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合金结构钢（GB3077-88）：合金结构钢简称合结钢，它是在优质碳素结构钢的基础上，适当地加人一种或数种合金示素（总含量不超过5%）而制成的钢种。合金元素主要用来提高钢的淬透性，通过适当的热处理可以使钢获得较高的强度和韧性，合金结构钢在一定程度上能使零件在整个截面上.获得比较均匀的较高的综合性能，这对钢材使用是极有现实意义的。因此合金结构钢常用于制造尺寸较大，形状较复杂、用碳结钢难于满足性能要求的各种零件。
合金结构钢根据其化学成分（主要是含碳量）、使用时的热处理工艺和用途的不同，大致可以分为为渗碳钢、调质钢和氮化钢三类。渗碳钢也称表硬化钢，主要是低碳合结钢（含碳量≤0.25%），用这类钢制成的零配件，大都经过表面热处理（渗碳或氰化），淬火并低温回火，可以获得很硬的表面层（HRV60以上），而心部仍具有良好的韧性，使零部件既耐磨，又能承受较高交变载荷或冲击载荷，常用来制造齿轮、轴等。
调质钢含碳量一般在0.25%以上，属于中碳台结钢。所制成的零部件经淬火及高温回火的调质处理后，可以获得配合很好的高强度和良好的韧性，即且有良好的综合力学性能，常用于制造承受较大载荷的轴、连杆、紧固件等。
氮化钢是含铝的中碳合结钢，所制成的零部件需先经过调质或表面火焰淬火，高频淬火处理、获得所需要的力学性能，再经过终切削精加工，然后进行氮化处理、以进一步增加其表面硬度和耐磨性。常用的氮化钢是38CrMoA1钢。可制造高耐磨性、高疲劳强度、高尺寸精密度的氮化零件，如高压阀门、撑床撑杆、磨床主轴等。
近些年，研究人员对神经网络方面的应用研究不断地深入，由于神经网络在处理非线性问题所具有的独特优势使其开始进入轧制过程的自动化领域。日本和德国对专家系统、神经网络和模糊控制等方面的研究进行的比较深入，并通过实际应用的验证，取得了较好效果。
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“西门子微观组织监测系统”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，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。
国内研究情况
目前，性能预报在国内也越来越备受关注，在937项目的强力支持下，中科院金属所将工艺与物理冶金模型相结合，开发了用于组织与性能预报的模拟软件，该软件被命名为“ROLLAN”，该软件已被使用于鞍钢1780上，经过实际验证可知该软件的离线预报误差可以实现免检的要求。为进一步提高轧钢的控制水平以及优化工艺参数发挥了极大的不可替代的作用。
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