中板轧制过程板坯弯曲生成与抑制之二──采用上压法抑制板坯弯曲

研究在中板轧制过程中抑制板坯弯曲的措施．在国内外首次应用上压法轧制来抑制 中板轧制过程中板坯生成的弯曲现象，从理论上建立了板坯上下表面温差与轧辊辊径差的关 系，为现场提供配辊原则．     

中板轧制过程板坯弯曲生成与抑制之二--采用上压法抑制板坯弯曲

研究在中板轧制过程中抑制板坯弯曲的措施，在国内外首次应用上压法轧制来抑制中板轧制过程中板坯生成的弯曲现象，从理论上建立了板坯上下表面温差与轧辊辊径差的关系，为现场提供配辊原则。     

中板轧制过程板坯弯曲生成与抑制之三--温差、压下率对板坯弯曲的影响

研究了在中板轧制过程中抑制板坯弯曲的措施之一，从理论上建立道次压下率大小和板坯断面温差与板坯弯曲的关系，从而给出抑制板坯弯曲时道次压下率最佳值的确定原则，其正确性已被实践所证明。     

中板轧制过程板坯弯曲生成与抑制之一--轧制参数特征

中板轧制过程板坯弯曲现象是中板生产中普遍存在的难题，针对这一问题，利用测试技术对中板轧制过程板坯生成弯曲时的轧制参数进行了综合测试，摸清了轧制参数的变化规律及特点，为板坯弯曲的机理研究和设备改造提供了可靠的科学数据。     

中板轧制过程板坯弯曲生成与抑制之一──轧制参数特征

中板轧制过程板坯弯曲现象是中板生产中普遍存在的难题．针对这一问题，利用测试技术对中板轧制过程板坯生成弯曲时的轧制参数进行了综合测试，摸清了轧制参数的变化规律及特点，为板坯弯曲的机理研究和设备改造提供了可靠的科学数据．     

中板轧制过程板坯弯曲生成与抑制之四 ——电气传动系统对板坯弯曲的影响

从理论上分析了电气传动系统参数对要反坯弯曲的影响，给出了抑制板坯弯曲的方案并给予实施，实践表明用电气传动系统参数的非对称来抑制板坯弯曲的效果显著。     

厚板轧制头部弯曲的有限元分析

采用二维大变形热-力耦合有限元法分析了厚板轧制头部弯曲的现象,得到了不同的轧制线高度、摩擦状况、上下工作辊直径和上下工作辊转速时对厚板轧后头部弯曲的影响。结果表明,在其他条件相同的情况下,合适的轧制线高度范围是22-33 mm;采用下压法轧制时,合适的下工作辊直径与上工作辊直径差范围是0-20 mm。该结果可为厚板轧制过程参数的设定提供参考。     

厚板轧制头部弯曲的有限元分析

采用二维大变形热-力耦合有限元法分析了厚板轧制头部弯曲的现象,得到了不同的轧制线高度、摩擦状况、上下工作辊直径和上下工作辊转速时对厚板轧后头部弯曲的影响.结果表明,在其他条件相同的情况下,合适的轧制线高度范围是22-33 mm;采用下压法轧制时,合适的下工作辊直径与上工作辊直径差范围是0-20 mm.该结果可为厚板轧制过程参数的设定提供参考.     

热轧立轧小柔度板坯允许轧制压力的研究和应用

为解决板坯调宽立轧过程中常出现弯曲失稳问题,寻求实现稳定轧制的立轧允许轧制压力值,对热轧立轧小柔度板坯稳定轧制的允许轧制压力进行了研究,推导并建立了立轧小柔度板坯允许轧制压力的计算公式. 实验和应用结果表明,对于处在小柔度范围内(10相似文献   

平整轧制件弯曲成因分析及对策

针对苛公司1420HC双平整机组线上平整轧件所出现的弯曲现象，应用文献[1,2]的研究结果，分析了平整轧制轧件产生弯曲的原因，并提出了消除平整轧件弯曲的对策。通过生产实践，取得明显的实效，使平整轧制的弯曲平均值原来的25mm下降到12mm以下，达到企业的板形控制要求。     

中厚板轧线的坯料出炉时间控制

针对中厚板轧线,研究了在实行控制轧制工艺时,如何对坯料的出炉时间进行合理控制,以满足多坯交叉轧制过程轧制节奏控制的需要.介绍了典型单机架中厚板轧线的设备布置情况,并根据不同交叉轧制情况下的轧制节奏控制状态确定坯料之间的轧制间隔时间;根据具体轧线布局计算坯料的出炉运输时间,并确定坯料的出炉剩余时间.考虑其他非理想状况的影响因素,设置坯料出炉剩余时间极限值,实际控制中通过调整该值,保证坯料出炉时间控制的最佳效果.     

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.     

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。     

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.     

热轧16MnR中板再结晶规律

借助于理论与实验模型,通过计算机模拟研究了16MnR中板控轧过程中,金属内部因奥氏体再结晶导致的组织结构的变化,并根据实测结果对静态再结晶模型进行了修正。所得结果与实测符合得较好,作为将理论与实验的研究结果应用于现场的初步尝试,为在生产实际中控制与预报中板的组织与性能提供了理论基础,并为再结晶软化不充分时的力能计算提供了修正的依据。     

基于遗传规划的中厚板轧制力矩的非线性回归

研究热轧中厚板轧制力矩的计算方法. 运用遗传规划法分析中厚板轧制过程的现场数据,找出与轧制力矩密切相关的因素,将其作为自变量生成函数表达式,体现轧制力矩的变化规律,得出轧制力矩非线性回归计算模型和相关参数, 并完成了算法设计和编程实验. 实验结果表明,计算值与实测值的平均相对误差为6.23%. 该模型已应用于临汾钢铁公司2800mm中厚板的轧制生产中.     

中厚板轧制轧件头部弯曲模拟计算

在建立中厚板轧制轧件头部弯曲人工神经网络模型的基础上,计算分析了中厚板精轧过程上下辊转速比、压下率、来料厚度材质对轧件头部弯曲的影响,并给出了轧件头部弯曲控制参数下辊转速比和压下率的最优控制范围。     

平辊薄件轧制的刚塑性有限元计算

本文用钢塑性有限元方法,对平辊同步和异步薄件轧制进行了计算,求出力能参数、速度场和应力应变场,并对二者加以比较。之后,又对异步轧制的特征进行了分析。