今年以来，钢铁市场局势仍然严肃，CSP分厂发扬产线薄材产优势，力求完成效益、产能大化。5月份薄材订单量大幅添加，该厂敏捷反响，优先安排产。对于薄材产操控难度大、设备运转需求高、表面质量需求严特色，一是安排薄材产条件清理睬，强化上下工序合作，优化薄材轧制技术，严厉履行保产法，提高了薄材轧制安稳性，5月份薄材产完成零废钢。
  是展开设备理两化查看，狠抓质量设备运转及设备精度理，充分利浇次时刻处置毛病，严厉做到小毛病不过夜，质量设备投入率5月份达100%。三是铁腕抓质量。采纳部分车间两抓，强化技术纪律履行与质量停机准则履行，完成进程理，有确保了薄材质量安稳受控。

国内外在塑性加工领域里，人工神经网络的应用研究都处于起步阶段，诸如轧制力、变形抗力和晶粒尺寸以及板形的控制之类的问题都可以利用人工神经网络来实现，目前已取得令人满意的效果8- Lakiola通过将物理模型与神经网络相结合，实现了冷轧带钢生产过程中的工艺参数优化，以及对轧后带钢性能的预报，从而对尺寸精度和轧制效率有很大的提高。
西门子公司自主开发了名为“西门子观组织监测系统”的商业软件，该软件用于预测热轧带钢的组织与性能，通过该系统的物理冶金模型可以预测热轧带钢的组织温度过程，最终通过神经网络方法计算力学性能，具有这种神经网络功能的控制系统已被成功的用于西门子公司的在线控制系统。

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