摘要：为了提高平整轧制力的预报精度，采用有限元法（ｆｉｎｉｔｅｅｌｅｍｅｎｔｍｅｔｈｏｄ，ＦＥＭ）与人工神经网络（ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ，ＡＮＮ）相结合的方法，对ＤＰ９８０和ＣＰ１１８０超高强冷轧带钢在平整轧制过程中的轧制力进行预测。通过建立平整轧制过程的数学模型，利用有限元法设计了不同工况下的数值模拟试验，为神经网络模型生成训练数据。将摩擦因数与轧制力关联进行迭代优化后作为神经网络模型的输入参数。该轧制力预测方法计算迅速，预测误差在１０％以内。式为先计算压力损失后计算温降。经过这些改进，计算得到的压力损失和温降与测量值基本吻合，精度可以满足工程需要。 关键词：平整轧制力，高强钢，有限元，神经网络，预测 下载高清全文——基于FEM-ANN的高强度冷轧带钢平整轧制力预测.pdf