72A高炭素鋼（0.67%~0.73%C）線材の酸化皮膜の総量および酸化皮膜中のFeO層の厚さ割合は線材の剥離性能に著しく影響する。人工ニューラルネットワークと数学的手法を用いてBPネットワークモデルを構築し、高炭素鋼線材の酸化過程における冷却条件と酸化後に生成されるFeO層の厚さ割合との複雑な非線形マッピング関係を実現した。実測パラメータとネットワークのシミュレーション結果を比較したところ、構築したBPネットワークの学習精度は非常に高く、汎化能力も強く、各要因がFeO層の厚さ割合に及ぼす影響を良く反映していることがわかった。生産応用結果によれば、BPネットワークのシミュレーション結果に基づいて冷却工程を改善し、適切に吐出温度を下げ、850~720℃区間の冷却速度を上げることで、酸化皮膜中のFeO層厚さ割合を減らし、機械的剥離性能を改善した。

72A高炭素鋼線材;剥離性能;人工ニューラルネットワーク;冷却条件;FeO層厚さ割合