在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中，鈦管以其高強(qiáng)度、耐腐蝕、質(zhì)量輕等特性，被廣泛應(yīng)用于航空航天、化工、醫(yī)療等眾多領(lǐng)域。然而，傳統(tǒng)鈦管生產(chǎn)工藝存在諸多難題，例如加工過程中易產(chǎn)生加工硬化、高溫下易氧化、熱成形溫度范圍窄、回彈大以及模具磨損嚴(yán)重等問題，這些都制約著鈦管生產(chǎn)的質(zhì)量與效率。

人工智能技術(shù)的崛起，為鈦管生產(chǎn)優(yōu)化帶來了新契機(jī)。在軋制過程中，借助傳感器和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測壓力、溫度、速度等關(guān)鍵參數(shù)?；谀Ｐ皖A(yù)測控制和自適應(yīng)控制算法，可對(duì)軋制過程參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整，優(yōu)化變形區(qū)分布和軋制力平衡。同時(shí)，采用有限元模型和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，還能預(yù)測軋制過程中不同區(qū)域的形變量，根據(jù)預(yù)測結(jié)果調(diào)整軋制輥型和軋制速率，從而精準(zhǔn)控制形變量，提高產(chǎn)品尺寸精度和表面質(zhì)量。

在熱軋聯(lián)合軋制智能控制方面，利用傳感器、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實(shí)時(shí)采集軋制力、軋制速度、軋輥溫度、軋輥間隙等參數(shù)，為智能控制決策提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)?；谲堉七^程的力學(xué)和熱力學(xué)原理建立數(shù)學(xué)模型，結(jié)合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)開發(fā)自適應(yīng)控制算法，自動(dòng)調(diào)整軋制參數(shù)優(yōu)化軋制過程。此外，采用遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能優(yōu)化算法，能夠找到軋制參數(shù)的最佳組合，提高鈦管的質(zhì)量和產(chǎn)量。

人工智能技術(shù)在鈦管生產(chǎn)中的應(yīng)用，有效提高了產(chǎn)品質(zhì)量，減少了次品率；優(yōu)化了軋制力分布，降低了軋輥磨損；提高了軋制速度，增加了產(chǎn)量；降低了能源消耗，節(jié)約了生產(chǎn)成本。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，如深度學(xué)習(xí)和機(jī)器視覺技術(shù)、云計(jì)算和邊緣計(jì)算技術(shù)在鈦管生產(chǎn)中的進(jìn)一步應(yīng)用，鈦管生產(chǎn)將朝著更高效、更智能、更穩(wěn)定的方向邁進(jìn)，為相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供更有力的支撐 。