中厚板残余应变的工程计算方法

对于合金元素较多的中厚板,如果采用TMCP轧制工艺,残余应变将使得轧制力的计算误差达到30%以上·分析常规变形抗力模型,将温度作为影响变形抗力模型的关键因素,并结合大量实验数据,得出残余应变的大致温度影响区间,并分析残余应变在该温度区间对中厚板变形抗力的影响,然后提出残余应变的建模方法和工程计算模型·通过在线应用证明,该模型大幅度提高了变形抗力计算精度,使得计算误差控制在7%以内·     

冷连轧机轧制力在线计算模型

通过将轧制变形区离散化的方法,在考虑变形区内横截面上张应力、摩擦应力等影响因素沿带钢轧制方向分布规律及其与带钢厚度及压下量的关系的基础上,采用数学模型和神经网络相结合的方法计算了金属变形抗力,建立了冷连轧机轧制力在线计算数学模型. 经大型工业轧机生产实践数据检验,该冷连轧机在线轧制力计算模型预报误差控制在6.1%以内,满足模型在线控制要求,可提高在线控制轧制力模型的计算精度.     

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.     

基于神经网络与线性回归的轧制力预报

通过将SIMS轧制力计算公式进行相应简约化处理,避免了模型软件在该公式计算时的重复迭代求解,缩短了计算时间,因此更适合在线软件计算.利用现场实际生产数据反向回归出变形抗力模型中的系数,提高了模型中系数的准确性.用神经网络对变形抗力与应力状态系数的乘积加以修正,进一步提高了轧制力预报的精度.预测结果与实测数据比较表明,轧制力预报误差基本在±5％以内,满足了轧制力预报的精度要求.     

热连轧精轧机组预设定和自适应研究

以某厂热连轧精轧设定模块为研究对象,在其原有设定模型中添加了另外一种变形抗力模型,通过计算机编写程序,创建回归系数文件,修改输入计算模块,用新添加变形抗力模型回归过的钢种系数对现场生产中与其相近的钢种进行设定计算,比较变形抗力模型添加前后的轧制力预测值偏差。结果表明:添加变形抗力模型后的轧制力计算可以得到比较满意的精度;平滑系数在自适应学习中是十分关键的影响因素,在总结了精轧机组自适应模块中平滑系数的影响因素后,建立平滑系数的动态优化模型,通过编程读取实测数据计算轧制力,比较优化前后的轧制力误差,结果表明对于精轧机组自适应过程,动态优化平滑系数更有助于提高轧制力模型预报精度。     

热轧带钢精轧过程高精度轧制力预测模型

轧制力模型的计算精度直接影响热轧带钢厚度控制精度,目前大多数轧制力模型都把轧制压力分解成应力状态影响系数和变形抗力的乘积.选用与西姆斯公式吻合较好美坂佳助公式作为应力状态影响系数模型,并考虑残余应变的影响,建立了高精度轧制力预测模型.分析了残余应变对普碳钢和合金钢轧制力的影响,给出了带钢热连轧机组残余应变工程计算方法.现场应用结果表明,该轧制力模型具有较高的预测精度,可以满足在线要求.     

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.     

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。     

冷连轧第5机架轧制力模型

在冷连轧轧制过程中,综合考虑轧件、轧辊的弹性变形和轧件的塑性变形,将轧件的受力变形区分为:入口弹性变形区、塑性变形区和出口弹性变形区·采用数值积分法,迭代计算入口弹性变形区和塑性变形区的轧制力,用出口区单位压力分布曲线围成的面积和轧件宽度的乘积近似计算出口弹性变形区的轧制力,两者求和即得到第5机架轧制力计算模型·用现场记录的不同钢种和规格的多组数据进行仿真计算,结果表明,该模型满足冷连轧生产轧制力预计算所需的精度要求·     

热轧带钢精轧过程考虑相变的轧制力模型

对部分在精轧过程发生相变的热轧钢种,当在双相区轧制时,因奥氏体与铁素体的变形抗力随轧制温度的变化规律不同,使得传统轧制力模型的预报误差很大,影响轧制过程参数控制精度.为此,研发了一种适用于精轧过程发生相变的热轧轧制力模型.首先建立了余弦形式的相变体积分数模型,算出不同轧制温度下奥氏体与铁素体的体积分数;接着,建立加权形式的轧制温度对变形抗力影响项的计算公式,较好地模拟出轧件在双相区轧制的变形特性;最后,把该模型用于宝钢1880热轧轧制力预报在线计算,实际生产表明,该模型显著提高了无取向电工钢等精轧相变带钢的轧制力预报精度,改善了轧制稳定性.     

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.     

铝箔轧制力的计算

从铝箔轧制过程的实际出发,提出一个能够反映铝箔轧制过程物理变化规律的计算铝箔轧制力公式。本公式考虑铝箔入口和出口弹性变形和轧制铝箔两侧轧辊辊身端部弹性接触压力对轧制力的影响。本公式计算精确而且简便。     

AZ31温轧过程变形区温度模拟

AZ31镁合金薄板温轧过程中引起变形区温度波动的因素较多,因此变形区温度的精确预测是保证轧制工艺及产品质量的关键.本文利用有限元数值模拟软件针对AZ31镁合金薄板温轧过程变形区温度进行了数值模拟,给出了轧辊及轧件的物性参数及模拟的初始条件和边界条件,确定了影响变形区温度的5个关键因素为轧辊温度、轧件温度、轧件厚度、轧制速度及压下率.通过5水平的模拟正交实验方法获取模拟数据,回归了变形区温度数学模型,最后通过一组温轧模拟实验数据测试了数学模型计算精度.     

基于热轧生产实绩的变形抗力模型参数确立

基于某厂热连轧生产线实际数据,用单纯形法对16个钢种的变形抗力模型参数进行数学回归,得出其相应变形抗力模型,利用该变形抗力模型计算轧制力,经与实测值相比较,所构变形抗力模型能综合反映诸因素对轧制力的影响,既能重现样本数据,也能准确预报非样本数据。