《钢板及钢带力学性能预测值应用指南》

T/CISAXXXX—XXX

钢铁行业钢板及钢带力学性能预测值应用指南

1范围

本文件给出了钢铁行业钢板及钢带力学性能预测值应用的术语和定义、缩略语，提供了钢板及钢带

力学性能预测值应用涉及的总则、需考虑的通则、在检验文件中和产品生产中的应用的指导，以及试验

方法和检验规则、异议处理的建议。

本文件适用于钢铁行业钢板和钢带（以下简称产品）力学性能预测值在检验文件和产品生产过程中

的应用。

注：其他钢铁产品力学性能预测值应用可参照使用。

2规范性引用文件

下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文

件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。

GB/T228.1金属材料拉伸试验第1部分：室温试验方法

GB/T229金属材料夏比摆锤冲击试验方法

GB/T8170数值修约规则与极限数值的表示和判定

GB/T10623金属材料力学性能试验术语

GB/T17505—2016钢及钢产品一般交货一般技术要求

GB/T18253钢及钢产品检验文件类型

T/CISA199钢铁行业碳素结构钢及低合金高强度结构钢钢板和钢带力学性能智能预判检测方法

3术语及定义

GB/T228.1、GB/T229、GB/T10623、GB/T17505、GB/T18253和T/CISA199界定的以及下列术语

和定义适用于本文件。

3.1

预测模型predictionmodel

预测模型是以数学模型为特征，用于预测的并用数学语言或公式描述的事物间的数量关系。

注：预测模型在一定程度上揭示了事物间的内在规律性，预测时把它作为计算预测值的直接依据。因此，它对预

测准确度有极大的影响。预测方法的种类很多，各有相应的预测模型。

3.2

1

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产品力学性能预测mechanicalpropertiesprediction

采用力学性能预测模型，将产品的化学成分、轧制制度、冷却制度、热处理制度等各个工序的生产

工艺参数、产品规格作为关键输入变量对产品的屈服强度、抗拉强度、断裂伸长率、冲击吸收能量等力

学性能关键输出变量进行预报。

3.3

预测精度predictionaccuracy

是指预测模型拟合的好坏程度，它是预测模型预测值与试验室检测实际值之间的偏差（预测误差）

大小的综合评价指标，是预测误差分布的离散程度评价指标，其水平取决于模型结构稳定性、实际数据

的精确性、参数齐备性等，以及模型设定与估计水平的精确性等。

注：预测精度是衡量预测模型是否适用于预测对象的一个重要指标。预测误差是实际值与对应的预测值之间的

离差。它的大小反映了预测的精确程度。预测误差小，表明预测精度高;反之，表明预测精度低。

4缩略语

下列缩略语适用于本文件。

MAPE：平均绝对百分比误差（MeanAbsolutePercentageError）

5总则

5.1.1科学、合理和规范应用钢板及钢带力学性能预测值，不仅能降低制造商的检测成本和加快生产检

测周期，还能提高制造商产品质量和竞争力，更能促进钢铁行业产品力学性能智慧预测的进步和可持续

发展。

5.1.2为降低或避免由于产品选择不合理、预测模型不稳定、预测精度偏差大、力学性能预测值应用不

合适带来的误用或产品不合格等各类风险，企业建立产品力学性能预测值应用的管控程序是至关重要

的。

5.1.3合理和规范力学性能预测值在钢板及钢带检验文件上的应用，宜给出不同检验文件类型的应用场

景以及检验文件中的规范性表述的指导。

5.1.4在产品生产过程中，科学有效的将钢板及钢带力学性能预测值应用于工艺调整和精准取样管理，

能有利于产品质量和检测效率的持续提升。

6需考虑的因素

6.1通则

6.1.1产品选择

选择合适的产品，对稳定力学性能预测值的质量和精度是十分必要的。产品宜选择在固定产线和工

艺路线下，批量生产且工艺和力学性能稳定的钢级和规格。

6.1.2预测模型

2

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预测模型的建立通常包括数据收集、数据清洗、特征选择、模型训练和模型评估等环节，规范预测

模型能提高力学性能预测值的质量。制造商宜对预测模型制定内部程序，规定预测模型使用要求、模型

训练要求、预测精度要求、定期精度监督和校正要求，对不符合内部程序的预测模型不宜投入使用。

注：如通过对生产过程数据进行采集、处理后进行力学性能检测模型训练，将模型所计算的力学性能结果与物理实验检

测结果用MAPE指标公式进行计算，在MAPE的计算结果满足模型所规定的精度要求时，力学性能预测模型可以应用于

力学性能预测。

6.1.3预测精度

预测精度的高低直接影响到力学性能预测值的准确性程度。制造商宜从预测性能误差带来的产品不

合格风险并结合自身实际情况来给出预测精度内部控制要求。为控制和降低预测值误差带来的产品不合

格风险，制造商宜采用符合或严于制造商预测精度内部控制要求的预测值用于检验文件和产品生产过

程。

注：预测精度要求越高，预测误差越小。制造商可以根据过程能力进行设定，通常推荐预测精度MAPE至少低于8%。

6.2力学性能预测值在检验文件中应用

6.2.1概述

6.2.1.1在检验文件中提供力学性能预测值时，制造商宜制定内部程序，内容包括使用的力学性能预测

的智能检测方法、适用的产品类型和范围、预测项目、预测精度要求、精度监督要求、产品性能预测值

内部控制放行基准要求。

6.2.1.2为降低预测误差带来的产品不合格风险，制造商在制定产品性能预测值内部控制放行基准要求

时宜充分考虑实际预测精度水平。

6.2.1.3力学性能预测值一般通过计算机程序对生产过程监测与判定后由模型计算给出。在制造商精准

管控的前提下，对于符合其内部控制放行基准时能使用力学性能预测值，对于超过内控放行基准时宜按

标准规定进行取样、检验和试验。

6.2.2基于非规定检验的检验文件为GB/T18253中试验报告“2.2”

6.2.2.1当产品标准或合同规定的检验文件为GB/T18253中试验报告“2.2”时，制造商能在检验文件

中使用力学性能预测值。

6.2.2.2产品按力学性能预测的智能检测方法进行检验和试验时，对满足规定预测精度且力学性能预测

值符合内部控制放行基准的产品，在对生产过程内部严格管控的前提下，能在检验文件中提供力学性能

预测值。对生产过程异常或不满足预测精度或力学性能预测值不符合内部控制放行基准的产品，宜按产

品标准规定进行取样、检验和试验，并提供力学性能实测值。

6.2.2.3当提供力学性能预测值时，检验文件中宜注明检验文件类型，明示提供的力学性能数值为预测

值，并声明产品性能符合合同规定。检验文件声明示例见下。

示例1：

3

T/CISAXXXX—XXX

兹证明上述产品按照订货标准进行制造和检验，其结果符合要求，满足GB/T18253-2018文件类型2.2。其中

提供的全部力学性能值为采用力学性能预测的智能检测方法进行检验和试验的预测值，符合T/CA***（钢铁行业钢

板钢带力学性能预测值应用指南）。

示例2：

兹证明上述产品按照订货标准进行制造和检验，其结果符合要求，满足GB/T18253-2018文件类型2.2。其中提

供的部分力学性能值为采用力学性能预测的智能检测方法进行检验和试验的预测值，符合T/CA***（钢铁行业钢板

钢带力学性能预测值应用指南）。

6.2.3基于规定检验的检验文件为GB/T18253中的试验报告“3.1”

6.2.3.1当产品标准或合同规定的检验文件为GB/T18253中的“3.1”，且规定的检验和试验可采用力

学性能预测的智能检测方法时，制造商能在检验文件中使用力学性能预测值。

6.2.3.1.1产品按力学性能预测的智能检测方法进行检验和试验时，对满足规定预测精度且力学性能预

测值符合内部控制放行基准的产品，在内部严格管控的前提下，能在检验文件中提供力学性能预测值。

对不满足预测精度或力学性能预测值不符合内部控制放行基准的产品，宜按产品标准规定进行取样、检

验和试验，并提供力学性能实测值。

6.2.3.1.2当提供力学性能预测值时，检验文件中宜注明检验文件类型，明示提供的力学性能数值为预

测值，并声明产品性能符合合同规定。检验文件声明示例见下。

示例1：

兹证明上述产品按照订货标准进行制造和检验，其结果符合要求，满足GB/T18253-2018文件类型3.1。其中

提供的全部力学性能值采用力学性能预测的智能检测方法进行检验和试验的预测值，符合T/CA***（钢铁行业钢板

钢带力学性能预测值应用指南）。

示例2：

兹证明上述产品按照订货标准进行制造和检验，其结果符合要求，满足GB/T18253-2018文件类型3.1。其中

提供的部分力学性能值为采用力学性能预测的智能检测方法进行检验和试验的预测值，符合T/CA***（钢铁行业钢

板钢带力学性能预测值应用指南）。

6.2.3.2当产品标准或合同规定的检验文件为GB/T18253中的“3.1”，且检验和试验未规定可采用力

学性能预测的智能检测方法时，制造商不能在检验文件中使用力学性能预测值代替实测值。

6.2.4其他检验文件类型

对于其他检验文件类型，制造商不宜在检验文件中使用力学性能预测值。

6.3产品生产过程中应用

6.3.1概述

在生产过程中应用力学性能预测值进行工艺调整和取样管理时，制造商宜制定内部程序，内容包

括使用的力学性能预测的智能检测方法、适用的产品类型和范围、预测项目、预测精度要求、精度监督

要求。

6.3.2工艺调整

4

T/CISAXXXX—XXX

6.3.2.1为提高产品力学性能质量控制水平，制造商宜制定基于力学性能预测值的内部工艺调整管理程

序。

6.3.2.2结合影响力学性能预测值的过程参数、过程异常与力学性能预测值，制造商宜制定合理工艺调

整方案。

6.3.3取样管理

6.3.3.1为提高精准取样，降低力学性能不合格产品放行风险，制造商宜制定基于力学性能预测值的取

样管理内部程序。

6.3.3.2制造商宜根据产品标准规定的组批规则和取样要求，结合影响预测值的过程异常信息和力学性

能预测值对试验单元进行精细化划分和组批。

6.3.3.3制造商宜根据力学性能预测值指导钢板及钢带精细化取样，选择性能预测值偏离标准规定合格

值较大即性能不合格风险较大的位置确定抽样产品和取样位置，进行取样、检验和试验。

6.3.3.4为降低不合格产品流出去的风险，制造商宜根据力学性能预测值增加过程异常产品的取样位置

和取样数量。

7试验方法和检验规则的建议

7.1试验方法

7.1.1对采用力学性能预测值的产品，制造商宜按T/CISA199或引用国际、国家、行业等相关智能预判

检测方法标准进行试验。对于不能引用已发布的国际、国家、行业和团体相关智能预判检测方法标准时，

制造商宜制定适合企业自身预测模型的力学性能智能预判检测方法的企业标准。

7.1.2对不采用力学性能预测值时，制造商宜按照产品标准和合同规定的相应试验方法进行试验。

7.2检验规则

7.2.1力学性能预测宜对每个钢带进行检验。

7.2.2力学性能预测值宜按修约值比较法进行修约，修约规则宜按GB/T8170的规定。

7.2.3对力学性能预测值不符合制造商内部规定时宜将产品判定为不合格，并按产品标准和合同规定进

行取样、检验和试验。

8异议处理的建议

8.1对力学性能预测值有争议时，用以判定有争议的力学性能取样和试验方法宜按产品标准和合同的规

定执行，或GB/T17505—2016中8.3.3和8.3.4的规定执行。（参考GB/T17505条款11）

8.2对制造商责任的异议，制造商宜进行原因分析并制定纠正预防措施以降低不合格发生的风险。

5

ICS77-010

CCSH04

CISA

团体标准

T/CISAXXXX—XXXX

钢铁行业钢板及钢带力学性能预测值应用

指南

Ironandsteelindustry-Guidelinesfortheapplicationofpredictedmechanical

propertiesofsteelplateandstrip

（标准征求意见稿）

XXXX-XX-XX发布XXXX-XX-XX实施

中国钢铁工业协会发布

T/CISAXXXX—XXX

钢铁行业钢板及钢带力学性能预测值应用指南

1范围

本文件给出了钢铁行业钢板及钢带力学性能预测值应用的术语和定义、缩略语，提供了钢板及钢带

力学性能预测值应用涉及的总则、需考虑的通则、在检验文件中和产品生产中的应用的指导，以及试验

方法和检验规则、异议处理的建议。

本文件适用于钢铁行业钢板和钢带（以下简称产品）力学性能预测值在检验文件和产品生产过程中

的应用。

注：其他钢铁产品力学性能预测值应用可参照使用。

2规范性引用文件

下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文

件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。

GB/T228.1金属材料拉伸试验第1部分：室温试验方法

GB/T229金属材料夏比摆锤冲击试验方法

GB/T8170数值修约规则与极限数值的表示和判定

GB/T10623金属材料力学性能试验术语

GB/T17505—2016钢及钢产品一般交货一般技术要求

GB/T18253钢及钢产品检验文件类型

T/CISA199钢铁行业碳素结构钢及低合金高强度结构钢钢板和钢带力学性能智能预判检测方法

3术语及定义

GB/T228.1、GB/T229、GB/T10623、GB/T17505、GB/T18253和T/CISA199界定的以及下列术语

和定义适用于本文件。

3.1

预测模型predictionmodel

预测模型是以数学模型为特征，用于预测的并用数学语言或公式描述的事物间的数量关系。

注：预测模型在一定程度上揭示了事物间的内在规律性，预测时把它作为计算预测值的直接依据。因此，它对预

测准确度有极大的影响。预测方法的种类很多，各有相应的预测模型。

3.2

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T/CISAXXXX—XXX

产品力学性能预测mechanicalpropertiesprediction

采用力学性能预测模型，将产品的化学成分、轧制制度、冷却制度、热处理制度等各个工序的生产

工艺参数、产品规