本文从质量分析入手,采用三维刚塑性有限元方法对斜轧穿孔过程进行模拟分析,为毛管质量的提高进行工艺方案优化.在有限元分析中解决了变形区构形问题.首次提出了轧制复合道次原理.对变形区内速度场、应变场、应力场及力能参数进行了计算.针对二辊斜轧穿孔中变形区复杂的边界条件和椭圆度、辊型、送进角、孔喉、顶头前伸量等与毛管质量关系做了分析.开发了有限元与人工神经网络的耦合技术,为有限元的反向模拟做了基础工作.应用实测数据和有限元正向模拟数据对网络权值、阈值分别进行了训练学习,建立了工艺参数和毛管质量参数之间的映射关系.分析了网络精度.将有限元数据存入数据库作为经网络样本,建立反向映射数学模型,优化其工艺参数.分析证明:神经网络具有较高精度.实验研究针对Φ76无缝钢管穿孔机作了全面的测试.对于电机电流、电压及转速,轧辊和顶头温度分布,轧制压力和顶杆力,轧件温度等做了在线测试.制作了轧卡试件观察并测量出室温内部及流线情况.应用管形测量装置对各种工艺生产的管形做了离线测量.实验中,开发并研制了顶头温度测量装置、管形测量装置以及其相应的计算机采集系统.其中管形测量装置精度较高.总之,在理论与实验研究中,全面分析了各种工艺条件下的管形质量情况.建立了有限元斜轧(穿孔)数学模型,对毛管尺寸精度与内部微观组织进行了模拟和预测.建立了有限元与神经网络耦合数学模型,优化了工艺参数.