1．提出了精轧变形抗力模型新型“九宫格”自适应学习方法，在“轧制温度*变形速率”参数空间上布置多个特征点，对参数空间上与当前轧制工况位置相邻的9个特征点进行加权插值，获得空间任意一点均连续的自学习参数，它是位置坐标的函数，打破了原来的“自学习系数与层别一一对应”的关系，使自学习系数精确到工作点坐标，解决了原有的不同层别的自学习参数相互不关联、跳跃大、不连续等问题。新方法上线后，应用效果非常明显，每月带钢因厚度超差导致的预封锁量从投用前的45块/月减少为25块/月。
2．提出了"压下模式+轧制力模式"相结合的精轧负荷分配新算法，根据压下模式分配结果确定厚度分配的初始值，采用轧制力模式负荷分配的CLAD算法进行轧制力按比例分配迭代计算，最后用压下模式分配确定的压下率分布范围来约束轧制力模式分配结果。为了确定精轧各机架的轧制力分配系数，建立兼顾轧制功率最小、负荷均衡与板形良好的负荷分配多目标优化模型。新算法上线后，有效降低了操作工干预，提高了精轧过程的轧制稳定性与产品厚度精度。
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