【正文】 的軋制力。軋制力直接影響到負(fù)荷分配、AGC和AFC等環(huán)節(jié)，是所有軋制參數(shù)中最為活躍的參數(shù)。在精軋機(jī)組負(fù)荷分配方面，采用具有兩層隱含層的BP網(wǎng)絡(luò)，對精軋機(jī)組的負(fù)荷分配進(jìn)行識別，與傳統(tǒng)的能耗法負(fù)荷分配相比，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法更加準(zhǔn)確、高速、簡便易行，可以排除人的主觀性，而且可以根據(jù)生產(chǎn)實際情況進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，能更好地適應(yīng)生產(chǎn)的變化。（1）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在軋制過程控制方面的應(yīng)用現(xiàn)代的板帶鋼生產(chǎn)工藝都采用連軋的方式，軋制力預(yù)報是連軋精軋機(jī)組計算機(jī)設(shè)定模型的核心，其預(yù)報精度直接影響輥縫的設(shè)定?？捎蒙窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測實效的傳感器，并提供失效警報，而且當(dāng)重新安裝傳感器后，網(wǎng)絡(luò)可以提供合適的重新設(shè)置值。（6）預(yù)測設(shè)備維修計劃。一般工廠只能在產(chǎn)品完成一段時間后，才能從實驗室里得到產(chǎn)品的質(zhì)量檢驗結(jié)果，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以實現(xiàn)在線預(yù)測產(chǎn)品質(zhì)量，并及時調(diào)整過程參數(shù)。一旦建立起過程模型，就可以用來確定達(dá)到優(yōu)化目的所需要的優(yōu)化的過程變量設(shè)置點。這兩個方面的用途在軋鋼領(lǐng)域都得到了比較成功的應(yīng)用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬腦神經(jīng)傳遞信息的方法建立起來的一種人工智能的模式識別方法，具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)和非線性動態(tài)處理等特性，為解決非線性系統(tǒng)及模型未知系統(tǒng)的預(yù)測和控制，提供了一種新的途徑。隨著技術(shù)的發(fā)展，這些數(shù)學(xué)模型很難滿足生產(chǎn)的要求。為了提高產(chǎn)品質(zhì)量、降低成本，使我國的冶金企業(yè)的生產(chǎn)水平盡早達(dá)到國際先進(jìn)水平，滿足國際國內(nèi)鋼鐵市場激烈競爭的需求，在軋鋼生產(chǎn)過程中，越來越多的現(xiàn)代化技術(shù)已得到應(yīng)用，如軋制過程的自動控制，產(chǎn)品性能的預(yù)報等等，為產(chǎn)品質(zhì)量的提高提供了條件。這就有力的說明，厚差的高頻部分是由于支撐輥的偏心引起的，而低頻部分是加熱水印引起的。通過傳感器采集過程數(shù)據(jù)、工藝設(shè)定數(shù)據(jù)、軋機(jī)設(shè)備參數(shù)和鋼板參數(shù)等，為生產(chǎn)過程的優(yōu)化、診斷、模擬和監(jiān)控提供支撐服務(wù)。在此階段，可以在生產(chǎn)過程中對熱軋過程中對熱軋鋼材組織和性能進(jìn)行實時控制，從而減少鋼材組織和提高生產(chǎn)率，與其它技術(shù)相結(jié)合，可以實現(xiàn)軋制力的精確預(yù)報。這對板卷的生產(chǎn)特別適用，因為通常只檢測板帶卷頭尾兩端的性能，而板卷中間部分的性能則難于測試與保證。專家系統(tǒng)建立后，只要輸入化學(xué)成分、加工和冷卻條件，所軋產(chǎn)品的組織變化和最終力學(xué)性能都可以預(yù)測出來，并且可以繪制TTT和CCT曲線，這樣就節(jié)約了常規(guī)實驗手段所需的時間和資金。圖5. 相變模塊的組成相變模塊是根據(jù)軋制模塊推出的奧氏體晶粒直徑、再結(jié)晶百分?jǐn)?shù)、加工硬化程度等信息，分析軋后連續(xù)冷卻過程中奧氏體向鐵素體、珠光體和貝氏體相變的行為，并通過熱力學(xué)模型、形核速率模型、長大速率模型，隨時計算各種轉(zhuǎn)變相的體積膨脹率，推定軋后冷卻時的相變速率和最終成品的組織，如圖5所示。CASPPC是在物理冶金理論、軋制理論及計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)獲得可喜進(jìn)展的基礎(chǔ)上建立起來的，是以采用建立在物理冶金理論基礎(chǔ)上的一系列數(shù)學(xué)模型而發(fā)展起來的計算機(jī)預(yù)測和控制技術(shù)。（2）熱軋鋼材組織和性能預(yù)測及控制專家系統(tǒng)[ 14]。⑤輸入防錯糾錯功能。③優(yōu)化功能。該系統(tǒng)功能如下：①設(shè)計新孔型。美國USX公司于1990年引進(jìn)美國西北大學(xué)鋼資源中心研制的鋼板軋機(jī)作業(yè)計劃專家系統(tǒng)，用于Gary廠，也得到比較滿意的效果[12]。專家系統(tǒng)還應(yīng)用于設(shè)備的維護(hù)。比利時ARBED公司開發(fā)的專家系統(tǒng)可以根據(jù)產(chǎn)品的種類和鋼種，給出最佳設(shè)定參數(shù)的建議，而且可以在發(fā)現(xiàn)幾何缺陷時給出如何處理的建議。步驟17:向?qū)嶋H運行的過渡做好準(zhǔn)備,制定在實際運行條件下系統(tǒng)的維護(hù)管理規(guī)劃。（5）第五階段：系統(tǒng)測試步驟15：系統(tǒng)測試。步驟13：建立樣機(jī)系統(tǒng)。規(guī)定程序設(shè)計規(guī)則、推理部分的功能,完成詳細(xì)設(shè)計和具體制作。決定推理部分和外圍系統(tǒng)接口的詳細(xì)內(nèi)容。包括設(shè)計解決基本問題的程序(前半部分),和把它與控制系統(tǒng)所具有的控制機(jī)構(gòu)和知識表達(dá)方法結(jié)合起來形成解決具體問題的程序(后半部分)。（3）第三階段:解決問題方法的設(shè)計，這是開發(fā)專家系統(tǒng)的關(guān)鍵階段之一,包括四個步驟。步驟3：知識的采集和整理。專家系統(tǒng)必須具有下列能力：（1）在一定環(huán)境下進(jìn)行通訊而沒有定義方面的沖突（對話部分）；（2）包括數(shù)據(jù)、事實和規(guī)則等知識的采集和管理（知識采集系統(tǒng)和知識庫）；（3）區(qū)分相關(guān)信息和不相關(guān)信息（對話部分和推論機(jī)制）；（4）認(rèn)識問題和解決問題（對話部分和推論機(jī)制）；（5）說明解決方法（說明部分）；（6）專家系統(tǒng)主要是處理說明性知識，也就是說專家系統(tǒng)支持推論。在一個專家系統(tǒng)中，知識庫不僅是數(shù)據(jù)、事實和規(guī)則的總和，而且也包括用于描述物理關(guān)系的部分簡單模型。隨著人工智能整體水平的提高，專家系統(tǒng)也獲得發(fā)展。專家系統(tǒng)是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領(lǐng)域，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于醫(yī)療診斷、地質(zhì)勘探、石油化工、軍事、冶金材料等各個方面，產(chǎn)生了巨大的社會效益和經(jīng)濟(jì)效益。從某種意義上說，它引起了人們對軋制過程本質(zhì)認(rèn)識方法的一次革命?；仡欆堉评碚摰陌l(fā)展歷程，如果說20世紀(jì)30年代卡爾曼（Kraman）理論及其后繼的工程法（Slab Method）為軋制理論的發(fā)展樹立了第一個里程碑，60年代變分法、上下界法等一系列基于能量原理的近代解法標(biāo)志著第二個里程碑，70~80年代以有限元（FEM）為代表的現(xiàn)代數(shù)值模擬解析方法確立了第三個里程碑的話，那么90年代人工智能在軋制領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用可以說為軋制理論與技術(shù)的發(fā)展樹立了第四個里程碑[67]。近年來隨著社會發(fā)展與科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，用戶對鋼鐵產(chǎn)品質(zhì)量、品種、性能的要求越來越高，鋼材質(zhì)量指標(biāo)已經(jīng)達(dá)到相當(dāng)高的程度，例如在內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)方面，已實現(xiàn)了對微米、亞微米級的組織進(jìn)行控制，試驗室中普通鋼的晶粒尺寸已經(jīng)可以控制在1μm左右，工業(yè)規(guī)模生產(chǎn)中已經(jīng)獲得了晶粒尺寸在3~4μm左右的細(xì)晶結(jié)構(gòu)鋼；另外，有些專門用途的鋼材還有深沖、超深沖、可焊接性、耐磨、耐腐蝕等使用性能方面的嚴(yán)格要求，這就為軋制過程的控制進(jìn)一步增加了難度。到了70～80年代，計算機(jī)被用于高爐、轉(zhuǎn)爐、連鑄機(jī)、加熱爐、軋鋼等的過程控制。在過去的幾十年中，鋼鐵工業(yè)一直面臨著擴(kuò)大生產(chǎn)能力、提高生產(chǎn)率、降低成本和開發(fā)價值更高的新產(chǎn)品的挑戰(zhàn)。再者，就人類的思維過程來看，邏輯思維與形象思維只是人類智能中思維方式的兩個方面。（3）系統(tǒng)集成由上面的討論可以看出，符號方法與連接機(jī)制方法各有長短。③通過神經(jīng)元間連接強(qiáng)度的動態(tài)調(diào)整來實現(xiàn)對人類學(xué)習(xí)、分類等的模擬。這種方法又稱自下而上方法或連接主義。人的感知過程主要是形象思維，這是邏輯推理做不到的，因而無法用符號方法進(jìn)行模擬。③便于模塊化，當(dāng)個別事實發(fā)生變化時易于修改。堅持這種方法的人認(rèn)為，人工智能的研究目標(biāo)是實現(xiàn)機(jī)器智能，而計算機(jī)自身具有符號處理的推算能力，這種能力本身就蘊(yùn)含著演繹推理的內(nèi)涵，因而可通過運行相應(yīng)的程序系統(tǒng)來體現(xiàn)出某種基于邏輯思維的智能行為，達(dá)到模擬人類智能活動的效果。[15]自人工智能作為一門學(xué)科面世以來，關(guān)于它的研究途徑主要有兩種不同的觀點。另外，人工智能又有多種研究領(lǐng)域，各個研究領(lǐng)域的研究重點亦不相同。大型專家系統(tǒng)開發(fā)采用了多種人工智能語言、多種知識表示方法、多種推理機(jī)制和多種控制策略相結(jié)合的方式，并開始運用各種專家系統(tǒng)外殼、專家系統(tǒng)開發(fā)工具和專家系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境等。自人工智能從對一般思維規(guī)律的探討轉(zhuǎn)向以知識為中心的研究以來，專家系統(tǒng)的研究在多個領(lǐng)域中都取得了重大突破，各種不同功能、不同類型的專家系統(tǒng)如雨后春筍般的建立起來，化學(xué)專家系統(tǒng)、地質(zhì)勘探專家系統(tǒng)、數(shù)學(xué)專家系統(tǒng)、醫(yī)療專家系統(tǒng)等都有了快速發(fā)展，產(chǎn)生了巨大的經(jīng)濟(jì)效益與社會效益。在機(jī)器學(xué)習(xí)、定理證明、問題求解、機(jī)器翻譯等方面都出現(xiàn)了大量的問題，甚至在人工智能的本質(zhì)、理論、思想及機(jī)理方面，也受到了來自哲學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)等社會各界的責(zé)難、懷疑和批評。在其它方面，人工智能也有了跳躍性的進(jìn)展，這一切都推動了人工智能的應(yīng)用。一個是紐厄爾和西蒙的卡內(nèi)基—蘭德小組（也稱心理學(xué)小組），1957年這個小組研制了一個稱為邏輯理論機(jī)（Logic Theory Machine, 簡稱LT）的數(shù)學(xué)定理邏輯證明程序。① 孕育期（1956年之前）：在人工智能誕生之前世界上的一些著名科學(xué)家就已經(jīng)創(chuàng)立了數(shù)理邏輯、自動機(jī)理論、控制論和信息論，并發(fā)明了通用電子數(shù)字計算機(jī)，這些成就已經(jīng)為人工智能的產(chǎn)生準(zhǔn)備了必要的思想、理論和物質(zhì)技術(shù)條件。遠(yuǎn)期目標(biāo)為近期目標(biāo)指明了方向，而近期目標(biāo)則為遠(yuǎn)期目標(biāo)奠定了理論和技術(shù)基礎(chǔ)。但從目前這些學(xué)科的現(xiàn)狀來看，實現(xiàn)人工智能的遠(yuǎn)期目標(biāo)還需要一個較長的時期。[15]關(guān)于人工智能的研究目標(biāo)，目前還沒有一個統(tǒng)一的說法，1978年，索羅門（）對人工智能給出了以下三個主要目標(biāo)：①對智能行為有效解釋的理論分析；②解釋人類智能；③構(gòu)造智能的人工制品。從能力的角度來看，人工智能是相對于人的自然智能而言的，所謂人工智能是指用人工的方法在機(jī)器（計算機(jī)）上實現(xiàn)的智能；從學(xué)科的角度來看，人工智能是作為一個學(xué)科名稱來使用的，所謂人工智能是一門研究如何構(gòu)造智能機(jī)器和智能系統(tǒng)，使它能模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的學(xué)科。因此，它是人類邁向信息社會、迎接知識經(jīng)濟(jì)挑戰(zhàn)所必須具備的一項核心技術(shù)[3]。在信息社會，人類面對的信息量將非常龐大，僅依靠人腦表現(xiàn)出來的自然智能是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，如何用人造的智能去模仿和擴(kuò)展人類的自然智能，實現(xiàn)信息的智能化處理，是信息社會所面臨的一個重大課題。有人把人工智能同空間技術(shù)、原子能技術(shù)一起譽(yù)為20世紀(jì)的三大科學(xué)技術(shù)成就；有的人把它稱為繼三次工業(yè)革命后的又一次革命，并稱前三次工業(yè)革命主要是延長了人手的功能，把人類從繁重的體力勞動中解放出來，而人工智能則是延伸人腦的功能，實現(xiàn)腦力勞動的自動化[12]。1. 人工智能概述人工智能（Artificial Intelligence，簡記為AI）是當(dāng)前科學(xué)技術(shù)發(fā)展中的一門前沿學(xué)科，同時也是一門新思想、新觀念、新理論、新技術(shù)不斷出現(xiàn)的新興學(xué)科以及正在迅速發(fā)展的學(xué)科。它的出現(xiàn)及所取得的成就引起了人們的高度重視，并得到了很高的評價。一般說來，信息是由數(shù)據(jù)所表達(dá)的客觀事實，知識是信息經(jīng)過智能性加工后的產(chǎn)物，智能是用來對信息和知識進(jìn)行加工的加工器。人工智能作為一門研究機(jī)器智能的學(xué)科，其目的是要用人工的方法和技術(shù)，研制智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，來模仿、延伸和擴(kuò)展人的智能。綜合各種不同的人工智能觀點，可以從“能力”和“學(xué)科”兩個方面對人工智能進(jìn)行定義?？傊且箼C(jī)器能做需要人類智能才能完成的工作，甚至比人更高明[34]。人工智能的遠(yuǎn)期目標(biāo)涉及到腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、計算機(jī)科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)、控制論及微電子等多種學(xué)科，并有賴于這些學(xué)科的共同發(fā)展。