摘要：针对双机架平整机的生产工艺特点，在引入延伸率分配系数模型的基础上，提出先对带材进行规格划分，然后利用大量同规格现场轧制数据，采用Powell优化算法计算变形抗力、摩擦因数等主要轧制工艺参数的方法。为满足轧制力预报的实时性要求，建立了BP神经网络模型来预报上述轧制工艺参数，将轧制压力的短期自适应与轧制工艺参数长期自学习相结合，建立了双机架平整机轧制压力预报模型。将该模型运用于宝钢某厂1220双机架平整机的生产实践，大大提高了轧制力预报精度。

关键词：平整机 轧制力预报 变形抗力 神经网络 

单位：燕山大学; 秦皇岛; 066004; 宝山钢铁股份有限公司; 上海; 200431