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采用了BP神经网络对热轧无缝钢管穿孔过程中轧制力进行预测，在BP算法学习过程中引入了附加动量法和自适应学习速率，结合Levenberg-Marquardt优化方法，加快了学习时的收敛速度，试验证明，取得了良好的学习和测试效果。研究结果可为斜轧穿孔工具设计和工艺调整提供一定的理论依据，对解决生产中出现的实际问题、开发新产品和新工艺提供有效的指导。