織変化及び焼き戻し後の金属組織状態とは、フェライト分率、パーライト分率、ベイナイト分率、マルテンサイト分率、フェライト粒径、フェライト硬度、パーライト硬度、ベイナイト硬度、マルテンサイト硬度および選択的にパーライトコロニー粒径、パーライトラメラー間隔、パーライト中のセメンタイト分率、ベイナイトパケットサイズ、マルテンサイトパケットサイズ、ベイナイトブロックサイズ、ベイナイトラスサイズ、マルテンサイトブロックサイズ、マルテンサイトラスサイズのうちの３個以上であることとすると好ましい。
【００３９】
上記に説明してきた本発明の材質予測方法によれば、鋼材の材質の高精度な予測が可能となり、製造前に実施する製造方法の事前検討やその決定、製造段階における製造条件の不測の変動に対する製造条件の制御による材質の安定化、製造後の製品に対して非破壊かつ製品の全位置において品質保証などが可能となる。
【実施例】
【００４０】
本発明の実施例によって発明の有効性を示す。実施例におけるニューラルネットワークモデルは、バックプロパゲーション法を用いた３階層のモデルを用いており、中間層のユニット数は１５である。次に、金属学的数式モデルについては、非特許文献１に記載のあるものを用いた。学習に用いたデータは、表１に示す成分範囲および表２に示す製造条件範囲の鋼材に関する１００例のデータを用いた。学習に際し、予測すべき材質については実測値をデータとして用い、金属組織状態、元素の固溶・析出状態及び金属学的数式モデルで算出すべき材質については金属学的数式モデルによって算出した値をデータとして用いた。
【００４１】
予測精度の評価は、学習に用いた１００例とは異なる２４の鋼材について、本発明の方法を適用した場合、金属学的数式モデル単独で予測を行った場合、ニューラルネットワークモデルを単独で用いた場合の３種類の予測方法を降伏応力と引っ張り強度の予測について比較した。
【００４２】
表３〜５および図２〜７に結果を示す。降伏応力と引張強度の予測について、実測値と計算値（予測値）の差の２乗の平均値の平方根σで評価する。図２、３は本発明のハイブリッドモデルを用いた予測値を実測値と比較してものである。それぞれ、１１．２ＭＰａ、６．６ＭＰａと高い精度を示す。図４、５は金属学的数式モデルを用いた予測値を実測値と比較したものである。それぞれ２３．８ＭＰａ、１４．４ＭＰａと高い値を示し、予測の精度が良くないことが判る。図６、７はニューラルネットワークモデルを単独で用いた場合の予測値を実測値と比較したものである。これについても同様に１４．４ＭＰａ、１２．２ＭＰａとなり、本発明の方法に比較して予測精度が良くないことが確認できる。
【００４３】
以上のことより、本発明の材質予測方法は高い精度を示すことが明らかであり、本発明は有効である。
【００４４】
【表１】
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【００４５】
【表２】
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【００４６】
【表３】
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【００４７】
【表４】
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【００４８】
【表５】
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【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】本発明の材質の予測処理のフローを示す図である。
【図２】降伏応力について、実測値と本発明を用いた予測値とを比較した図である。
【図３】引張強度について、実測値と本発明を用いた予測値とを比較した図である。
【図４】降伏応力について、実測値と従来の金属学的数式モデルのみを用いた予測値とを比較した図である。
【図５】引張強度について、実測値と従来の金属学的数式モデルのみを用いた予測値とを比較した図である。
【図６】降伏応力について、実測値と従来のニューラルネットワークモデルのみを用いた予測値とを比較した図である。
【図７】引張強度について、実測値と従来のニューラルネットワークモデルのみを用いた予測値とを比較した図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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