基于深度学习的热轧带钢力学性能预报：模型构建与应用探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代工业生产中，热轧带钢作为一种重要的钢铁产品，广泛应用于建筑、汽车、机械制造等多个领域。其力学性能，如屈服强度、抗拉强度、伸长率等，直接关系到下游产品的质量与安全性。例如，在汽车制造中，热轧带钢用于制造车身结构件和底盘部件，其力学性能决定了汽车的碰撞安全性和耐久性；在建筑领域，热轧带钢作为结构材料，其性能影响着建筑物的稳定性和承载能力。因此，准确预报热轧带钢的力学性能对优化生产工艺、提高产品质量和降低生产成本具有重要意义。

传统的热轧带钢力学性能预报方法主要基于经验公式和物理模型，这些方法在一定程度上