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冷轧是不锈钢带材的主要生产工序，所生产的冷轧不锈钢薄带属于高附加值产品。而在实际生产中不锈钢薄带的板形和力学性能往往很难精准控制，在使用过程中又要求冷轧不锈钢薄带具有优良的板形和力学性能。鉴于此，本研究针对某企业12辊650冷轧机所生产的宽度范围285mm~380mm、厚度小于0.5mm的SUS301和SUS304不锈钢薄带的板形和力学性能问题，从轧机窜辊给定量、低温退火工艺优化和BP神经网络预测不锈钢带硬度变化趋势等方面着手，借助万能拉伸机、应力测量仪、SEM和XRD等实验手段，并运用数理统计、数值模拟和神经网络预测等方法，分析和研究了不锈钢带板形和力学性能变化规律。研究内容包括四个方面。第一，统计分析了12辊650冷轧机传动辊窜辊给定量的现场生产数据，得出合理的设定传动辊窜辊给定量会对冷轧不锈钢薄带板形控制起到关键作用，因而在实际生产过程中应根据不同板宽的变化合理地制定窜辊给定量工艺方案；第二，以厚度为0.25mm的SUS301不锈钢带为研究对象，对连续热张力退火炉的退火温度和保温时间进行优化。通过分析不同退火工艺下试样的力学性能、拉伸断口和金相组织，得到了使不锈钢薄带力学性能保持稳定的低温退火工艺；第三，通过BP神经网络建立了不锈钢表面硬度非线性映射预测模型。根据模型对轧后不锈钢带表面硬度进行预测，经检验，模型的预测值和实测值的相对误差在-2.63%至2.76%之间，预测结果准确率高。并根据此模型得出了预测数据的趋势图谱，得出了压下率变化对冷轧不锈钢带表面硬度的调节能力最强；第四，以厚度为0.5mm的SUS304不锈钢带为研究对象，对连续热张力退火炉的张力给定量进行优化。通过冷轧不锈钢带在相同温度不同张力下的去应力退火实验，分析其不同张力退火后的力学性能和内部残余应力，得到了不同退火温度条件下张力给定量对不锈钢薄带力学性能和内部残余应力变化的影响规律。冷轧不锈钢薄带的板形和力学性能决定着其产品质量的高低，本文研究结果为不锈钢带的板形和力学性能控制提供了思路和方案，并为现场轧制工艺和低温退火工艺制定提供了理论和数据支持。