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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。

Mn是一种弱碳化物形成元素，只能与钢中的铁及铁的碳化物相结合而分别存在于铁素体和渗碳体中，一般锰在渗碳体中的浓度会高于铁素体中的浓度。由于锰是以固溶的形式存在与结构中，固溶强化在细化铁素体晶粒的同时能降低临界点，进而提高钢的强度:但 Mn 含量并非越高越好，当达到一定量之后若继续添加，便会发生相变强化使屈服强度显著增加，降低了强屈比，这对抗震性能是不利的。
Mn还具有良好的脱氧和脱硫作用，还能作为脱氧剂和脱硫剂加入钢中。当温度在450℃左右时，锰会与氮发生有利于高温拉伸强度的应变交互作用，同时由于出现回火脆性而不利于钢筋的高温延性19。通过提高Mn含量可以降低碳的扩散速度，进而得到更加细小的碳化物以提高钢筋性能l:此外Mn有利于VN和vC的溶解，使ⅤC的固溶温度降低。Mn含量的增加虽会提高材料的强度，但同时会降低钢的塑性，因此对于耐火钢Mn的含量一般控制在1.5%范围内:猛能够提高钢的淬透性以及高温瞬时强度。
Mn的存在降低钢中奥氏体的相变温度，能够在增加铁素体晶粒形核速度的同时使晶粒长大速度有所降低，从而起到细晶强化的作用。因此Mn是少见的同时具有固溶强化和细化晶粒作用的元素，但是当锰的加入量在1.0%1.5%时，会严重的影响钢筋强韧性，这是因为猛虽然降低了相变温度，可是同时会形成不利于钢筋强韧性的粗大针状铁素体；通常珠光体的含量会随着锰含量的增加而增加，当钢中碳含量相同时，铁素体量的减少则珠光体的量会增加，进而使钢筋的强度升高。有资料证明，钢的韧脆转变温度会随着珠光体量的增多而升髙，故钢中的Mn含量并非越多越好。
钢中很少的非金属夹杂物既能对钢材性能产生较大的影响。夹杂物主要是引起钢材的塑韧性下降，尤其当钢中夹杂物尺寸不规则、分布不均匀时，会严重影响钢材的力学性能。所以，在分析和研究钢材中夹杂物对力学性能的影响时，需要从钢材的各个方面进行分析，包括钢的洁净度、夹杂物的种类、夹杂物的性质以及夹杂物在生产加工过程中的变形能力等多个方面。