钢的性能是强度和韧性综合的结果,其取决于各个钢的组织和组成相差异。合金元素通过改变钢中相的组成和性质,辅以热处理、冷处理最终形成不同使用性能的钢。分析常规元素和微量元素对棒材不同性能指标和某些特殊使用条件要求的影响并实现热轧棒材性能预报是目前研究的热点。本文通过钢厂调研、实验室试验、钢厂试验研究了HRB400E、HRB500E棒材带状组织形成机理,结果表明某些枝晶元素的异常偏聚是导致带状组织形成的主要原因,严重的带状组织会降低棒材低温韧脆性能;控制轧制冷却速度、适当降低棒材上冷床温度能一定程度上改善带状组织。本文在研究异常元素偏聚导致带状组织的同时研究了常规元素及部分微量元素对棒材力学性能的影响。利用汉钢自2013年生产以来积累的大量棒材成分和对应的力学性能数据,主要采用了回归统计模型和遗传算法优化后的Bp神经网络模型对汉钢HRB400E、HRB500E力学性能的预报,这两种方法均通过合金成分拟合成品力学性能实现屈服强度、抗拉强度、最大力下延伸率预报。通过回归统计模型发现影响棒材力学性能的因素不仅包括常规元素,一些微量元素的微小波动可引起力学性能的大幅变化。通过遗传算法优化后的Bp神经网络,以常规元素、部分微量元素为输入参数,输出为各个力学性能参数,预报精度明显提高。以上两种方法在特定的钢种、轧制工艺调整不大的情况下预报精度高,两者形成互补可指导钢厂实际生产,通过已有模型可观察不同元素对成品力学性能影响趋势、优化合金成分设计、为某些微量元素对性能的异常作用提供分析依据。