随着铜管材应用范围的扩大和对铜管质量要求的不断提高,对铜管加工技术的要求也越来越高。水平连铸-行星轧制法是铜管材生产的关键技术,三辊行星轧制成形又是该技术在铸轧加工成形中的关键工序。它的成形是单道次大变形成形过程,其工艺参数很难得到有效控制,而它的优劣直接影响产品效益,对三辊行星轧制工艺参数进行优化,具有重要的指导意义和实用价值。本文采用了正交试验设计、神经网络和遗传算法相结合的优化方法对三辊行星轧制工艺参数进行优化,克服了传统方法上的不足。首先介绍了三辊行星轧机的结构和机械传动原理,讨论了轧制过程中各个变形接触区的轧制原理及管坯变形特点。以三辊行星轧制力为优化目标,确定了主要影响工艺参数为偏转角、轧辊转速和摩擦系数。利用有限元软件MSC.Marc建立了三辊行星轧制有限元模型,对其轧制过程进行了模拟分析,并按照正交试验设计安排的模拟方案计算出了不同工艺参数条件下的轧制力,以此方案数据作为神经网络的训练样本。神经网络和遗传算法是整个优化技术的核心,以三辊行星轧制工艺的优化目标和其主要影响工艺参数为研究对象,采用BP神经网络建立了偏转角、轧辊转速和摩擦系数与轧制力之间的映射关系模型,并使用该模型分别预测分析了它们对轧制力的影响。为了提高神经网络模型的泛化能力和精度,对样本数据进行了前处理,经分析确定了较优的隐含层节点数和训练算法。采用遗传算法寻找最佳工艺参数组合,为了保证解的最优性,又利用最速下降法进行了迭代计算,得出了最佳工艺参数组合及最小轧制力。最后采用Visual Basic、MATLAB和SQL.Server编程技术建立了ED-NN-GA优化平台,根据正交表的设计原理建立试验设计模块,基于COM技术成功编译并完成了神经网络和遗传算法模块,为了程序的高效性,建立了试验样本和神经网络模型的数据库,并通过现场模拟和解析计算验证了该优化平台的有效性。