Die Gesamtmenge an Eisenoxid und der prozentuale Dickenanteil der FeO-Schicht im Eisenoxid auf 72A Hochkohlenstoffstahl-Stäben (0,67 %~0,73 %C) beeinflussen die Ablöseleistung der Stäbe erheblich. Mithilfe künstlicher neuronaler Netze und mathematischer Methoden wurde ein BP-Netzwerkmodell aufgebaut, das die komplexe nichtlineare Abbildung zwischen dem Kühlverfahren und dem prozentualen Dickenanteil der nach der Oxidation gebildeten FeO-Schicht im Hochkohlenstoffstahldraht realisiert. Der Vergleich der gemessenen Parameter mit den Netzwerksimulationsergebnissen zeigt, dass das erstellte BP-Netzwerk eine sehr hohe Trainingsgenauigkeit und eine starke Generalisierungsfähigkeit besitzt und die Einflüsse der einzelnen Faktoren auf den prozentualen Dickenanteil der FeO-Schicht gut widerspiegelt. Die Ergebnisse der Produktion zeigen, dass durch Verbesserung des Kühlprozesses auf Grundlage der BP-Netzwerksimulation, eine angemessene Senkung der Ziehtemperatur und eine Erhöhung der Kühlgeschwindigkeit im Bereich von 850~720℃ den prozentualen Dickenanteil der FeO-Schicht im Eisenoxid verringern und die mechanische Ablöseleistung verbessern.

72A Hochkohlenstoffstahlstäbe; Ablöseleistung; künstliches neuronales Netz; Kühlverfahren; prozentualer Dickenanteil der FeO-Schicht