一种基于ISSA-BP神经网络的55SiCrA弹簧钢性能优化方法

本发明提供了一种基于ISSA‑BP神经网络的55SiCrA弹簧钢性能优化的方法，属于金属成分优化与加工领域。所述方法采集历史生产数据及性能数据并预处理构建训练数据集；基于ISSA‑BP神经网络模型构建55SiCrA弹簧钢性能优化模型，采用训练数据集对优化模型进行训练，得到成熟模型，利用Optuna寻优方法，选取在性能优化目标下的最优解，得到55SiCrA弹簧钢的最佳合金成分和轧制工艺参数；根据最佳合金成分，经转炉‑精炼‑连铸得到钢坯；根据最佳轧制工艺参数，轧制得到盘条，再进行冷拉拔和热处理，从热处理后的55SiCrA弹簧钢中按相应标准截取并加工出测试样，对测试样品进行力学性能测试。本发明优化后的55SiCrA弹簧钢抗拉强度≥2000MPa，断面收缩率≥40％。