【摘 要】
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特厚板作为板材生产中的一种重要产品,在海洋工程、军工、航空航天、桥梁建筑等方面都得到了广泛应用。然而我国的特厚板生产还存在尺寸超差、轧后力学性能难以控制的问题,需要进一步提升工艺水平。为解决这些问题,需要建立相应的轧制参数模型来调整工艺参数。其中,轧制力和轧制力矩是最为重要的力能参数,直接决定着轧机预设定及轧制过程的优化控制,因而建立相应的模型具有重要的意义。为此,本文综合利用理论研究、数值模拟以
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.52074187,U1960105）； 江苏省优秀青年基金（No.BK20180095）；
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特厚板作为板材生产中的一种重要产品,在海洋工程、军工、航空航天、桥梁建筑等方面都得到了广泛应用。然而我国的特厚板生产还存在尺寸超差、轧后力学性能难以控制的问题,需要进一步提升工艺水平。为解决这些问题,需要建立相应的轧制参数模型来调整工艺参数。其中,轧制力和轧制力矩是最为重要的力能参数,直接决定着轧机预设定及轧制过程的优化控制,因而建立相应的模型具有重要的意义。为此,本文综合利用理论研究、数值模拟以及人工神经网络等方法,对特厚板材轧制过程进行了建模,揭示了相关力能参数的变化规律。主要研究成果如下:（1）为解决非线性Mises比塑性功率求解困难问题,根据已有屈服准则的几何关系,提出了一个协同逼近（CA）屈服准则,并推导了其相应的比塑性功率表达式。CA屈服准则对Mises屈服轨迹的逼近程度较高,并且与屈服变形实验数据的吻合较好。使用该屈服准则建立了一个适用于特厚板的轧制力模型,被证明具有良好的预测精度。（2）为了充分反应特厚板轧制变形规律,提出了一个二次函数速度场,并使用有限元软件ANSYS LS-DYNA验证了该速度场的正确性。在此基础上,使用根矢量分解法对该速度场进行了解析,构建了精度较高的轧制力模型,预测误差在5.14%以内,证实了根矢量分解法在求取轧制力能参数上的有效性。（3）针对理论模型预测精度难以进一步提升的问题,引入工业大数据后构建了一个通过遗传算法（GA）改进的GA-BP神经网络模型。GA-BP模型预测轧制力的最大误差为4%,低于改进前BP模型6%的最大误差,并且迭代次数得以减少。此外,将传统理论模型与GA-BP神经网络模型进行了融合,建立了一个优势互补的整合模型。使用理论模型以及整合模型对Q345钢的轧件成品厚度进行了预测和对比,二者的厚度预测误差均在0.22mm以内,并且整合模型的预测效果更好。（4）此外,基于BP神经网络构建了一个用以预测轧制板材屈服强度与拉伸强度的性能预测模型,揭示了数据预处理对模型精度及迭代次数的影响。对比结果表明,使用该预处理方法建立的性能预报模型可以在保证性能预测精度下提高神经网络的预测效率。
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