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.     

交叉轧制节奏控制的启发式方法

为实现中厚板全自动轧制,提高轧机利用率,研究了交叉轧制节奏控制问题.分析了交叉轧制的工艺特点,归纳出三类交叉轧制模式:均匀交叉轧制模式、对称交叉轧制模式和成组交叉轧制模式,并给出这三种交叉轧制模式的特点、可行条件、最佳开轧间隔时间及轧机利用率计算公式.考虑了辊道长度约束,对计算公式中的相关参数进行了调整,给出了一种节奏控制的启发式方法.计算结果说明,该方法比现有方法更准确,应用范围更广泛.     

中厚板轧制力自学习过程层别跳变的自整定方法

在中厚板轧制力预报过程中,为防止自学习系数沿着厚度层别发生跳变,提出了中厚板轧制力自学习过程层别跳变的自整定方法.针对厚度层别表中的每一个厚度节点计算其半宽带,然后根据半宽带计算厚度节点的有效区域,最后找到当前轧制厚度的有效区域并确定它所对应厚度节点的权值,从而得出自整定后的自学习系数.实际应用结果表明,应用该方法后轧...     

热轧中厚板氧化铁皮控制技术

为了探究热轧中厚板氧化铁皮控制方法,分析了氧化铁皮的影响因素并提出相应的控制方法.试验及生产实践结果表明:降低Si和Mn含量,在成分中加入合金元素Gr可以有效抑制氧化铁皮;采用微正压、微氧化气氛快速加热对氧化铁皮有较好抑制作用;保证1 173℃以上的除鳞温度和合理除鳞设备参数,采用高温快轧、低温精轧的轧制节奏可以有效抑制中厚板氧化铁皮;轧制速度和压下率对氧化铁皮厚度和板面粗糙度有显著影响,压下率和轧制速度越大,氧化铁皮厚度和表面粗糙度越小.     

中厚板轧制过程中轧件头部翘曲的影响因素与控制方法

对中厚板轧制生产过程中,影响连续生产效率的轧件头部弯曲的影响因素:轧件温度分布、压下量、轧制线不同高度与辊径等进行分析,并对各因素控制对比进行分析,确定对轧机上、下轧辊的转速差进行控制的方法,实现对轧件头部弯曲的在线调整.     

中厚板边部折叠模拟实验及机理研究

通过对中厚板边部折叠试样的检测分析,对其产生机理和影响因素进行研究. 结果显示,中厚板边部折叠现象是板材横轧宽展过程中侧面材料在轧制中受轧辊作用而翻转到板材表面的结果. 折叠缺陷处所观察到的微观组织结构,是轧制前板材表面在高温下形成的氧化铁及脱碳层形成的. 建立了轧制有限元数值模型,证实折叠缺陷是在轧制过程中由侧面的折叠翻转所造成的. 通过实验室实验,得到铸坯边部质量、轧制制度、宽展道次及轧制压下量对中厚板折叠缺陷的影响. 实验结果表明横轧宽展导致折叠缺陷的出现,铸坯边部质量对其没有影响,轧制过程中铸坯侧边的折叠经翻平形成表面折叠缺陷,随着横轧展宽的道次及压下量增加,折叠缺陷距边部距离变大.     

采用"差动咬入法"控制中厚板轧制板头弯曲

在分析中厚板轧制中板坯头部弯曲原因的基础上，介绍韶关钢铁集团公司二轧厂在板头弯曲控制中采用下辊电机启动时间早于上辊启动时间的“差动咬入法”。通过采用该方法，使板坯头部下弯得到了一定程度的控制，基本满足了生产要求。     

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%.     

中厚板轧机全自动轧钢控制功能的在线实现

介绍了中厚板轧机生产线全自动轧钢功能的实现过程.对轧制过程的手动控制和全自动控制进行对比,总结全自动轧钢控制功能的实现要点.将全自动轧钢控制功能在两级计算机控制系统中进行合理分配,通过过程控制系统和基础自动化系统协调配合,实现轧制过程的水平方向辊道控制、垂直方向道次数设定控制以及轧制道次控制等全自动轧钢控制功能.现场成功实现全自动轧钢控制功能,提高了轧线的自动化水平.     

二次曲线模型求解中厚板轧制过程中的湿度场

针对中厚板轧制过程中温度场不易精确模拟,普通温度模型计算存在误差较大的问题,通过建立二次曲线模型来计算中厚板轧制过程中的温度场,即对中厚板的轧制过程进行一定的简化,用二次曲线逼近中厚板轧制时沿厚度方向上的温度场,并在该曲线的基础上得出二次曲线模型和其计算方法.利用该二次曲线模型对Q235轧制过程中的温度场进行解析.结果表明,二次曲线模型预报精度的相对误差可以控制在3%以内,完全能够满足中厚板在线实际生产的需求.二次曲线模型同时也为其他热轧的温度场解析控制提供了范例.     

基于有限元数值模拟的宽厚板热轧过程宽度控制ANN模型

利用商业有限元分析软件DEFORM-3D,建立宽厚板热轧过程中立辊侧压和随后平轧过程的三维热力耦合刚塑性有限元模型.模拟了不同板坯厚度、板坯宽度、立辊压下量和平辊压下率条件下320种立辊侧压和随后平轧过程,探讨了不同工艺参数对调宽效率的影响规律.模拟结果表明,调宽效率随着板坯宽度和立辊压下量的增加而升高,随着板坯厚度和平辊压下率的增加而降低.基于上述有限元数值模拟结果,借助BP人工神经网络,建立了热轧宽厚板立轧-平轧宽度控制模型,经测试,模型预测的调控效率与有限元数值模拟结果符合很好.将宽度控制模型用于宽厚板实际热轧过程的有限元数值模拟,模拟轧件宽度与实测宽度吻合很好.     

非对称热轧高品质不锈钢复合板可行性模拟研究

利用特厚规格复合板与较薄规格复合板进行非对称组坯,采用ABAQUS有限元软件对其热轧过程中的应变、接触应力及温度分布进行计算,并通过温度补偿及冷却控制的手段,对热轧非对称复合坯的可行性进行模拟分析。结果表明,采用非对称组坯设计,有利于特厚复合板碳钢层与不锈钢层在各道次轧制中的界面结合;通过控制复合坯上、下表面的温差,能有效改善板坯翘曲现象,并可一次性获得一块宽幅特厚复合板与一块宽幅较薄规格复合板,提高生产效率;此外,采用非对称组坯设计还可实现控轧控冷,保证芯部不锈钢与碳钢的协同变形,促进其界面结合。     

微减宽轧制技术在中厚板宽度控制中的应用

在中厚板宽度控制中,为了提高不同展宽比条件下的产品矩形度,提出微减宽轧制技术.通过分析不同展宽比条件下的展宽变化规律及横向流动因子与展宽系数的关系,建立宽度形状函数,然后根据宽度形状函数计算出沿着长度方向上各个点的狗骨回展量,根据该回展量得出立辊变辊缝减宽轧制曲线.实际应用结果表明,应用该方法产品成材率有了明显提高,具有良好的应用价值.     

厚规格钢板差厚轧制数值模拟与工艺研究

基于ABAQUS有限元软件,采用显式动力学算法对厚规格钢板三维常规轧制与差厚轧制热力耦合过程进行模拟仿真,获得差厚轧制变形区金属流动与应力、应变分布规律,研究常规轧制与差厚轧制在轧制过程中轧制力与轧制力矩的变化规律,分析差厚轧制对于轧制过程钢板咬入条件的改善.差厚轧制试验结果表明,制定合理的差厚轧制工艺,可以克服厚板坯轧制时的咬入限制,减小头部冲击造成的力矩峰值的影响,增加厚规格钢板心部变形的渗透,在一定程度上可以改善变形均匀性和组织均匀性.     

中板轧制过程板坯弯曲生成与抑制之五--轧制线高度及轧辊偏移距对板坯弯曲的影响

研究了在中板轧制过程中抑制板坯弯曲的措施之一。从理论上剖析了轧制线高度和轧辊偏移量大小与板坯弯曲的关系,给出了实用的轧制线高度的确定原则。实践已证明合理的轧制线高度是一种抑制板坯弯曲很有效的措施。     

中厚板轧机设定计算功能的在线实施

针对中厚板轧机,研究了如何将设定计算功能嵌入过程控制系统,并应用于在线·将设定计算功能划分成轧制规程计算、轧机设定及控制参数计算以及模型自学习计算三个组成部分,分析了各部分的主要功能及其联系·设计了设定计算功能的在线数据流程和调用逻辑,根据具体轧线的检测仪表布置和生产工艺过程,多次调用设定计算功能·通过预设定计算、再设定计算、阶段前修正计算、道次修正计算、自学习计算以及待温时间修正计算,发挥设定计算及生产过程中实测数据的作用·     

神经网络辨识方法及其在轧钢控制中的应用

利用人工神经网络的辨识理论和方法,进行轧制过程数学模型参数的在线辨识与修正.首先对轧制压力模型和温度模型进行分析,得到适于应用神经网络进行辨识和修正的轧制模型函数形式,选择并比较最速下降、递推最小二乘及共轭梯度训练算法,实现了离线的和在线的仿真与应用.仿真结果表明,将人工神经网络应用于轧钢过程的轧制模型辨识可以大大提高模型预报精度.