基于多目标优化的冷轧带钢压下规程优化

轧制规程的计算是轧机连轧生产工艺的核心内容,是轧机生产能力发挥、产品厚度精度及板形质量的基本保证,因此轧制规程的优化尤为重要。本文根据轧制过程的实际需求,结合多目标优化算法,以总能耗最小和带钢板形良好为目标,建立多目标优化数学模型,并从理论上分析,可以取得较好的优化结果,从而优化轧制规程,提高生产能力。     

基于粒子群算法的热连轧带钢轧制规程优化

在轧钢工艺中轧制规程的设定是最为核心的内容,轧制规程的好坏直接决定着轧钢生产的产品质量和生产效率.优化轧制规程一直是轧钢工艺中的一项重要课题,传统的优化理论和方法虽然已经取得了一定的成果,但在某些课题的研究中由于硬件条件无法达到预定的要求,导致优化的速度和搜索的范围存在很大的局限性.介于此,引入粒子群算法对热连轧带钢轧制规程进行了优化,该算法有效地缩短了轧制规程优化的时间,提高了轧制规程设定研究的工作效率.     

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。     

连续退火炉内双锥度辊辊形参数对带钢跑偏的影响

针对连续退火炉实际生产过程中的跑偏问题,运用ABAQUS有限元软件建立炉辊--带钢动态仿真模型,定量计算了连续退火炉内双锥度辊辊形参数对带钢跑偏的影响,并分析了带钢的横向压应力以及产生的瓢曲变形.计算结果显示双锥度辊辊形对炉内带钢跑偏有明显的抑制作用,且随着锥度段总辊径变化量、辊径变化量比值和张力的增加,以及平直段长度的减少,带钢的跑偏量逐渐减少,最大横向压应力逐渐增大,使带钢发生瓢曲变形的概率增加.根据以上计算结果,建立带钢跑偏量的计算模型,并结合瓢曲变形理论,为进一步对加热段双锥度炉辊辊形和张力设定的优化提供了依据.     

热连轧控冷过程卷取温度精度的优化

控制冷却是热带钢轧后工艺处理中的关键技术,而卷取温度的精度又是冷却过程控制的核心·结合某热连轧厂控冷层流系统的改造,通过分析原有系统运行时对于厚带钢冷却能力不足、设定精度及纵向温度控制均匀性较差、冷却速率的控制策略单一、更换钢种组别时头几块钢的设定精度较差等方面的原因,在改造过程中有针对性地对冷却装置、冷却控制策略、数学模型进行改进,同时加强了控冷过程机模型自适应的能力,并开发了解析工具用于优化模型参数,提高了卷取温度过程控制的精度·     

带钢热连轧过程轧制力有限元模拟

应用DEFORM-2D软件对带钢热连轧过程的轧制力进行了有限元模拟,并与宝钢轧制力模型进行了比较。模拟结果表明,有限元模型计算的轧制力与现场实测数据接近,且计算精度高于宝钢轧制力模型,该模拟对现场轧制工艺参数的调整优化有重要的参考价值。     

不锈钢冷连轧板带的表面粗糙度建模

针对不锈钢冷连轧生产工艺的特点,在引入转印率和遗传因子概念的基础上,通过深入的理论分析,推导出带钢表面粗糙度理论模型.首先通过SUS430不锈钢冷轧润滑实验进行表面粗糙度研究,定量分析压下率、来料厚度、带钢变形抗力和乳化液工艺参数等对转印率和遗传因子的影响,给出了轧辊粗糙度衰减函数方程,并对末机架入口带钢表面粗糙度进行近似求解,最终建立了不锈钢冷连轧成品板面粗糙度数学模型,并将其应用到冷连轧生产实践中.统计结果表明,粗糙度模型计算值与实测值的相对误差小于634%,该模型具有较高的精度和较好的泛化能力.     

基于板厚标准曲线的平直度预设定控制方法

在分析各种平直度预设定控制算法优缺点的基础上,提出一种基于板厚标准曲线的平直度预设定控制算法。首先,建立了基于分步优化的平直度和板厚标准曲线制定方法,该方法将平直度判别和平直度预报分开独立计算,通过分步优化得到平直度标准曲线和板厚标准曲线,计算快速、稳定。其次,采用横断面预报模型优化计算平直度预设定值,使计算的带钢出口厚度横向分布逼近板厚标准曲线,得到基于板厚标准曲线的平直度预设定控制方法,该方法计算快速、稳定,完成一次在线设定计算时间约为1.781 s,满足工业在线应用实时性的要求。最后,以某1 800 mm五机架冷连轧机为例验证了上述算法的计算精度,满足工程需要。     

CSP生产线精轧区带钢温度设定模型研究

通过对某钢厂CSP轧制区生产工艺特点的分析,得出带钢温度下降的主要因素为水冷,由此建立基于水冷的带钢温度模型,并利用现场数据回归得到了综合水冷系数。将带钢温度预测值与设定值进行比较,发现水冷带钢温度模型可满足带钢温度设定要求。     

基于神经网络的冷连轧机轧制力预报模型

为了提高冷连轧机轧制力预报精度，提出一种解析数学模型结合神经网络校正模型的计算方法，建立冷连轧机轧制力预报模型。采用径向基函数的局部映射和全局线性映射相结合的神经网络校正模型求解带钢变形抗力和轧制变形区的摩擦因数；并采用轧制变形区离散化方法分析轧制变形区内张力、摩擦力及金属变形抗力等在带钢轧制方向上的分布规律，从而建立轧制力在线计算数学模型。现场实测数据离线仿真结果表明，采用此基于神经网络的冷连轧机轧制力预报模型预测轧制力，其预测误差小于8．9％，此模型能用于指导生产实践。     

冷连轧过程控制变形抗力模型的自适应学习

以考虑冷连轧带钢轧制过程变形区金属塑性变形以及入口、出口弹性变形的变形抗力模型和Bland Ford Hill轧制力模型为基础,将实测轧制力值代入轧制力计算模型建立起以变形抗力后计算值为未知量的非线性方程,求解该方程可以得到变形抗力后计算值,进而通过指数平滑法计算出变形抗力模型中的自适应学习系数·实际应用表明,由该方法得到的变形抗力后计算值的精度和稳定性能满足模型在线控制要求,可以提高在线控制变形抗力模型和轧制力模型的计算精度·     

基于神经网络的热轧带钢宽度预报与设定

研究带钢热连轧生产线中成品带钢的宽度预报与设定.由于精轧道次带钢宽度变化与板坯化学成分、立辊侧压量、厚度压缩比、钢板温度、速度及张力等因素有关,所以在宽度预报中,按照轧制顺序将整个轧制过程分为两部分:狗骨轧制和随后的精轧道次,前者用数学机理模型建模,后者引入主成分分析-径向基函数(PCA-RBF)神经网络建模.应用效果表明,经过训练的神经网络模型能够有效提高带钢宽度的预报精度,减小成品带钢的宽度波动.     

无缝钢管轧制过程的振动稳定性分析

无缝钢管轧制过程中的压下量对连轧管机的振动稳定性有重要作用,进而影响产品的质量.本文采用动力学方法分析无缝钢管的轧制过程,建立了轧制过程的力学模型和微分方程,用数值方法进行了轧制过程的稳定性分析,确定了稳定轧制的压下量范围,为无缝钢管轧制工艺参数的设定提供了参考.     

基于目标函数的冷连轧轧制力模型参数自适应

为提高轧制力模型的预报精度,提出了一种基于目标函数的轧制力模型参数寻优方法该方法通过建立轧制力模型参数自适应目标函数,以变形抗力和摩擦系数模型中的自适应系数作为寻优参数,采用Nelder-Mead单纯形算法对目标函数进行求解,从而获得满足轧制力精度的模型自适应系数本文提出的轧制力模型参数自适应方法已应用于某1700mm五机架冷连轧机组.现场应用表明:采用轧制力模型参数自适应后,轧制力模型计算值与实测值的均方差由不采用自适应的129%降至32%,证明该参数自适应方法能显著提高轧制力模型预报精度,满足在线控制要求.     

轧制速度加载方式对轧机振动特性的影响研究

带钢在轧制过程中表面会产生振痕,严重影响带钢表面质量及后续使用,但由于复杂多变的轧制工况,轧制参数加载方式对轧机振痕振动的影响仍是目前存在的难题之一。文章建立了森吉米尔二十辊轧机耦合动力学模型,研究了轧制速度在加载过程中对轧机振动特性的影响。利用现场试验验证了模型的有效性和分析过程的合理性。为合理优化轧制参数加载方式,抑制或消除振痕振动,对提高带钢表面质量和经济效益提供了重要的理论与实践支撑。     

基于GA-BP神经网络与敏感性分析的带钢厚度预测

为提高带钢厚度预测精度,构建了融合GA-BP神经网络和敏感性分析的T-GA-BP预测模型。首先通过循环迭代方式确定较优的BP神经网络隐含层的层数与节点数,再采用遗传算法对BP网络的权阈值进行优化。在此基础上,利用Tchaban算法进行敏感性分析,研究输入层中各工艺参数对带钢厚度的影响程度,筛选出重要参数作为新的输入样本来训练T-GA-BP神经网络模型,以降低网络复杂度。采用实际生产数据进行测试,结果表明,T-GA-BP模型的带钢厚度预测精度要高于BP、GA-BP、RBF、Elman神经网络等其他优化模型。同时,工艺参数敏感性分析结果可为轧制工艺调控方案的制定提供参考。     

冷连轧过程控制轧制力模型综合参数自适应

轧制力模型是冷连轧过程控制系统的基本模型,影响其预报精度的主要因素是材料的变形抗力和摩擦因数. 本文采用参数自适应方法来提高轧制力的预报精度. 在对轧制力模型进行自适应过程中,将材料的变形抗力作为轧制过程模型的整体属性,各机架根据累计变形程度确定各自的变形抗力. 在此基础上,将摩擦因数看成是各机架的单体属性,各机架取不同的模型参数. 实践证明,这种综合考虑变形抗力和摩擦因数的参数自适应方法可以对二个参数同时进行修正,能有效提高轧制力模型的预报精度.     

连轧管机的自激振动分析

无缝钢管的轧制变形区作为轧制过程的工作界面,其动力学特性对连轧管机的轧制振动有决定性影响.分析了动态情况下轧制界面上的界面摩擦、轧制变形规律、轧辊运动等行为机理及其耦合特性,建立了轧制界面的动力学模型,通过模型研究轧制工艺参数与轧制力能参数的关系,分析了连轧管机的自激振动发生的原因,并用数值模拟方法分析了在不同轧制条件下的轧制变形区的工艺参数与连轧管机的自激振动关系,为解释连轧管机的自激振动机理提供理论基础.     

热带钢轧机板形综合控制技术开发

为了改善热带钢轧机的板形控制性能、提高产品的板形质量、降低生产消耗,针对工作辊可轴向窜动的热带钢轧机,在大量有限元模拟基础上开发了特殊的工作辊辊形技术和支持辊辊形技术及相应的板形控制模型,包括过程控制系统(L2级)的板形设定控制模型和基础自动化系统(L1级)的弯辊力前馈控制模型、凸度反馈控制模型及平坦度反馈控制模型.在经历离线模型建立、在线编程和调试等诸多复杂过程后,辊形技术及板形控制模型在工业宽带钢热轧机上进行了长期、稳定的应用.生产实践表明,采用这些板形控制技术后,凸度偏差控制在±18 μm的比例超过93%,平坦度偏差控制在±25 IU的比例超过94%,同时实现了自由规程轧制.     

万能型钢轧机轧制规程优化设计

采用综合约束函数双下降法研究了万能可逆轧H型钢降低电耗的优化轧制过程，以总轧制能耗最小为目标，各首次轧件出口厚度为优化计算的自变量进行了优化。优化计算结果应用于生产试验表明节能效果良好。由于在轧制规程优化过程中考虑了各种约束条件，所以求得的优化轧制规程不但能满足轧机强度和电机功率要求，而且能保证所轧制的H型钢具有良好的尺寸精度。