【摘 要】
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冷轧带钢平整过程存在带材较薄，压下率较小等特点，应力状况较为复杂，采用传统模型对轧制力预报误差较大。采用神经网络模型对应力状态系数进行预报，可提高轧制力的预报精度。针对
【机 构】
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燕山大学轧制设备及成套技术教育部工程研究中心,燕山大学亚稳材料制备技术与科学国家重点实验室,凌源钢铁股份有限责任公司中宽冷带厂
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冷轧带钢平整过程存在带材较薄，压下率较小等特点，应力状况较为复杂，采用传统模型对轧制力预报误差较大。采用神经网络模型对应力状态系数进行预报，可提高轧制力的预报精度。针对轧制过程中轧件特性发生缓慢变化的特点，采用符合平整轧制过程特点的变形抗力自适应模型，并与神经网络模型结合，预报平整轧制力。计算结果表明，该模型计算值与实际值吻合精度较高，90％的预报结果相对误差控制在5％以内。
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