基于时间序列和支持向量机耦合分析的冷轧辊系热变形预报

板带轧机辊系热变形预报对板厚和板形控制具有重要的意义。在分析轧辊热变形机理的基础上,以300实验轧机为研究对象,基于时间序列分析方法,分离提取出轧辊趋势性热变形与周期性热变形。取总轧制力、轧制速度作为周期性热变形的影响因子,提出采用时间序列分析和支持向量机回归相结合的方法对其进行预测;最终将趋势性热变形与周期性热变形预测值叠加得到累计热变形预测值,提高了对热变形的周期性变化的预报能力和预报精度,具有良好的应用前景。     

考虑辊系倾角的轴移式轧机辊系弹性变形计算

采用分段离散法 ,求解轴移式轧机辊系弹性变形 ,其方法主要特点是计算过程中考虑了轴移式轧机由于工作辊的窜动而引起的辊系倾角对辊系变形挠度的影响 ,为藕合计算板凸度时提供更为合理的辊系弹性变形模型。     

森吉米尔轧机的板形控制

结合武钢硅钢生产实际,从现场检测分析入手,寻找实际轧制过程中森吉米尔轧机的板形变化规律,建立了多辊系弹性变形仿真模型。通过对各种条件下辊系变形规律的分析,揭示了森吉米尔轧机的板形控制特性。     

六辊CVC轧机轧辊弯曲和压扁变形的有限元分析

采用非线性弹塑性有限元法,利用大型非线性有限元软件MSC.Marc建立了六辊CVC轧机轧制过程三维有限元仿真模型。模型将辊系弹性变形与轧件弹塑性变形耦合在一起,进行统一建模与分析。运用该模型分别改变工作辊弯辊力、中间辊弯辊力、中间辊横移量进行有限元模拟,得到了工作辊弯辊、中间辊弯辊、中间辊横移对六辊CVC轧机轧辊弯曲和压扁变形的影响规律。所建模型与分析结果可为六辊CVC轧机的板形控制研究提供理论数据与参考依据。     

冷轧四辊轧机弹性变形在线模型

为提高轧机弹跳值的计算精度,开发一种四辊轧机弹性变形的在线计算模型,模型中将轧机弹性变形分为辊系弹性变形和轧机牌坊弹性变形;综合考虑各影响因素,设计辊系和轧机牌坊弹性变形的模型结构。基于所设计的模型结构和测试方案,针对某1 800 mm单机架可逆冷轧机,采用影响函数法得到支撑辊辊径、工作辊辊径、带钢宽度、轧制力和弯辊力等因素对辊系弹性变形的影响,并建立辊系弹性变形在线模型;通过对轧机的现场测试,回归得到轧机牌坊弹性变形模型中的系数,并应用于该机组中。研究结果表明:采用该模型,辊缝设定值的计算偏差可控制在±0.1 mm以内,表明该模型具有较高的计算精度,满足现场控制要求。     

HCW轧机板形控制机能的研究

本文采用有限元素法分析了HCW轧机在弯辊力与工作辊移动条件下的辊系弹性变形,阐述了不同弯辊力与不同移动量对辊间接触压力分布及辊缝形状的影响,揭示了两者的内在联系。计算与实验结果均表明HCW轧机比普通四辊轧机具有更强的板形控制能力。     

HC轧机辊间接触压力分布及辊系变形计算(HC轧机板形控制机能的研究之一)

本文采用整体模型与分割模型相结合的方法计算HC轧机的辊系变形。采用整体模型并利用功的互等定理和积分方法计算弯曲和剪切变形;采用分割模型的影响函数法导出辊系接触变形计算的统一表达式;考虑轧件弹性变形对出口板厚分布的影响;利用迭代法计算辊间接触压力分布和出口板厚分布。为进一步研究HC轧机提供了理论基础。     

DC轧机辊系变形的研究：DC轧机开发研究之II

DC轧机是一种通过工作辊的偏移和交叉来实现板厚板形综合调节的新型四辊轧机。本文采用分割模型的影响函数法计算这种轧机的辊系变形,为这种新型轧机的开发研究提供理论依据。     

模糊小脑模型神经网络在多辊冷连轧机轧制力预报模型中的应用

针对宽带钢多辊冷连轧机组特点,为提高轧制力的预报精度,在结合传统轧制压力模型的基础上把模糊算法和神经网络有机结合,设计出基于模糊小脑模型神经网络的多辊冷连轧机轧制力预报模型.通过对传统轧制力模型计算值、小脑模型预报计算值与实测值进行对比分析可知,基于模糊小脑模型神经网络的多辊冷连轧机轧制力预报模型具有较高的计算精度,更适合于多辊轧机在线计算机过程控制的应用,满足现场在线生产的要求,取得良好的板形板厚控制效果.     

轧机辊系弹性变形的有限元计算

建立了分析轧机辊系弹性变形的有限元方程和边界条件，在计算模型中首次考虑了辊间非线性接触摩擦，分析了在接触非线性条件下辊间载荷分布和辊缝形状的变化规律，考题计算与实验结果吻合，这为板带轧机设计、轧制工艺优化、板形控制等提供了一个高精度的分析方法。     

2800四辊轧机“逆宽”轧制中的凸度控制

为了研究2800四轧机在工作辊服役后期“逆宽”轧制状态下的凸度控制问题,结合大量的现场实测数据,运用变厚度平面有限元方法建立了专门针对2800四辊轧机的辊系变形（即凸度预测）仿真模型,根据仿真计算结果,揭示届工作辊服役后期的“箱型”磨损辊形,钢板宽度及轧制力等对钢板凸度的影响关系,并提出耵应的生产中可行的控制措施。     

中厚板生产的高精度轧制力短期自学习

针对国内大多数企业没有安装测厚仪的现状,提出了中厚板生产中无测厚仪下的高精度轧制力自学习模型.模型通过自然对数法进行厚度族的划分,并将用于轧制力自学习的变形抗力参数按照不同的厚度族进行区分,最后模型采用了指数平滑法对各个厚度族内的变形抗力参数进行处理.以高精度弹跳模型为基础,提出将末道次实际出口厚度锁定为目标值的思想进行了各道次变形抗力参数的回归.将该模型实际应用于国内某3 000 mm轧机的过程控制系统中,获得了良好的效果.     

薄铝带轧制工作辊边部接触的建模与仿真

为研究冷轧机在轧制薄铝带时工作辊边部接触对辊系受力和铝带断面形状的影响,借鉴弹性悬臂梁法和影响函数法的处理思想,建立了适用于实际生产在线控制的铝冷轧机辊系变形模型,并对不同入口铝带厚度、弯辊力、工作辊的接触状态进行仿真研究.仿真结果表明:工作辊边部接触力随入口厚度增加而增加、随弯辊力增加而减小;工作辊边部接触轧制时,轧机出口铝带凸度和横向厚差小于非边部接触轧制,有利于铝带边部减薄控制,但降低了铝轧机边部板型调控能力,在轧制中应尽量避免.     

中厚板厚度控制模型的自学习

结合南钢2 500 mm精轧机组改造项目,根据中厚板生产工艺特点,确定合理的弹跳模型和轧制力模型.考虑到弹跳模型具有较高精度以及其自学习不依赖于轧制力模型精度的特点,首先进行弹跳模型的自学习,再利用修正后的弹跳模型计算轧件出口厚度,将其用于轧制力模型的自学习.轧制力模型的自学习主要是修正钢种硬度系数,分短期自学习和长期自学习两部分,分别用于修正本批次钢和本规格钢的硬度系数,短期自学习结果是长期自学习的数据来源,长期自学习结果保存进数据库供以后计算使用.研究结果应用于南钢中板厂后,厚度控制命中率提高了13.3%.     

轧环机整体刚度分析

本文就轧环机整体刚度对环件沿高度方向纵向厚差和对传动系统啮合刚度的影响进行分析。采用了三维弹性有限元及静力解析法对轧环机主机架和主轴的弹性位移及转角进行了计算。从而为设计轧环机提供了一个较为精确的分析方法。     

控制轧制节奏的优化

针对单机架中厚板轧制过程中,不同轧制及控制轧制方式下轧机的利用率等问题进行分析.在一组组板坯轧制生产方式的基础上,提出了板坯交替轧制的生产方式,并在此基础上,进一步研究了根据不同的轧制时间、待温时间等条件优化控制轧制节奏的方法.该方法可以有效地提高中厚板轧机的利用率.     

含Nb船板钢再结晶行为及控轧工艺研究

在Φ450轧机上对含Nb船板钢进行阶梯轧制,研究不同变形温度和变形量下高温奥氏体再结晶行为,绘制出奥氏体形变再结晶区域图,根据再结晶区域图进行热轧实验,通过两种不同的控轧工艺实验对比,寻求力学性能稳定的含Nb船板钢控轧工艺。结果表明,变形温度为1000℃,20%的变形量可发生奥氏体再结晶;变形温度为900℃,低于30%的变形量不发生奥氏体再结晶,变形量增大至40%～50%,发生部分奥氏体再结晶;变形温度为850℃,50%的变形量也不发生奥氏体再结晶。终轧温度提高至910℃,利用超快速冷却技术,合理控制精轧阶段的变形量,可使含Nb船板钢获得与低温终轧条件相当的力学性能。     

H1400大型楔横轧机工作机座的结构及设计

阐述了笔者开发的H1400大型楔横轧机工作机座结构特点和设计要求. 采用边界元和有限元耦合新算法,数值模拟了楔横轧机主要零部件在轧制过程中的变形,精确计算出轧机强度和整体刚度. H1400大型楔横轧机工作机座结构的结构及设计为满足大型轴类件生产和市场需求提供了设备保障.     

轧制过程工艺参数的测量与分析

变形抗力和摩擦系数是用于设定轧制过程控制模型的重要工艺参数。文章利用在不同润滑条件下得到的实测数据，估计出变形抗力K和摩擦系数μ的值。将估计出的K、μ从参数值应用于轧制过程控制，可以提高连轧过程控制模型的精度。在实验轧机上，应用铝试样实测了板宽、张力和压下率对前滑的影响规律。     

热轧中板轧制变形规程的优化设计

研究热轧中板轧制变形规程的在线优化设计,包括轧制前的预计算以及轧制中的在线修正. 在轧制数学模型基础上,将轧制规程优化设计分为负荷分配道次和板形道次. 在板形道次,给出其线性规划数学模型,并利用单纯形算法求解,分析了不同约束集对最优规程的影响并进行了仿真,确定了最佳约束集. 轧制过程中利用实测数据进行模型自适应及规程在线修正. 经若干中板厂应用结果表明,该方法节约轧制时间且板形良好,异板差0.1 mm之内的命中率大于95%,成材率提高0.5%.