王翠娜 張大江 石成剛 賀瑞飛 楊雅玲
(安陽(yáng)鋼鐵股份有限公司)
為了生產(chǎn)出具有優(yōu)良加工性能的產(chǎn)品,在不斷優(yōu)化和完善各種相關(guān)生產(chǎn)工藝的前提下,對(duì)鋼材成分與性能之間關(guān)系的定量規(guī)律研究也日趨活躍。很多學(xué)者[1-5]都根據(jù)不同的限定條件,總結(jié)出了鋼的性能與成分的經(jīng)驗(yàn)公式,但由于每個(gè)鋼廠實(shí)際生產(chǎn)控制水平不同,生產(chǎn)條件、設(shè)備狀況等都復(fù)雜多變,這些公式在實(shí)際應(yīng)用中經(jīng)常出現(xiàn)計(jì)算結(jié)果與本廠實(shí)際生產(chǎn)相差較大,難以很好地指導(dǎo)生產(chǎn)。以往的回歸分析中針對(duì)鋼種的化學(xué)成分與力學(xué)性能的關(guān)系研究的比較多,軋制規(guī)格對(duì)力學(xué)性能影響較大,但是把軋制規(guī)格對(duì)力學(xué)性能的影響通過(guò)回歸分析進(jìn)行量化的研究比較少。
筆者結(jié)合鋼廠生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)際情況,利用生產(chǎn)過(guò)程中積累的理化檢驗(yàn)數(shù)據(jù)及生產(chǎn)工藝數(shù)據(jù),運(yùn)用逐步回歸的分析方法,研究了低合金鋼Q345B 化學(xué)成分及軋制規(guī)格與力學(xué)性能的關(guān)系,建立了鋼板性能的回歸方程?;貧w方程的建立,可以有效地表示成分及軋制規(guī)格與性能指標(biāo)的對(duì)應(yīng)關(guān)系,有利于力學(xué)性能數(shù)據(jù)的分析。在保證整個(gè)軋鋼生產(chǎn)工藝不做大的調(diào)整和變動(dòng)的情況下,可以依據(jù)回歸方程中的定量關(guān)系來(lái)描述、預(yù)測(cè)和控制產(chǎn)品的性能。
在實(shí)際問(wèn)題中,人們總是希望從對(duì)因變量y 有影響的諸多變量中選擇一些變量作為自變量,應(yīng)用多元回歸分析的方法建立“最優(yōu)”回歸方程以便對(duì)因變量進(jìn)行預(yù)測(cè)或控制。所謂“最優(yōu)”回歸方程,主要是指希望在回歸方程中包含所有對(duì)因變量y 影響顯著的自變量而不包含對(duì)y 影響不顯著的自變量的回歸方程。逐步回歸分析正是根據(jù)這種原則提出來(lái)的一種回歸分析方法。
逐步回歸分析的主要思路是按照自變量因子x1、x2…xn對(duì)因變量y 作用的大小,即用偏回歸平方和的大小來(lái)衡量,由大到小逐個(gè)將因子引入回歸方程。引入變量的條件是其t 統(tǒng)計(jì)量經(jīng)檢驗(yàn)是顯著的,即每引入一個(gè)變量后,對(duì)已經(jīng)被選入的變量要進(jìn)行逐個(gè)檢驗(yàn),當(dāng)原引入的變量由于后面變量的引入而變得不再顯著時(shí),要將其剔除。這個(gè)過(guò)程反復(fù)進(jìn)行,直到既無(wú)顯著的自變量選入,也無(wú)不顯著自變量從回歸方程中剔除為止。這樣就保證了最后所得的回歸子集是最優(yōu)回歸子集。本次研究應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件,設(shè)置可信度水平>0.25 的因子被剔除,它既保證一定的顯著性又能入選較多的自變量。
本次研究統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為2014年某廠生產(chǎn)的Q345B 生產(chǎn)數(shù)據(jù),包括化學(xué)成分、軋制規(guī)格和力學(xué)性能等,共計(jì)974 批。其中前100 批數(shù)據(jù)共10 個(gè)規(guī)格做為建立回歸方程的樣本數(shù)據(jù),后面874 批數(shù)據(jù)共21 個(gè)規(guī)格做為回歸方程的驗(yàn)證數(shù)據(jù)。Q345B 的化學(xué)成分控制范圍及力學(xué)性能控制范圍見(jiàn)表1、表2。
表1 Q345B 化學(xué)成分控制范圍 /%
表2 Q345B 力學(xué)性能控制范圍
2.2.1 回歸方程的建立及顯著性檢驗(yàn)
鋼材的化學(xué)成分、生產(chǎn)工藝、取樣部位、試樣加工精度、人為誤差等都會(huì)最終影響鋼板的性能檢驗(yàn)結(jié)果,如果將上述所有因素和條件全部進(jìn)行考慮工作量太大,而且有的變量無(wú)法確定,因此,本次研究將鋼材的五大常規(guī)元素及軋制規(guī)格作為回歸變量自變量因子(其他殘余元素含量低,影響小,不做考慮),屈服強(qiáng)度和抗拉強(qiáng)度作為回歸變量的因變量因子,利用逐步回歸原理建立因變量與自變量的多元線性回歸方程?;貧w方程式見(jiàn)(1)~(2)。
式中:ReL—屈服強(qiáng)度,MPa;Rm—抗拉強(qiáng)度,MPa;H—軋制規(guī)格,mm;C、Si、P—鋼中化學(xué)成分,%;s—?dú)埐顦?biāo)準(zhǔn)差,MPa;R—復(fù)相關(guān)系數(shù)。
方差分析表見(jiàn)表3、表4。
表3 屈服強(qiáng)度的方差分析表
表4 抗拉強(qiáng)度的方差分析表
使用F 檢驗(yàn)法對(duì)回歸方程進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。由表3 可知,屈服強(qiáng)度的方差分析中F=12.85,查F臨界值表得F0.05(4,95)=2.46,從而有F >F0.05(4,95);由表4 可知,抗拉強(qiáng)度的方差分析中F =17.62 >F0.05(4,95),說(shuō)明各回歸方程在α =0.05水平上顯著。
2.2.2 回歸方程分析
殘差標(biāo)準(zhǔn)差s 越小,說(shuō)明數(shù)據(jù)分布越集中,穩(wěn)定性越好。復(fù)相關(guān)系數(shù)R 越接近1,說(shuō)明相關(guān)程度越高;若R >0.5,說(shuō)明自變量與因變量中度相關(guān),關(guān)系可信。根據(jù)式(1)~(2)可以得出結(jié)論:屈服強(qiáng)度殘差標(biāo)準(zhǔn)差是13.8 MPa,抗拉強(qiáng)度的殘差標(biāo)準(zhǔn)差是12.9 MPa,說(shuō)明抗拉強(qiáng)度比屈服強(qiáng)度穩(wěn)定;屈服強(qiáng)度的復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.6,抗拉強(qiáng)度的復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.7,均大于0.5,說(shuō)明該關(guān)系可信,同時(shí)抗拉強(qiáng)度自變量與因變量的關(guān)系比屈服強(qiáng)度更相關(guān)。
屈服強(qiáng)度和抗拉強(qiáng)度都與軋制規(guī)格、鋼中碳含量、硅含量和磷含量存在相關(guān)關(guān)系。屈服強(qiáng)度和抗拉強(qiáng)度都隨軋制規(guī)格增加而減小,隨碳、硅、磷含量的增加而增加;碳、磷含量對(duì)抗拉強(qiáng)度的影響高于對(duì)屈服強(qiáng)度的影響;硅含量對(duì)二者的影響差別不大。軋制規(guī)格對(duì)屈服強(qiáng)度影響較大,對(duì)抗拉強(qiáng)度影響較小。
需要指出,某些元素在力學(xué)性能的回歸式中沒(méi)有出現(xiàn)并不意味著這些元素對(duì)它們沒(méi)有影響,它們的影響可能在回歸時(shí)隱含在常數(shù)項(xiàng)中[6]。此外,有些元素在某些回歸式中的影響似乎與一般規(guī)律不同,這是因?yàn)楦鱾€(gè)生產(chǎn)階段可能有些小差異以及各因素之間的交互作用造成的。
建立回歸方程的重要目的是為了用來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)和控制。通過(guò)樣本所建立的回歸方程只是關(guān)于特征數(shù)的估計(jì)式,由此所得到的預(yù)測(cè)值也只能是一個(gè)估計(jì)結(jié)果,因此當(dāng)利用回歸式進(jìn)行預(yù)測(cè)的時(shí)候,除了預(yù)測(cè)之外,還希望知道預(yù)測(cè)的精度即預(yù)測(cè)值的取值范圍,本次預(yù)測(cè)精度如下:由式(1)可知,屈服強(qiáng)度的殘差標(biāo)準(zhǔn)差為13.8 MPa,則用該回歸方程進(jìn)行預(yù)測(cè),95%的誤差不會(huì)超過(guò)±27. 6 MPa;由式(2)可知,抗拉強(qiáng)度的殘差標(biāo)準(zhǔn)差為12.9 MPa,則用該回歸方程進(jìn)行預(yù)測(cè),95%的誤差不會(huì)超過(guò)±25.8 MPa。
通過(guò)驗(yàn)證,100 個(gè)樣本數(shù)據(jù)回歸方程的精度符合3.1 的預(yù)測(cè)精度,現(xiàn)用回歸方程驗(yàn)證非樣本數(shù)據(jù),即如2.1 生產(chǎn)數(shù)據(jù)中所述的874 批次數(shù)據(jù)。經(jīng)驗(yàn)證,屈服強(qiáng)度的誤差在±27.6 MPa 內(nèi)的數(shù)據(jù)占總批次的90.2%;抗拉強(qiáng)度的誤差在±25.8 MPa 內(nèi)的數(shù)據(jù)占總批次的92.3%。
為進(jìn)一步驗(yàn)證回歸方程的精度,將鋼材性能的實(shí)測(cè)值與回歸方程計(jì)算值的差值絕對(duì)值分區(qū)間討論,以10 MPa 為區(qū)間,分為4 個(gè)區(qū)間段,各區(qū)間所占比例如圖1 所示。
圖1 性能實(shí)測(cè)值與回歸方程計(jì)算值差值絕對(duì)值的區(qū)間所占比例
從圖1 可以看出,屈服強(qiáng)度和抗拉強(qiáng)度在0 ~10 MPa 的誤差分別為44% 和47%;在10 MPa ~20 MPa的誤差分別為33% 和34%;在20 MPa ~30 MPa的誤差都為15%;在30 MPa 以上的誤差分別為8%和4%??估瓘?qiáng)度在低誤差范圍所占比例比屈服強(qiáng)度高,在高誤差范圍所占比例比屈服強(qiáng)度低,再一次證明了抗拉強(qiáng)度的回歸方程相關(guān)性比屈服強(qiáng)度好。
從回歸方程對(duì)非樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證的結(jié)果可知,雖然樣本數(shù)據(jù)只有10 個(gè)規(guī)格,驗(yàn)證數(shù)據(jù)有21 個(gè)規(guī)格,但回歸方程仍能夠較好的得到驗(yàn)證,符合預(yù)測(cè)精度要求的比例都在90%以上,說(shuō)明可以用回歸方程作為現(xiàn)行生產(chǎn)工藝的指導(dǎo)方程,可為生產(chǎn)工藝、質(zhì)量檢驗(yàn)以及售后服務(wù)和質(zhì)量異議提供參考和幫助。當(dāng)然,由于數(shù)據(jù)存在誤差,不可避免地出現(xiàn)回歸精度的偏差,可根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)需要,不斷做出調(diào)整和改進(jìn),起到更好的預(yù)測(cè)作用。
回歸方程是在符合表1 和表2 要求的范圍之內(nèi)回歸所得到的,當(dāng)變量取值超出此范圍時(shí),預(yù)測(cè)與實(shí)際之間的誤差將會(huì)大幅增加,沒(méi)有指導(dǎo)意義。若做出大的生產(chǎn)工藝調(diào)整,需相應(yīng)地修正回歸方程,才能保證高的吻合性和實(shí)時(shí)性。回歸方程的研究要緊密聯(lián)系生產(chǎn)實(shí)際,持續(xù)做出跟蹤和研究,不斷地修正系數(shù),才能加以改進(jìn)和完善[7]。
1)在現(xiàn)有的生產(chǎn)工藝條件下,用逐步回歸方法得到了低合金鋼Q345B 化學(xué)成分及軋制規(guī)格與力學(xué)性能的回歸方程。經(jīng)檢驗(yàn),所有回歸方程在α =0.05 水平上顯著,通過(guò)復(fù)相關(guān)系數(shù)可知所有方程自變量與因變量的關(guān)系可信。
2)屈服強(qiáng)度和抗拉強(qiáng)度都隨軋制規(guī)格增加而減小,隨碳、硅、磷含量的增加而增加;碳、磷含量對(duì)抗拉強(qiáng)度的影響高于對(duì)屈服強(qiáng)度的影響;硅含量對(duì)二者的影響差別不大。
3)軋制規(guī)格對(duì)屈服強(qiáng)度影響比對(duì)抗拉強(qiáng)度影響大。
4)通過(guò)驗(yàn)證,100 個(gè)樣本數(shù)據(jù)的回歸方程的精度符合95%的誤差不超過(guò)要求的范圍,874 個(gè)驗(yàn)證數(shù)據(jù)用回歸方程驗(yàn)證,誤差在預(yù)測(cè)精度要求范圍內(nèi)的比例都在90%以上,說(shuō)明可以用回歸方程作為現(xiàn)行生產(chǎn)工藝的指導(dǎo)方程。
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