点击下载——基于FEM-ANN的冷轧板带板凸度预报的研究.doc基于FEM-ANN的冷轧板带板凸度预报的研究杜凤山1，2，薛涛1，2，王超1，2，于凤琴1，2，孙静娜1，2(1.燕山大学机械工程学院，河北秦皇岛066004；2.燕山大学国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心，河北秦皇岛066004)摘要：针对1450HC轧机，利用大型非线性有限元软件MSC.Marc建立仿真模型，对多种轧制工况进行了模拟，得到了板凸度值。研究了不同板带参数、工艺参数、板形调控参数对轧后板凸度的影响规律。以有限元计算值为训练样本，利用BP神经网络强大的非线性映射功能，建立了板凸度预报模型，在训练过程中采用了改进的快速BP训练算法，从而提高了训练速度，加快了网络收敛速度，增加了算法的可行性。该网络模型解决了有限元计算时间长，难以在线应用的问题。关键词：有限元；BP神经网络；板凸度；改进算法随着中国经济的飞速发展，对板带的质量要求越来越高，板带材是工农业生产中重要的金属材料，板带的质量包括很多方面，其中板凸度是衡量板带质量的—个重要指标。目前不少研究者建立了很多板凸度预报模型，但板带在加工过程中，受到金属本身特性和轧制条件的影响，同时各轧制因素有较强的非线性、时变及相互耦合..