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热带钢轧机辊系纵向刚度在线计算模型 总被引：2，自引：1，他引：1
为了提高辊缝在线预报精度,在传统影响函数法基础上,建立可以进行在线计算的快速辊系变形计算模型. 该模型综合考虑了各种因素对辊系纵向刚度的影响,省去了繁琐的补偿模型实验过程,在提高计算精度的同时大大提高了计算速度. 应用日钢1580热连轧数据进行了离线计算,分析了轧件宽度对辊系纵向刚度的影响,并与传统宽度补偿模型计算结果进行了比较. 模型计算精度有所提高,每个工况耗时20ms,模型可以在线应用. 相似文献
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根据轧制数量、测量数据质量和轧制力预报误差的影响,建立了轧制力自学习速度因子优化模型. 在长期自学习的判定条件中综合考虑了规格分档的变化以及厚度、宽度的改变量,减少了换规格的次数. 长期自学习系数计算时利用了从前一块钢数据中分离出的设备状态信息,从而改善了模型自学习的连续性. 离线仿真分析结果表明,轧制力计算精度相对于自学习算法优化前有较大的提高. 相似文献
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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%. 相似文献
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