【摘 要】
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中厚板的平面形状控制技术是使板材矩形化非常有效的方法,能够减少成品的切损,提高成材率。本文通过应用ABAQUS有限元软件与BP神经网络的结合建立中厚板平面形状智能预测模型,基于平面形状控制曲线参数和多道次轧制工艺实现钢板的平面形状的快速预测,为生产过程钢板平面形状的控制提供支撑。本文的主要研究内容包括:（1）利用ABAQUS有限元软件,模拟中厚板的三维轧制过程,分析了轧制过程中的金属流动,并研究轧
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中厚板的平面形状控制技术是使板材矩形化非常有效的方法,能够减少成品的切损,提高成材率。本文通过应用ABAQUS有限元软件与BP神经网络的结合建立中厚板平面形状智能预测模型,基于平面形状控制曲线参数和多道次轧制工艺实现钢板的平面形状的快速预测,为生产过程钢板平面形状的控制提供支撑。本文的主要研究内容包括:（1）利用ABAQUS有限元软件,模拟中厚板的三维轧制过程,分析了轧制过程中的金属流动,并研究轧件宽度、厚度、压下率等因素的变化对轧件头尾及边部形状的影响;根据有限元软件对单道次和多道次的仿真结果,采用4次曲线对钢板的头尾及边部的金属流动进行拟合处理,获得中厚板轧制过程的金属流动曲线。（2）利用BP神经网络建立轧制时金属流动智能预测模型。确定BP神经网络的结构、学习算法、隐含层数、输入输出参数,建立以入口厚度、压下率和宽度为输入参数,金属流动拟合曲线的关键参数为输出参数的金属流动预测模型。有限元模拟的数据结果作为BP神经网络的训练和测试样本。（3）建立多道次轧制过程平面形状预测模型。基于BP神经网络和ABAQUS有限元轧制的仿真结果,开发以平面形状控制参数为变量的多道次轧制过程中轧件头尾形状预测模型;以平面形状设定曲线参数为依据,在宽度范围内采用多个跟踪点对轧制过程不同阶段的纵向延伸进行跟踪,经过叠加处理后得到钢板轧制成品的平面形状变化。（4）结合生产工艺,开发平面形状预测程序,验证平面形状预测方法的精度和有效性。基于开发的智能预测方法对轧制过程中钢板平面形状进行计算,通过对实际生产情况的对比和模型参数优化,获得一致的平面形状评价参数,说明本文开发的平面形状预测算法适合工程应用。
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