机床与液压

作者：石坤，王兴，郑岗，刘云飞，王大号

单位：西安理工大学机械与精密仪器工程学院；西安理工大学自动化与信息工程学院；西安理工大学自动化与信息工程学院；中国重型机械研究院股份公司；中国重型机械研究院股份公司

关键词：20辊轧机;轧制板形;有限元;PSO-BP神经网络

基金：国家自然科学基金面上项目（11872300）；陕西省重点研发计划项目（2017ZDXM-GY-133）

针对20辊轧机轧制板形受到多重因素影响、难以精确预测的问题，基于有限元和PSO-BP法，建立20辊轧机轧制板形质量预测模型。根据20辊轧机轧辊间的位置关系，基于有限元软件ANSYS/LS?DYNA，考虑轧辊弹性变形、板带塑性变形与摩擦等因素，建立20辊轧机辊系有限元模型，分析板宽、厚度、张力、速度等因素对板形指数的影响；综合考虑不同轧制板形影响因素，以板形指数作为板形质量衡量指标，基于BP神经网络建立轧制板形质量预测模型，采用粒子群算法优化BP神经网络板形质量预测模型的权值和阈值，提高板形预测精度。

来源：2023年第4期

《机床与液压》期刊编辑部

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