JPH05287342A - Device for designing quality of steel sheet - Google Patents
Device for designing quality of steel sheetInfo
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- JPH05287342A JPH05287342A JP3128165A JP12816591A JPH05287342A JP H05287342 A JPH05287342 A JP H05287342A JP 3128165 A JP3128165 A JP 3128165A JP 12816591 A JP12816591 A JP 12816591A JP H05287342 A JPH05287342 A JP H05287342A
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- Refinement Of Pig-Iron, Manufacture Of Cast Iron, And Steel Manufacture Other Than In Revolving Furnaces (AREA)
Abstract
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、厚板等の鋼板の品質設
計に関し、特に新しい鋼種の製造条件の設計に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to quality design of steel plates such as thick plates, and more particularly to design of manufacturing conditions for new steel types.
【０００２】[0002]
【従来の技術】鋼板の製造業者においては、製品につい
て注文があると、熟練技術者が複雑な品質設計マニュア
ルを参照し、まず受注明細に含まれる各種の機械試験特
性を満足する鋼種を検索する。品質設計マニュアルに
は、過去に製造した様々な鋼種について、機械試験特
性，成分値範囲，及び各種製造条件の情報が記載されて
いる。しかし、受注明細に含まれる条件（各種寸法や機
械試験特性）には様々なものがあり、それらの条件を完
全に満足する鋼種が常に、過去に製造されているとは限
らない。従って、受注明細の要求品質を満足する鋼種が
品質設計マニュアルで見つからない場合には、その新し
い鋼種について、最初から製造条件の設計をする必要が
ある。2. Description of the Related Art When a steel sheet manufacturer places an order for a product, a skilled engineer refers to a complicated quality design manual and first searches for a steel grade that satisfies various mechanical test characteristics included in the order details. .. The quality design manual includes information on mechanical test characteristics, component value ranges, and various manufacturing conditions for various steel types manufactured in the past. However, there are various conditions (various dimensions and mechanical test characteristics) included in the order details, and steel grades that completely satisfy these conditions are not always manufactured in the past. Therefore, when a steel type that satisfies the required quality of the order details cannot be found in the quality design manual, it is necessary to design the manufacturing conditions for the new steel type from the beginning.
【０００３】[0003]
【発明が解決しようとする課題】上述のような鋼種の検
索や新しい鋼種に対する製造条件の設計は、従来は全て
人手によって処理されていたが、これらの処理はコンピ
ュ−タを用いて自動化するのが望ましい。The search for steel grades and the design of manufacturing conditions for new steel grades as described above were all manually processed in the past, but these processes are automated by a computer. Is desirable.
【０００４】新しい鋼種について製造条件の設計を行な
うには、様々な製造条件を順次に与えて、その条件に対
応する鋼材の材質を予測し、予測結果が要求品質を満た
すものが見つかるまで、繰り返し製造条件の変更を行な
う必要がある。しかしながらこのような場合、材質の予
測処理には、要求品質の内容が特殊なものであると、製
造条件の更新とそれに伴なう材質予測とを要求品質を満
足する鋼材が見つかるまで何回も繰り返し実行しなけれ
ばならない。In order to design the manufacturing conditions for a new steel type, various manufacturing conditions are sequentially given, the material of the steel material corresponding to the conditions is predicted, and it is repeated until the prediction result finds one satisfying the required quality. It is necessary to change the manufacturing conditions. However, in such a case, if the content of the required quality is special in the material prediction process, the updating of the manufacturing conditions and the material prediction accompanying it will be repeated until the steel material that satisfies the required quality is found. Must be repeated.
【０００５】従って本発明は、鋼種の検索や新しい鋼種
に対する製造条件の設計を自動化するとともに、新しい
鋼種に対する製造条件の設計を短時間で処理可能にする
ことを課題とする。Therefore, it is an object of the present invention to automate the search for steel grades and the design of manufacturing conditions for new steel types, and to process the design of manufacturing conditions for new steel types in a short time.
【０００６】[0006]
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、本発明においては、受注した鋼材に関する機械試験
特性の複数項目の情報を入力する入力手段；複数種類の
各々の鋼材に関し、少なくとも機械試験特性及び製造条
件を含む過去の実績情報を蓄積したデ−タベ−ス手段；
機械試験特性の複数項目の各々について、要求値と判定
対象値との差分に応じた確信度係数を保持する確信度テ
−ブル手段；及び前記入力手段によって入力される要求
特性に適合する鋼種を前記デ−タベ−ス手段から検索す
るとともに、完全に適合する鋼種の情報が存在しない場
合に、要求特性の各項目の値と各鋼種の実績情報との差
分に基づいて、前記確信度テ−ブル手段から確信度係数
を取得し、要求特性と各鋼種との類似度を求め、最も類
似した鋼種の製造条件の実績情報を、新しい鋼種に関す
る製造条件設計の初期情報として設定する、デ−タ検索
手段；を設ける。In order to solve the above-mentioned problems, according to the present invention, an input means for inputting information of a plurality of items of mechanical test characteristics regarding an ordered steel material; at least a machine for each of a plurality of types of steel materials Database means for accumulating past performance information including test characteristics and manufacturing conditions;
For each of a plurality of items of mechanical test characteristics, a confidence factor table means for holding a confidence factor coefficient corresponding to a difference between a required value and a judgment target value; and a steel type suitable for the required characteristic input by the input means. While searching from the database means, when there is no information on the steel type that perfectly fits, based on the difference between the value of each item of the required characteristics and the performance information of each steel type, the confidence factor table is calculated. Data to obtain the confidence factor from the measure, calculate the similarity between the required characteristics and each steel grade, and set the actual information on the manufacturing conditions for the most similar steel grade as the initial information for the manufacturing condition design for the new steel grade. A search means is provided.
【０００７】[0007]
【作用】本発明においては、デ−タベ−ス手段上に要求
特性に適合する鋼種が存在しない場合、デ−タベ−ス手
段上に存在する鋼種の各々について、それと要求特性と
の類似性を、確信度テ−ブル手段から得た確信度係数に
基づいて計算し、機械試験特性が要求特性に最も近い鋼
種の情報（製造条件等）を選択し、それを新しい鋼種に
関する製造条件設計の初期情報として設定する。従っ
て、製造条件を設計する処理においては、最初に材質予
測をする時の製造条件が、新しい鋼種の要求特性に非常
に近いので、製造条件の更新を何回も繰り返すことな
く、要求特性を満足する新しい鋼種の製造条件を設計す
ることができる。また、機械試験特性の各項目につい
て、要求値と判定対象値との差分に応じた確信度係数が
確信度テ−ブル手段上に保持され、これらの確信度係数
が類似性の計算において利用されるので、機械試験特性
の項目の中に、数値の範囲が大幅に異なる項目や単位の
異なる項目が存在するような場合であっても、妥当な類
似性の値を簡単に求めることができる。In the present invention, when there is no steel grade that meets the required characteristics on the data base means, the similarity between the steel grades on the data base means and the required characteristics is determined. Calculated based on the certainty factor obtained from the certainty table means, select the steel type information (manufacturing conditions, etc.) whose mechanical test characteristics are the closest to the required characteristics, and set it as the initial stage of manufacturing condition design for the new steel type. Set as information. Therefore, in the process of designing the manufacturing conditions, the manufacturing conditions at the time of material prediction for the first time are very close to the required properties of the new steel type, so the required properties can be satisfied without repeating the updating of the manufacturing conditions many times. It is possible to design the manufacturing conditions for new steel grades. Further, for each item of the mechanical test characteristics, the certainty factor corresponding to the difference between the required value and the determination target value is held on the certainty table means, and these certainty factors are used in the similarity calculation. Therefore, even if there is an item having a significantly different numerical value range or an item having a different unit among the items of the mechanical test characteristics, it is possible to easily obtain a value of reasonable similarity.
【０００８】[0008]
【実施例】図１に、本発明の実施例のシステム全体の構
成を示す。図１を参照すると、ワ−クステ−ションＷＳ
１（日立製２０５０／３２）は、ネットワ−クＮＷ１の
ノ−ドに接続されており、ＮＷ１に接続された通信制御
装置（３７２５）を介して中央計算機と接続されてい
る。またワ−クステ−ションＷＳ１には別のネットワ−
クＮＷ２を介してワ−クステ−ションＷＳ２（ＮＳＳＵ
Ｎ４）が接続されている。この実施例のシステムにおい
ては、厚板の品質設計の主要処理はワ−クステ−ション
ＷＳ１によって実行され、品質設計のうち材質予測計算
だけを、ワ−クステ−ションＷＳ２が実行するように構
成してある。中央計算機からワ−クステ−ションＷＳ１
に対しては受注明細のデ−タが入力され、品質設計の結
果の情報がＷＳ１から中央計算機に返される。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS FIG. 1 shows the configuration of the entire system of an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 1, the workstation WS
1 (Hitachi 2050/32) is connected to the node of the network NW1 and is connected to the central computer via the communication control device (3725) connected to the NW1. There is another network for the workstation station WS1.
Work station WS2 (NSSU
N4) is connected. In the system of this embodiment, the main processing of the quality design of the thick plate is executed by the work station WS1, and only the material prediction calculation of the quality design is executed by the work station WS2. There is. Central computer to workstation WS1
The data of the order details is input to the, and the information of the result of the quality design is returned from WS1 to the central computer.
【０００９】図２に入力デ−タから鋼種情報を生成する
までの処理の概略を示し、入力デ−タ（受注明細）１の
内容の一例を図３に示す。図３に示すように、この例で
は、入力デ−タの内容は、受注製品寸法，契約仕様機械
試験，契約仕様化学成分，及び一般事項の４項目に分類
されており、受注製品寸法の項目には板厚，板幅及び板
長の寸法が含まれ、契約仕様機械試験の項目には引張強
度範囲（下限min及び上限max）と降伏点範囲（下限及び
上限）などが含まれ、契約仕様化学成分の項目にはリ
ン，硫黄及びニオブ（Ｎｂ）の各含有量の範囲（下限及
び上限）などが含まれ、一般事項の項目には仕向国，使
途コ−ド，及び継手ＣＯＤ要求に関する情報などが含ま
れている。FIG. 2 shows an outline of processing from input data to generation of steel type information, and FIG. 3 shows an example of the contents of the input data (order details) 1. As shown in FIG. 3, in this example, the contents of the input data are categorized into four items, that is, the ordered product size, contract specification machine test, contract specification chemical component, and general item. Includes sheet thickness, sheet width and sheet length dimensions, and contract specification mechanical test items include tensile strength range (lower limit min and upper limit max) and yield point range (lower limit and upper limit). The chemical composition item includes the range (lower limit and upper limit) of each content of phosphorus, sulfur, and niobium (Nb), and the general item includes information on destination country, intended use code, and joint COD requirement. Etc. are included.
【００１０】図２を参照すると、入力デ−タ１のうち製
品寸法（受注製品寸法）に関する情報は１次鋼種選択処
理２に入力され、機械試験特性（契約仕様機械試験）の
情報は試験値上乗せル−ル３を介して１次鋼種選択処理
２に入力され、成分値範囲（契約仕様化学成分）の情報
は成分値範囲限定ル−ル４を介して２次鋼種選択処理５
に入力され、一般事項の情報は試験値上乗せル−ル３及
び成分値範囲限定ル−ル４に入力される。Referring to FIG. 2, the information regarding the product size (ordered product size) of the input data 1 is input to the primary steel type selection process 2, and the information of the mechanical test characteristics (contract specification mechanical test) is the test value. It is input to the primary steel type selection process 2 via the addition rule 3, and the information of the component value range (contractual specification chemical composition) is input to the secondary steel type selection process 5 via the component value range limiting rule 4.
The general information is input to the rule 3 for adding test values and the component value range limiting rule 4.
【００１１】試験値上乗せル−ル３の一部分を図４に示
す。図４に示すル−ルでは、仕向国が予め定めた特別な
国（ＣＴ１）である時には、機械試験項目の引張強度下
限値を１Ｋg／mm2上乗せし、更に機械試験項目の降伏点
下限値を１Ｋg／mm2上乗せすることが規定されている。
これは、図２に示す実績デ−タベ−ス６上のデ−タがＪ
ＩＳ規格に基づく国内で通用する実績情報であるのに対
し、外国では、規格や測定条件，測定方法、あるいは数
値の判断基準がＪＩＳと異なる場合があるため、日本で
製造される各種鋼種の条件（ＪＩＳ規格に基づいて測定
された機械試験特性）は、一部の国においては要求され
た品質を満足しない場合が生じるためである。つまり、
国内で通用する実績デ−タベ−ス６を全ての仕向国につ
いて共用するために、入力デ−タ１の機械試験特性項目
自体を試験値上乗せル−ル３で補正してから１次鋼種選
択処理２に渡すようにしている。A part of the rule 3 for adding the test value is shown in FIG. In the rule shown in FIG. 4, when the destination country is a special country (CT1) set in advance, the tensile strength lower limit value of the mechanical test item is increased by 1 kg / mm 2, and the yield point lower limit value of the mechanical test item is further added. Is specified to be added by 1 Kg / mm 2 .
This is because the data on the actual performance database 6 shown in FIG.
Although it is the actual information that is valid in Japan based on the IS standard, the conditions of various steel types manufactured in Japan may differ from JIS in the standards, measurement conditions, measurement methods, and numerical criteria in foreign countries. This is because (mechanical test characteristics measured based on JIS standard) may not satisfy the required quality in some countries. That is,
In order to share the actual performance database 6 that is accepted in Japan for all destination countries, the mechanical test characteristic items of the input data 1 are corrected by adding the test value to the rule 3 and then the primary steel grade is selected. It is passed to the process 2.
【００１２】試験値上乗せル−ル３によって補正され
た、１次鋼種選択処理２に渡される機械試験特性項目の
内容を図５に示す。つまり、図３に示す入力デ−タにお
いては、一般事項の項目の中で仕向国がＣＴ１になって
いるので、これに基づいて、試験値上乗せル−ル３（図
４参照）では、機械試験項目の引張強度下限値(52.0)と
降伏点下限値(35.5)にともに１Ｋg／mm2だけ上乗せし、
それぞれ、53.0及び36.5に補正した値を１次鋼種選択処
理２に出力する。なお、修正後の情報（図５）において
は、クラス(class)が「中間検討」に変更されている。
これは修正後の情報の種別を明確に入力デ−タ１（clas
sが「厚板受注明細」）と区別するための処理である。FIG. 5 shows the contents of the mechanical test characteristic items passed to the primary steel type selection process 2 corrected by the test value addition rule 3. That is, in the input data shown in FIG. 3, the destination country is CT1 in the items of general items, and therefore, based on this, the test value addition rule 3 (see FIG. 4) uses the machine Add 1 kg / mm 2 to both the lower limit of tensile strength (52.0) and the lower limit of yield point (35.5) of the test items,
The values corrected to 53.0 and 36.5 are output to the primary steel grade selection process 2, respectively. In the corrected information (FIG. 5), the class is changed to “interim examination”.
This is a clear input of the type of information after modification.
s is a process for distinguishing it from the “thick plate order details”).
【００１３】１次鋼種選択処理２においては、実績デ−
タベ−ス６を参照し、入力デ−タ１の製品寸法と試験値
上乗せル−ル３を通った機械試験特性（図５の条件）の
値を完全に満足する実績の情報を候補として全て抽出す
る。In the primary steel type selection process 2, the actual data is
With reference to the table 6, all of the information on the actual results that completely satisfies the product dimensions of the input data 1 and the mechanical test characteristics (conditions of FIG. 5) that have passed the test value addition rule 3 are candidates. Extract.
【００１４】実績デ−タベ−ス６上に存在するデ−タ群
のうち、３つの鋼種７ＥＳ２，７ＥＳ３及び７ＥＳ５に
関する情報を図６，図７及び図８に示し、１次鋼種選択
処理２によって抽出された実績情報を図９に示す。図
６，図７及び図８を参照すると、実績デ−タベ−ス６上
の各実績情報には、テ−ブル形式で登録された板厚区分
毎の機械試験特性の範囲（降伏点の上限及び下限，引張
強度の上限及び下限等々）と、出鋼グレ−ド，熱処理に
関する情報，成分範囲に関する情報（リンの上限及び下
限，硫黄の上限及び下限，ニオブの上限及び下限等
々），及びその他の製造条件（加熱温度の上限及び下
限，仕上圧延温度の上限及び下限，水冷開始温度の上限
及び下限等々）が含まれている。Information on three steel types 7ES2, 7ES3 and 7ES5 among the data groups existing on the actual data base 6 is shown in FIGS. 6, 7 and 8 and is obtained by the primary steel type selection process 2. The extracted performance information is shown in FIG. Referring to FIGS. 6, 7 and 8, each performance information on the performance database 6 includes a range of mechanical test characteristics for each plate thickness section registered in the table format (upper limit of yield point). And lower limit, upper and lower limits of tensile strength, etc.), tapping grade, information on heat treatment, information on composition range (upper and lower limits of phosphorus, upper and lower limits of sulfur, upper and lower limits of niobium, etc.), and others Manufacturing conditions (upper and lower limits of heating temperature, upper and lower limits of finishing rolling temperature, upper and lower limits of water cooling start temperature, etc.) are included.
【００１５】従って１次鋼種選択処理２においては、各
実績情報について、入力デ−タ１の製品寸法に基づいて
機械試験特性の範囲（降伏点の上限及び下限，引張強度
の上限及び下限等々）を参照し、それらが補正後の入力
デ−タの機械試験特性の範囲（図５）を満足するか否か
を調べ、満足する実績情報については、それを候補とし
て抽出する。例えば図３に示す入力条件においては、板
厚が12.5ｍｍであり、図６の実績情報(7ES2)では降伏点
が35.0〜49.0 Kgf/mm2、引張強度が53.0〜61.0Kgf/m
m2、図７の実績情報(7ES3)では降伏点が41.0〜51.0 Kgf
/mm2、引張強度が57.0〜62.0 Kgf/mm2、図８の実績情報
(7ES5)では降伏点が38.0〜48.0 Kgf/mm2、引張強度が5
5.0〜60.0 Kgf/mm2であるので、図５に示す入力条件
（降伏点が36.5Kgf/mm2以上、引張強度が53.0〜62.0 Kg
f/mm2の範囲内）を満足するのは７ＥＳ３及び７ＥＳ５
であり、７ＥＳ２は満足しない。従って一次鋼種選択処
理２の結果として、図９に示すように候補１として７Ｅ
Ｓ３の実績情報が選択され、候補２として７ＥＳ５の実
績情報が選択される。Therefore, in the primary steel type selection process 2, the range of mechanical test characteristics (upper and lower limits of yield point, upper and lower limits of tensile strength, etc.) is determined based on the product size of the input data 1 for each performance information. Are checked to see if they satisfy the range of the mechanical test characteristics of the corrected input data (FIG. 5), and the satisfying performance information is extracted as a candidate. For example, in the input condition shown in FIG. 3, the plate thickness is 12.5 mm, and the actual information (7ES2) in FIG. 6 has a yield point of 35.0 to 49.0 Kgf / mm 2 and tensile strength of 53.0 to 61.0 Kgf / m.
m 2 , the yield information is 41.0 to 51.0 Kgf in the actual information (7ES3) of Fig. 7.
/ mm 2 , tensile strength is 57.0 to 62.0 Kgf / mm 2 , performance information in Fig. 8
(7ES5) yield point is 38.0-48.0 Kgf / mm 2 , tensile strength is 5
Since it is 5.0 to 60.0 Kgf / mm 2 , the input conditions shown in Fig. 5 (yield point is 36.5 Kgf / mm 2 or more, tensile strength is 53.0 to 62.0 Kg
7ES3 and 7ES5 satisfy f / mm 2 )
And, 7ES2 is not satisfied. Therefore, as a result of the primary steel type selection processing 2, as shown in FIG.
The performance information of S3 is selected, and the performance information of 7ES5 is selected as the candidate 2.
【００１６】図３に示す入力デ−タの条件では、実績デ
−タベ−ス６上に条件を満足する実績情報が存在したの
で、上述のようにすぐに候補を抽出することができた
が、過去に製造実績のない特殊な条件が入力デ−タ１と
して現われる場合も多く、製造実績のないものについて
は、機械試験特性の入力条件を満足する実績情報が実績
デ−タベ−ス６上に全く存在しない場合がある。そのよ
うな時には、図２に示す材質予測モデル７（ＷＳ２が実
行する）によって、新しい鋼種の設計を行なう。この材
質予測モデル７では、新しい製造条件を設定し、シミュ
レ−ションによってその材質（機械試験特性など）を予
測する。新しい製造条件における材質が入力デ−タ１の
条件を満足しない場合には、処理８で製造条件の内容を
更新し、再び材質予測モデル７の処理を実行し、入力デ
−タ１の条件を満足するまでその処理が繰り返される。
従って、材質予測モデル７に与える最初の製造条件の設
定が不適切である場合には、入力デ−タ１の条件を満足
する製造条件（鋼種）がみつかるまでの材質予測モデル
７の繰り返し回数が多くなる。Under the condition of the input data shown in FIG. 3, since the actual result information satisfying the condition exists on the actual result database 6, the candidates could be immediately extracted as described above. In many cases, special conditions that have not been manufactured in the past appear as the input data 1. For those that do not have manufacturing results, the performance information that satisfies the input conditions of the mechanical test characteristics is displayed on the performance database 6. May not exist at all. In such a case, a new steel type is designed by the material prediction model 7 (executed by WS2) shown in FIG. In this material prediction model 7, new manufacturing conditions are set, and the material (such as mechanical test characteristics) is predicted by simulation. If the material under the new manufacturing conditions does not satisfy the conditions of the input data 1, the contents of the manufacturing conditions are updated in process 8, the process of the material prediction model 7 is executed again, and the conditions of the input data 1 are set. The process is repeated until satisfied.
Therefore, if the setting of the first manufacturing condition given to the material prediction model 7 is inappropriate, the number of repetitions of the material prediction model 7 until the manufacturing condition (steel type) satisfying the condition of the input data 1 is found. Will increase.
【００１７】そこでこの実施例においては、機械試験特
性の入力条件を満足する実績情報が実績デ−タベ−ス６
上に全く存在しない場合、実績デ−タベ−ス６上に存在
する実績情報の中から、入力条件に最も近い実績情報に
関する製造条件を、初期値として材質予測モデル７に与
えるようにしている。入力条件に相当する新鋼種と各実
績鋼種との類似性を数値化するために、この例では確信
度テ−ブル９が設けられている。Therefore, in this embodiment, the actual performance information satisfying the input condition of the mechanical test characteristics is the actual performance database 6
If none of the above exists, the manufacturing condition relating to the performance information that is closest to the input condition from the performance information existing on the performance database 6 is given to the material prediction model 7 as an initial value. In this example, a confidence level table 9 is provided in order to quantify the similarity between the new steel grade corresponding to the input condition and each actual steel grade.
【００１８】確信度テ−ブル９の内容を図１３に示す。
図１３を参照すると、確信度テ−ブルは、ＹＰテ−ブ
ル，ＴＳテ−ブル及びＹＲテ−ブルの３つで構成されて
いる。なお、図１３はテ−ブルの一例であり、実際には
他の機械的特性についても確信度テ−ブルが設けられ
る。ＹＰテ−ブルはＹＰ（降伏点）に関する確信度（類
似性）、ＴＳテ−ブルはＴＳ（引張強度）に関する確信
度、ＹＲテ−ブルはＹＲ（降伏比）に関する確信度を保
持している。確信度は、各パラメ−タの実績情報と入力
条件との差分に応じて決定される。例えば、ＹＰテ−ブ
ルのＹＰ下限値差分は、 実績情報の降伏点下限値−入力条件の降伏点下限値 であり、例えば図６に示す７ＥＳ２の実績情報と図５に
示す入力条件の場合であれば、実績情報の降伏点下限値
が35.0 であり、入力条件の降伏点下限値が36.5である
から、ＹＰ下限値差分が−１．５であり、ＹＰテ−ブル
から０．９がＹＰ確信度として求められる。ＴＳテ−ブ
ル及びＹＲテ−ブルについてもＹＰテ−ブルと同様にし
て確信度を求めることができる。各実績情報の最終的な
確信度は、 ＹＰ確信度×ＴＳ確信度×ＹＲ確信度 として求める。そして、最も確信度の大きな実績情報を
選択する。例えば、実績鋼種Ａ，実績鋼種Ｂ及び実績鋼
種Ｃの各確信度がそれぞれ０．６１，０．５６及び０．
９０であったとすれば、実績鋼種Ｃの確信度が最も大き
いので、図２の処理１０では、実績鋼種Ｃの製造条件を
選択し、それを材質予測モデル７に初期条件として与え
る。このように条件の非常に類似した実績鋼種の製造条
件を初期値に設定して材質予測を開始することによっ
て、入力条件を満足する新しい鋼種がみつかるまでに要
する材質予測処理の回数は非常に少なくなり、品質設計
の所要時間が短縮される。The contents of the certainty factor table 9 are shown in FIG.
With reference to FIG. 13, the certainty factor table is composed of three YP tables, TS tables, and YR tables. Note that FIG. 13 is an example of a table, and in reality, a confidence level table is also provided for other mechanical characteristics. The YP table holds the certainty factor (similarity) regarding YP (yield point), the TS table holds the certainty factor regarding TS (tensile strength), and the YR table holds the certainty factor regarding YR (yield ratio). .. The certainty factor is determined according to the difference between the performance information of each parameter and the input condition. For example, the YP lower limit value difference of the YP table is the yield point lower limit value of the actual result information-the yield point lower limit value of the input condition. For example, in the case of the 7ES2 actual result information shown in FIG. 6 and the input condition shown in FIG. If so, the yield point lower limit value of the actual performance information is 35.0, and the yield point lower limit value of the input condition is 36.5, so the YP lower limit value difference is -1.5, and 0.9 from the YP table is YP. Required as a certainty factor. For the TS table and the YR table, the certainty factor can be obtained in the same manner as the YP table. The final certainty factor of each record information is obtained as YP certainty factor × TS certainty factor × YR certainty factor. Then, the performance information with the highest certainty is selected. For example, the certainty factors of the actual steel type A, the actual steel type B and the actual steel type C are 0.61, 0.56 and 0.
If it is 90, since the certainty factor of the actual steel type C is the largest, the manufacturing condition of the actual steel type C is selected and given to the material prediction model 7 as the initial condition in the process 10 of FIG. In this way, by setting the manufacturing conditions of the actual steel grades with very similar conditions to the initial values and starting the material prediction, the number of times of the material prediction processing required until a new steel grade that satisfies the input conditions is found is very small. Therefore, the time required for quality design is shortened.
【００１９】一方、図２を参照すると、入力デ−タ１の
うち成分値範囲（契約仕様化学成分：図３）の情報は、
成分範囲限定ル−ル４を通って修正された後、２次鋼種
選択処理５に渡される。成分範囲限定ル−ル４の一部分
の内容を図１０に示す。図１０を参照すると、１つのル
−ルでは、入力デ−タ１の一般事項の項目の使途が「耐
ラメ」である場合の限定ル−ルを規定しており、もう１
つのル−ルでは、入力デ−タ１の一般事項の項目に継手
COD要求がある場合の限定ル−ルを規定している。例え
ば図３に示す入力デ−タの場合、一般事項の使途コ−ド
が「耐ラメ」になっているので、前者の限定ル−ルに該
当する。従って、入力デ−タの硫黄maxは0.040％になっ
ているが、これは0.008％に修正される。また、図３の
入力デ−タでは一般事項に継手COD要求があるので、後
者の限定ル−ルにも該当する。従って、入力デ−タには
ニオブ（Ｎｂ）に関する規定はないが、Ｎｂmaxが0.02
％に限定される。このようにして修正された成分値範囲
の情報を図１１に示す。この修正された成分値範囲の情
報が、２次鋼種選択処理５に入力される。On the other hand, referring to FIG. 2, the information of the component value range (contract specification chemical component: FIG. 3) of the input data 1 is as follows:
After being corrected through the component range limiting rule 4, it is passed to the secondary steel type selection process 5. The contents of a part of the component range limiting rule 4 are shown in FIG. Referring to FIG. 10, one rule defines a limited rule in the case where the usage of the items of general items of the input data 1 is "anti-lame", and the other rule.
In one rule, the general items of input data 1
It defines a limited rule when there is a COD requirement. For example, in the case of the input data shown in FIG. 3, since the usage code of general items is "anti-glare", it corresponds to the former limited rule. Therefore, the sulfur max of the input data is 0.040%, which is corrected to 0.008%. Also, since the input data of FIG. 3 has a joint COD requirement as a general matter, it also corresponds to the latter limited rule. Therefore, although there is no regulation concerning niobium (Nb) in the input data, Nbmax is 0.02.
Limited to%. FIG. 11 shows information on the component value range corrected in this way. Information on the corrected component value range is input to the secondary steel type selection processing 5.
【００２０】２次鋼種選択処理５では、１次鋼種選択処
理２の結果得られた各候補の実績情報（図９）、もしく
は材質予測モデル７によって得られた新しい鋼種の情報
について、それが必要な成分範囲を満足するか調べ、満
足するものを２次鋼種選択結果として抽出する。例え
ば、図９に示す候補１の場合には、それが図１１に示す
成分値範囲を満足している。しかし図１１に示す成分値
範囲において「熱処理なし」であるのに対し、図９に示
す候補２の場合には、熱処理の規定があるので、候補２
は図１１の条件を満足しない。なお、成分値範囲の規定
に熱処理が含まれるのは、熱処理によって成分値範囲が
変化するからである。従って、２次鋼種選択処理５の結
果として、図１２に示すように７ＥＳ３鋼種の製造条件
の情報のみが出力される。In the secondary steel type selection process 5, it is necessary for the actual information of each candidate obtained as a result of the primary steel type selection process 2 (FIG. 9) or the information of the new steel type obtained by the material prediction model 7. Whether the composition range is satisfied is extracted, and the satisfied one is extracted as the selection result of the secondary steel type. For example, in the case of candidate 1 shown in FIG. 9, it satisfies the component value range shown in FIG. However, in contrast to “no heat treatment” in the component value range shown in FIG. 11, in the case of candidate 2 shown in FIG.
Does not satisfy the condition of FIG. The reason why the heat treatment is included in the definition of the component value range is that the heat treatment changes the component value range. Therefore, as a result of the secondary steel type selection process 5, only the information on the manufacturing conditions of the 7ES3 steel type is output as shown in FIG.
【００２１】[0021]
【発明の効果】以上のとおり本発明によれば、要求特性
に適合する鋼種がデ−タベ−ス手段上に存在しない場合
に、要求特性と各鋼種との類似度を求め、最も類似した
鋼種の製造条件の実績情報を、新しい鋼種に関する製造
条件設計の初期情報として設定するので、材質予測モデ
ルの処理を何回も繰り返すことが少なくなり、要求特性
を満足する新しい鋼種の情報を短時間で生成できる。ま
た特に、要求値と判定対象値との差分に応じた確信度係
数を項目毎に保持する確信度テ−ブル手段を使用して類
似性を判定するので、判定対象となる各項目の数値の単
位や特性が互いに大きく異なる場合であっても、確信度
テ−ブルに予め適切な値を登録しておくことにより、最
も類似した実績情報を正確に選択しうる。As described above, according to the present invention, when a steel type that meets the required characteristics does not exist on the data base means, the similarity between the required characteristics and each steel type is calculated, and the most similar steel type is obtained. Since the actual information of the manufacturing conditions of is set as the initial information of the manufacturing condition design for the new steel type, the process of the material prediction model is not repeated many times, and the information of the new steel type satisfying the required characteristics can be obtained in a short time. Can be generated. Further, in particular, the similarity is determined by using the certainty factor table means that holds the certainty factor coefficient corresponding to the difference between the required value and the determination target value for each item, so that the numerical value of each item to be determined is determined. Even when the units and characteristics are greatly different from each other, by registering an appropriate value in the confidence table in advance, the most similar record information can be accurately selected.
【図１】 実施例のシステム全体の構成を示すブロック
図である。FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an entire system according to an embodiment.
【図２】 受注明細を満足する鋼種の情報を生成する処
理の概略を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing an outline of a process of generating information on a steel type that satisfies an order specification.
【図３】 入力デ−タ（受注明細）の一例を示すメモリ
マップである。FIG. 3 is a memory map showing an example of input data (order details).
【図４】 試験値上乗せル−ル３の一部分を示すメモリ
マップである。FIG. 4 is a memory map showing a part of the rule 3 for adding test values.
【図５】 試験値上乗せル−ル３で修正された機械試験
特性を示すメモリマップである。FIG. 5 is a memory map showing mechanical test characteristics corrected by a test value addition rule 3.
【図６】 ７ＥＳ２鋼種の製造実績を示すメモリマップ
である。FIG. 6 is a memory map showing manufacturing results of 7ES2 steel grade.
【図７】 ７ＥＳ３鋼種の製造実績を示すメモリマップ
である。FIG. 7 is a memory map showing manufacturing results of 7ES3 steel grade.
【図８】 ７ＥＳ５鋼種の製造実績を示すメモリマップ
である。FIG. 8 is a memory map showing manufacturing results of 7ES5 steel grade.
【図９】 一次鋼種選択２の結果を示すメモリマップで
ある。FIG. 9 is a memory map showing the result of primary steel type selection 2.
【図１０】 成分範囲限定ル−ル４の一部分を示すメモ
リマップである。FIG. 10 is a memory map showing a part of the component range limiting rule 4.
【図１１】 成分範囲限定ル−ル４で修正された成分値
範囲を示すメモリマップである。FIG. 11 is a memory map showing a component value range modified by the component range limiting rule 4.
【図１２】 ２次鋼種選択５の結果を示すメモリマップ
である。FIG. 12 is a memory map showing the results of secondary steel type selection 5.
【図１３】 確信度テ−ブル９の構成を示すメモリマッ
プである。FIG. 13 is a memory map showing the structure of a certainty factor table 9.
１：入力デ−タ ２：１次鋼種選択処理 ３：試験値上乗せル−ル ４：成分範囲限定ル−
ル ５：２次鋼種選択処理 ６：実績デ−タベ−ス（デ−タベ−ス手段） ７：材質予測モデル ９：確信度テ−ブル（確信度テ−ブル手段） ＷＳ１，ＷＳ２：ワ−クステ−ション ＮＷ１，ＮＷ２：ネットワ−ク1: Input data 2: Primary steel type selection processing 3: Test value addition rule 4: Component range limited rule
5: Secondary steel type selection processing 6: Actual data base (data base means) 7: Material prediction model 9: Confidence table (confidence table means) WS1, WS2: Work Stations NW1, NW2: Network
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 船 戸 和 夫 君津市君津１番地 新日本製鐵株式会社君 津製鐵所内 (72)発明者 松 永 久 義 君津市君津１番地 新日本製鐵株式会社君 津製鐵所内 (72)発明者 門 田 久 好 君津市君津１番地 新日本製鐵株式会社君 津製鐵所内 (72)発明者 下 村 慎 一 君津市君津１番地 新日本製鐵株式会社君 津製鐵所内 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (72) Inventor Kazuo Funato 1 Kimitsu, Kimitsu City Nippon Steel Corporation Kimitsu Steel Works (72) Inventor Matsunaga Hisashi Yoshi Kimitsu, Kimitsu City Nippon Steel Kimitsu Works Ltd. (72) Inventor Kadota Hisayoshi Kimitsu No. 1 Kimitsu City Nippon Steel Co., Ltd. Kimitsu Works Ltd. (72) Inventor Shinichi Shimomura Kimitsu City No. 1 Kimitsu New Nippon Steel Kimitsu Works, Ltd.
Claims (1)
数項目の情報を入力する入力手段；複数種類の各々の鋼
材に関し、少なくとも機械試験特性及び製造条件を含む
過去の実績情報を蓄積したデ−タベ−ス手段；機械試験
特性の複数項目の各々について、要求値と判定対象値と
の差分に応じた確信度係数を保持する確信度テ−ブル手
段；及び前記入力手段によって入力される要求特性に適
合する鋼種を前記デ−タベ−ス手段から検索するととも
に、完全に適合する鋼種の情報が存在しない場合に、要
求特性の各項目の値と各鋼種の実績情報との差分に基づ
いて、前記確信度テ−ブル手段から確信度係数を取得
し、要求特性と各鋼種との類似度を求め、最も類似した
鋼種の製造条件の実績情報を、新しい鋼種に関する製造
条件設計の初期情報として設定する、デ−タ検索手段；
を備える鋼板品質設計装置。1. Input means for inputting information on a plurality of items of mechanical test characteristics relating to an ordered steel material; a database in which past performance information including at least mechanical test characteristics and manufacturing conditions is accumulated for each of a plurality of types of steel materials. -Means; confidence factor table means for holding a confidence factor coefficient corresponding to the difference between the required value and the judgment target value for each of a plurality of items of mechanical test characteristics; and the required characteristic input by the input means. While searching for a compatible steel type from the database means, when there is no information on a completely compatible steel type, based on the difference between the value of each item of the required characteristics and the actual information of each steel type, The confidence factor coefficient is obtained from the confidence factor table means, the similarity between the required characteristics and each steel grade is obtained, and the actual information of the manufacturing conditions of the most similar steel grade is used as the initial information of the manufacturing condition design for the new steel grade. Data retrieval means to be set by setting;
Steel plate quality designing equipment.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3128165A JP3053252B2 (en) | 1991-05-31 | 1991-05-31 | Steel plate quality design equipment |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3128165A JP3053252B2 (en) | 1991-05-31 | 1991-05-31 | Steel plate quality design equipment |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05287342A true JPH05287342A (en) | 1993-11-02 |
| JP3053252B2 JP3053252B2 (en) | 2000-06-19 |
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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| JP3128165A Expired - Fee Related JP3053252B2 (en) | 1991-05-31 | 1991-05-31 | Steel plate quality design equipment |
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|---|---|
| JP (1) | JP3053252B2 (en) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002318891A (en) * | 2001-04-24 | 2002-10-31 | Toshiba Microelectronics Corp | Product development management system and method, and product reliability judging system and method |
| JP2003268428A (en) * | 2002-03-08 | 2003-09-25 | Jfe Steel Kk | Apparatus for controlling quality of steel product |
| JP2010044605A (en) * | 2008-08-13 | 2010-02-25 | Kobe Steel Ltd | Device and program for searching database of steel plate production result |
| JP2014006592A (en) * | 2012-06-21 | 2014-01-16 | Kobe Steel Ltd | Product design information retrieval system, product design information retrieval method, and computer program |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS60121015A (en) * | 1983-12-05 | 1985-06-28 | Kobe Steel Ltd | Correcting method of interstand tension in tandem rolling of bar material |
| JPS60243227A (en) * | 1984-05-14 | 1985-12-03 | Mitsubishi Electric Corp | Controlling device of material transfer speed |
| JPH02156017A (en) * | 1988-12-07 | 1990-06-15 | Nippon Steel Corp | Combustion control method for continuous type heating furnace |
| JPH02183334A (en) * | 1989-01-10 | 1990-07-17 | Nippon Steel Corp | Quality diagnosis knowledge adjusting method |
| JPH02183335A (en) * | 1989-01-10 | 1990-07-17 | Nippon Steel Corp | Quality diagnosis knowledge correcting method |
-
1991
- 1991-05-31 JP JP3128165A patent/JP3053252B2/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS60121015A (en) * | 1983-12-05 | 1985-06-28 | Kobe Steel Ltd | Correcting method of interstand tension in tandem rolling of bar material |
| JPS60243227A (en) * | 1984-05-14 | 1985-12-03 | Mitsubishi Electric Corp | Controlling device of material transfer speed |
| JPH02156017A (en) * | 1988-12-07 | 1990-06-15 | Nippon Steel Corp | Combustion control method for continuous type heating furnace |
| JPH02183334A (en) * | 1989-01-10 | 1990-07-17 | Nippon Steel Corp | Quality diagnosis knowledge adjusting method |
| JPH02183335A (en) * | 1989-01-10 | 1990-07-17 | Nippon Steel Corp | Quality diagnosis knowledge correcting method |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002318891A (en) * | 2001-04-24 | 2002-10-31 | Toshiba Microelectronics Corp | Product development management system and method, and product reliability judging system and method |
| JP2003268428A (en) * | 2002-03-08 | 2003-09-25 | Jfe Steel Kk | Apparatus for controlling quality of steel product |
| JP2010044605A (en) * | 2008-08-13 | 2010-02-25 | Kobe Steel Ltd | Device and program for searching database of steel plate production result |
| JP2014006592A (en) * | 2012-06-21 | 2014-01-16 | Kobe Steel Ltd | Product design information retrieval system, product design information retrieval method, and computer program |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3053252B2 (en) | 2000-06-19 |
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