國內外在塑性加工領域里，人工神經網絡的應用研究都處于起步階段，諸如軋制力、變形抗力和晶粒尺寸以及板形的控制之類的問題都可以利用人工神經網絡來實現，目前已取得令人滿意的效果8- Lakiola通過將物理模型與神經網絡相結合，實現了冷軋帶鋼生產過程中的工藝參數優(yōu)化，以及對軋后帶鋼性能的預報，從而對尺寸精度和軋制效率有很大的提高。
西門子公司自主開發(fā)了名為“西門子觀組織監(jiān)測系統(tǒng)”的商業(yè)軟件，該軟件用于預測熱軋帶鋼的組織與性能，通過該系統(tǒng)的物理冶金模型可以預測熱軋帶鋼的組織溫度過程，終通過神經網絡方法計算力學性能，具有這種神經網絡功能的控制系統(tǒng)已被成功的用于西門子公司的在線控制系統(tǒng)。

首先我們可以，看一看管道各方面規(guī)格。比如說無縫鋼管，表面并沒有任何缺陷，而劣質無縫鋼管，就無法達到這個標準。因為這樣鋼管，在生產過程中，軋制工藝參數，并不是那么正確，模具表面也不是足夠光滑。
  因為一個施工團隊，在對于一個樓盤，或者是一個工程，進行施工時候。需要修建建筑，肯定不只是一座，因此當一個建筑施工完畢之后，需要將鋼腳架，搬運到另外一個建筑旁邊繼續(xù)施工。而普通鋼管，由于自身韌性不夠。
  因此在建造過程中，往往需要進過很多道程序，這無疑是增加了，不少施工時間。但無縫鋼管不同，這種管道采是冷拔熱軋工藝，這使得鋼管，在韌性方面非常色。這些鋼管在加工過程中，根本不加入，一些保護鋼管措施，就可以進行加工。