热连轧带钢终轧温度的影响因素

在传统传热模型基础上开发了带钢热连轧精轧温度控制模拟软件,系统地分析了穿带速度、带钢粗轧出口温度、带钢机架间厚度、水冷换热系数和工作辊材质等7种因素对带钢精轧出口温度的影响规律;确定了影响带钢终轧温度的主要因素;使用现场实测数据对模拟软件计算精度进行了检验,表明开发的精轧温度控制模拟软件计算精度较高.为建立高精度热连轧带钢温度在线控制模型提供了理论依据.     

热轧带钢层流冷却系统的数学模型

以某热轧厂为例 ,介绍了热轧带钢层流冷却控制的数学模型 ,主要包括空冷模型、水冷模型、前馈模型、反馈模型、自学习模型·研究了PID算法和Smith预估器控制器在反馈控制中的应用·从现场实际应用效果来看 ,模型简单实用 ,卷取温度基本上被控制在目标温度上下限范围内·     

卷取温度对热轧X70管线钢层流冷却过程残余应力的影响

通过热膨胀仪和Gleeble3500热模拟试验机检测X70钢的膨胀系数、高温屈服强度和弹性模量,采用Marc有限元软件计算了热轧带钢在层流冷却中卷取温度分别为500、550和600℃时的温度场、相变体积分数、残余应力随时间的变化.结果表明:层流冷却过程中,在水冷前期带钢边部的应力超过了该温度下钢板的屈服强度,带钢板形会向着边浪发展;水冷结束时,边部应力值再次超过屈服强度并发生了塑性变形,带钢板形会向着中浪发展.在保证X70管线钢性能的条件下,降低卷取温度有利于钢板贝氏体相变的完成和层流冷却阶段残余应力的降低.     

热轧层流冷却系统优化与模型参数自适应

针对热轧带钢卷取温度控制的不确定性和时变性, 利用系统优化与模型参数的自适应控制热输出辊道上带钢温度. 从控制模式、冷却策略、段跟踪和模型的再计算以及学习系数的读取等方面对系统进行了优化. 根据实际工艺状况, 实时采集现场数据对层冷模型中的参数进行自适应调整, 并就组别分类、空冷/水冷系数的回归分析进行了研究. 实践结果表明： 采用这种方法能满足现场需要, 卷取温度控制精度较高, 基本在-15～15 ℃范围内;控制效果和带钢性能良好.     

热轧带钢的冷却参数与翘曲关系

针对卷取温度为500℃的12 mm厚X70管线钢热轧带钢,利用MARC有限元软件建立层流冷却过程中的热-力-相变耦合的数学模型,计算两种下上冷却水比时层流冷却过程中温度场、应力、应变、相变体积分数和翘曲度随时间的变化.结果表明:1.25水比的冷却过程中,厚度方向上各面的冷却速度不一致,导致水冷前期带钢上下表面应变不同,带钢会产生向上的翘曲,冷却过程中边部最大的翘曲量达到21.84mm;水冷后期带钢板形会逐渐恢复平直,但由于水冷过程中发生塑性变形,终冷时厚度方向上贝氏体含量的差异,卷取时带钢边部依然有-9 mm的翘曲量.上下表面的不均匀冷却是引起翘曲的根本原因.在保证X70管线钢性能条件下,采用1.58的下上水比工艺,卷取时边部翘曲量仅为-0.58 mm,合适的下上水比能大幅度减小层流冷却过程中带钢的横向翘曲.     

热连轧层流冷却系统速度前馈补偿的优化

结合现场情况介绍了热轧带钢层流冷却设备和控制系统的数学模型,其中数学模型主要包括空冷模型、水冷模型、反馈控制模型和自学习模型.由于某热轧厂采用非匀速轧制工艺制度,带钢在冷却区内既有较大升速又有较大降速,原层流冷却系统不能够适应轧制速度的变化而影响卷取温度控制精度,故需针对轧制速度的变化进行速度前馈补偿控制;从过程自动化...     

热连轧带钢层流冷却过程温度场模拟

轧后冷却过程中,卷取温度对带钢最终的微观组织和力学性能有重要影响。针对带钢轧后的层流冷却过程,分别采用有限差分法和有限元法,建立了带钢厚度方向的温度场模型,并将模型计算值与实测值进行对比。结果表明,两种方法建立的模型均能较准确地反映层流冷却过程中带钢的瞬态温度分布,为进一步分析带钢的微观组织转变和力学性能提供了依据。     

热轧带钢超快速冷却过程的温度控制策略

针对热轧带钢超快速冷却过程温度控制,通过建立带钢冷却过程中的空冷、水冷温降模型,采用前馈、反馈与自适应相结合的温度控制策略,提高带钢的中间温度和卷取温度的控制精度,并应用于热轧带钢生产线。应用效果表明,带钢轧后温度控制达到了较高的精度,并有效地提高了带钢的力学性能。     

传热与相变耦合的卷取温度模型自适应方法

为实现卷取温度模型水冷换热学习系数和奥氏体相变速率学习系数的在线实时滚动优化,采用数学方法对带钢段间温度自适应进行研究.首先,构建一个以带钢段初始学习系数为重心的等边三角形,基于各顶点对应的学习系数,分别利用带钢温度模型预报卷取温度,从而获得学习系数对卷取温度的一阶偏导数增益;接着,根据带钢段实测卷取温度与模型预报值的偏差计算学习系数增量部分的瞬时值,并依据学习速率进行学习计算、有效性检查和平滑处理.最后,将学习系数增量值应用于卷取温度动态设定模型,对冷却区内的所有带钢段的冷却规程进行更新.实际应用表明,卷取温度段间自适应方法能够快速响应轧制速度的变化,对卷取温度进行高精度控制.     

厚规格热轧带钢高精度卷取温度控制模型

卷取温度是影响带钢组织性能的重要工艺参数.在生产实践中，如何提高厚规格带钢卷取温度的控制精度是一个难点.针对厚规格带钢在层流冷却过程中的工况特点，提出了温度场计算模型和对流换热系数模型的改进方法，并开发了一种全新的基于相似策略的自适应模型，以改善卷取温度前馈控制效果.经现场应用证明，本文提出的方案能有效提高厚规格带钢的卷取温度控制精度，其中厚度大于12 mm的带钢平均命中率可达到94.9%.     

热连轧工作辊三维瞬态温度场数值模拟

考虑水冷、空冷、摩擦热和变形热以及工作辊与轧件接触热传导等动边界条件，采用有限差分法，建立了热连轧工作辊三维瞬态温度场分析计算模型。使用该模型实现了对工作辊温度的动态分析和精确计算，预测工作辊非稳态轧制时的瞬态温度分布、稳态温度场和终轧后空冷时的温度场。     

热轧带钢超快速冷却过程的换热分析

采用有限差分数值计算方法,确定了热轧带钢实现超快速冷却的综合对流换热系数范围,对于厚度为3~4 mm的带钢,实现300~400℃/s超快速冷却速率所需的带钢表面对流换热范围约为(4~8)kW/(m2.K).分析了水冷过程中带钢表面的局部换热机理,认为冷却系统实现超快速冷却的关键在于扩大带钢表面射流冲击换热区的面积.温度场的计算分析表明,与层流冷却相比,超快速冷却条件下厚度方向的温度梯度显著增大,有必要在超快速冷却技术的实际应用中考虑厚度方向温度梯度的影响.     

热轧带钢轧后冷却控制及其自学习方法

热轧带钢轧后冷却过程中卷取温度的控制精度是保证带钢表面质量和板形良好的一个关键因素,因此温度控制精度的核心是冷却过程控制模型的建立,同时新的数学模型应该具有自学习功能以提高控制精度.以此为出发点,建立了具有非线性结构特征的热轧带钢冷却过程控制的数学模型,并对新模型的自学习能力进行了研究,使该模型能够不断地修正其关键参数以提高温度控制精度,从而增强了模型的自适应性.通过对该冷却过程数学模型的现场实际应用,验证了该冷却数学模型的卷取温度控制能够达到较高的精度,为提高带钢产品质量奠定了基础.     

热轧带钢层流冷却温度优化控制策略研究

在热轧带钢生产过程中,卷取温度是影响成品带钢性能的重要参数之一,其精度的高低对带钢质量至关重要.为保证产品具有良好的性能,采用层流冷却装置对热轧后的板带进行冷却控制,喷水系统的设定是层流冷却过程控制的关键.在冷却过程中带钢的温度不能在线连续检测,其过程具有强非线性和时变性,而且在冷却过程中存在相变,因此难以建立精确的数学模型去描述这一冷却过程.随着带钢厚度,精轧出口温度和轧制速度的变化,单独的前馈/反馈控制很难满足高精度的温度控制需要.在本文的研究中,一系列层流冷却控制策略被采用,包括前馈/反馈控制,自适应算法,以及控制带钢整体温度的均匀性策略.实践应用表明这些控制策略得到很好的检验,能有效地提高卷取温度的控制精度和均匀性.     

影响冷轧双相钢生产稳定因素的控制

生产稳定性控制是双相钢汽车板质量与成本控制的关键。对某钢厂冷轧双相钢生产过程中的实际问题进行分析和实践,结果表明,酸轧焊机的后加热参数、激光功率和焊接速度以及连退焊机的合理参数决定了焊缝质量;冷轧机生产时钢种过渡强度差是引起勒辊和断带的主要因素;连退快冷工序冷却负荷分配控制是连退机组生产稳定的关键因素。通过对不同工序的参数进行优化,提高了双相钢生产的稳定性和产品性能均匀性。     

含相变内热源的带钢层冷温度建模及自适应

研究分析带钢在层流冷却过程中的传热,采用厚度方向的有限元差分温度模型,替换原温度设定系统中计算误差较大的指数模型．同时,采用可加性法则建立空冷区和水冷区相变率和潜热计算模型,构建了以相变潜热为内热源的层流冷却厚度分布温度模型．在高精度的新温度设定系统基础上,将神经元网络引入现场自适应系统,根据现场数据采集系统的实测数据对模型中的换热系数进行在线参数调整．结果表明,改造后的层冷温度设定系统比原系统精度高,在变钢种变规格轧制时误差波动小．     

基于密集冷却工艺的700 MPa级高强带钢减小残余应力研究

目前密集冷却工艺已广泛用于生产高强度带钢,但是该技术冷却速率较快的特点易造成带钢冷却不均匀等问题,导致带钢残余应力过大,进而产生边浪等板形缺陷。本文利用有限元方法,使用ABAQUS有限元软件建立某700 MPa级高强度带钢在密集冷却工艺下的模型,实现温度-相变-应力耦合计算,并进行多个实验验证了模型的准确性。通过修改有限元模型边界条件和初始条件,研究边部遮挡和初始温差对带钢层流冷却阶段产生的残余应力分布的影响规律。对于减小带钢层流冷却过程中产生的残余应力,减小带钢进入层流冷却前的初始温差更加有效。本研究成果经过现场试验验证,可靠性较高,可用于指导该种类型高强带钢生产,以减少带钢的残余应力,提高带钢板形质量。