李滔,廖俊,戴小标，刘志辉

(1.邵阳学院 机械与能源工程学院，湖南 邵阳，422000；2.邵阳学院 高效动力系统智能制造湖南省重点实验室，湖南 邵阳,422000)

随着现代加工技术的发展，许多企业对板材的精度和成本提出越来越高的要求[1]。铝薄板带轧制过程中板形问题主要包括出口横向厚度分布和平直度两个方面[2]。影响板带出口横向厚度分布的因素除轧机刚度、润滑条件、板厚、板宽、轧件横截面厚度是否均匀、原始辊型和轧辊弹性变形等[3-4]外，轧制时的轧制力、弯辊力、张力和喷淋冷却模式的热力耦合作用对板带出口横向厚度分布也产生较大的影响[5-7]。

在板形研究方面，限元法利用非线性接触分析[8]，把工作辊、支撑辊和板带以单元形式划分好，通过单元材料变形和受力分析，单元之间再通过非线性接触传递力和变形，同时，还可以加入温度对单元的膨胀变化量，这样就可以得到最终板带出口单元各节点位移和受力。其计算精度高，还能分析板带温度场分布、残余应力分布、轧制力沿板带方向分布[9]等，但计算时间长，不适合板形的在线预测。分割模型影响函数法也经常应用于板形计算，如利用影响函数分析辊系变形[10-11]。在轧辊弯曲变形量[12]和温度场分析[13]过程中，可以利用差分法建立平衡微分方程与材料塑性变形条件、边界条件之间的关系进行分析。

智能算法在板形研究方面也得到越来越多的应用，如神经网络应用于带钢热连轧过程中的凸度预测[14]研究，利用混沌优化支持向量机方法对板形进行预测[15]，并优化连轧道次中的压下率，建立基于分布式神经网络的板形预测模型[16]等。……