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钢铁资源由于其广泛的分布、丰富的储量、低廉的价格、简单的冶炼方法、便于回收等优点，使其成为世界上应用面广的一种金属。随着我国城镇化的快速发展及建筑规模的不断增加，建筑业以支柱性产业的身份支撑着我国的经济发展，影响并带动着其他相关行业如原材料的加工、生产及其他第三产业的发展。抗拉强度和屈服强度强度达到 400MPa 级及以上的钢筋被称为高强度钢筋，其中直径在 6mm-12mm 螺纹钢筋被称为盘螺钢，广泛应用在预应力钢筋混凝土和钢筋混凝土中。与普通钢筋相比，盘螺钢是一种强度髙、综合性能优良、节能环保、使用寿命长且性高的钢筋材料。据中国钢铁工业协会统计山，我国年钢筋产量已经连续三年突破2 亿吨，2015 年钢筋产量 2.04 亿吨，其中高强度钢筋占 80%。
我国由于地理位置的原因是个多地震的，其中强度在 7~9 度的地震区有 101个，由中国地震烈度区划图，可知约总面积的三分之一地区位于7 度以上的地震区，并且全国总城市的约 45%位于这些地区。因此，建筑物的和人的生命直接取决于钢筋力学性能的好坏。近年来，高强度的地震频发给人们的生活带来了灾难性的后果，对钢筋性能的要求也随之增加，建筑结构的性能和抗震性问题引起了高度的关注和重视。从抗震性角度看，钢筋的塑韧性，尤其是大力下伸长率（均匀变形量）对钢筋的抗震性能非常重要。高强度钢筋的良好塑韧性、高强屈比、髙屈服强度可以大限度吸收地震能量，提髙建筑物的性凹。目前，许多都颁布实施了抗震钢筋的相关标准，各国虽然对钢筋抗震指标未形成一个统一的标准，但对建筑用高性能抗震钢筋的要求是相似的。
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。
钢材在轧制的过程中，温度变化使得组织发生变化，进一步使得钢材力学性能出现差异。热轧过程微观组织的变化主要包括：
(1)加热过程:晶粒粗化和微量元素的固溶；
(2)轧制过程:显微组织随着材料的加工硬化被拉长；
(3)高温奥氏体区:组织因动态再结晶而发生变化；
(4)轧制道次间隙以及轧后:组织因静态再结晶发生变化；
(5)轧制过程中:碳氮化物在两相区和低温奥氏体区诱变析出；
(6)低温奥氏体区:应变积累；
(7)变形过程中和变形后:奥氏体向铁素体的相变。
为了提高钢铁材料的性能，通常采用微合金化和超细晶化以及在冶炼时加入微量合铌、钒、钛等微合金元素的方法，其中合金元素的加入在不同的阶段发挥不同作用:在加热过程中能够抑制晶粒长大，在轧制过程中能够抑制回复与再结晶，在冷却的过程中起到沉淀强化和抑制相变的作用。
(1)金属主要有脆性和韧性两种断裂方式；
(2)钢中的碳和锰是对性能的影响大的两种元素，钢材的硬度和强度会随着碳含量的増加而增加，但韧性会降低；钢中的锰是固溶元素，一方面能和铁素体形成固溶体，同时也能形成碳化物，增加钢的强度；
(3)夹杂物对钢韧性的影响程度较强度而言要大很多，通常钢的强度越高其危害程度越大；由于夹杂物与钢基体之间存在的变形性差异和物理性质的不同，在加工变形的过程中会出现应力集中，导致钢材力学性能下降；
(4)钢材的力学性能主要由微观组织所决定，魏氏体(W)和贝氏体(B)均能提高钢的强度和硬度，但降低了韧性，导致性能缺陷的发生。
摘要：随着我国的工业化和城镇化发展的进一步加快，螺纹钢在我国今后发展中将继续是非常重要的建筑用钢，本文通过介绍螺纹钢的生产工艺流程以及生产螺纹钢的设备，以及螺纹钢在国内外的生产现状和生产新技术，综合分析说明提高螺纹管工艺技术对我国社会主义现代化建设具有重要的现实意义
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