热连轧机轧制力和轧制力矩模型研究

研究了一种适用于热连轧机的新型高精度轧制力和轧制力矩模型,建立了一个轧制力功系数和轧制力矩功系数的新型指数公式,将两个系数的表达式统一起来,仅含"压下率"和"压扁半径与出口厚度之比"两个影响因子,形式简洁,物理意义明显.给出了新型指数公式中待定参数的确定方法,求得的待定参数值对不同钢种和不同精轧机架具有通用性.预测实践表明,新型轧制力和轧制力矩模型提高了热连轧过程中轧制力和轧制力矩的预报精度,可用于热轧板带生产线精轧机架的在线控制.     

热轧带钢自适应穿带策略的优化

热轧带钢生产过程中,为保证穿带自适应正常投用,需要准确区分影响轧制力预报的各个因素.本文通过计算影响系数的方式分析了轧制力的各个影响因素,以此为基础建立了线性方程组,并使用最小二乘法求解得到了准确的预报偏差量.最后通过校核机架对自适应规程进行校核,保证了自适应规程的准确性.本优化策略已成功应用于某热连轧生产线,实际生产数据表明,采用穿带自适应优化策略之后轧件的头部厚度控制精度得到了显著提高.     

常规热连轧线Ti-IF钢铁素体轧制工艺探讨

常规热连轧作为最常用的钢材生产方式,其主要使用板坯连续加热进行铸钢。同时在钢坯轧制前要除去表面的氧化铁皮,粗轧后再利用计算机控制技术进行精轧,最后使用无旋水流来完成热轧板带的冷却活动。通过分析常规热连轧线的Ti-IF钢铁素体轧制工艺,提出利用Ti-IF钢铁素体轧制进行组织强度与加工控制的方案。     

热连轧轧制力模型系数回归的新方法

热连轧过程中,为了提高轧制力预设定精度,提出一种新的修改轧制力模型参数的方法·利用ＢＰ神经网络对以往的大量生产数据进行训练、预测·对ＢＰ神经网络的预测结果利用最小二乘法,回归出轧制力模型中的温度相关系数ｍ１和变形速度相关系数ｍ３·现场生产实验证明,应用修改后的轧制力模型系数,提高了轧制力预设定精度,从而使头部厚度精度有较大提高·对于象本溪钢铁公司热连轧厂这样的老企业,这种新方法更具有在线应用的可行性·     

带钢热连轧机组活套自动控制及应用

活套是在金属热连轧过程用来调整轧机之间张力的最主要设备,由于金属热轧制的发展已有几十年的历程,在此过程中,随着自动化控制技术的日益提升,活套控制的精度和智能化越来越高,该文通过带钢热连轧生产线精轧机组活套的应用,对其先进的功能和作用进行了详细介绍和说明,并分别说明了活套的两种控制方法:常规PI控制和ILQ控制的原理以及在两种自动控制方法在轧制过程中的实际应用。     

济钢热连轧无取向硅钢生产实践

硅钢生产是热轧带钢生产中难度较大的品种之一。在生产过程中，生产稳定性及产品质量的保证是硅钢生产是否顺利的两个主要攻关难点。济铜1700热连轧厂通过生产实践，克服制约硅钢生产的几大难题，如：带钢在机架间游动、活套挑套严重、氧化铁皮压入、轧制稳定性差、带钢温度难控制等。通过总结生产经验，硅钢生产得到了长足进步的同时提升济钢热连轧产品品种结构。     

ABAQUS二次开发技术在板带热连轧数值模拟中的应用

考虑到板带轧制有限元分析过程中建模效率低、参数修改复杂等缺陷,依据参数化分析理论,采用ABAQUS软件提供的GUI工具包与Python脚本接口,通过二次开发得到了带钢热连轧机组可逆轧制过程的专用的前、后处理模块,用户在输入有限个参数的前提下,能实现前处理模块自动化建模、后处理模块数据的提取与分析。利用某钢厂提供的带钢热连轧机组现场生产数据对所开发的前、后处理模块进行了应用验证。验证结果表明:对于前、后处理模块的较优开发,不仅有效的提高了轧制过程模型的建模效率,而且所开发的模块可靠性较高,模拟计算数据与生产数据基本吻合,相对误差不超过5%.     

带钢热连轧机KFF—AGC系统的研究与应用

为了提高热轧带钢厚度精度,采用硬度前馈AGC方案,建立了KFF-AGC控制算法的数学模型,并分析了带钢热连轧过程造成厚度偏差的主要原因.结果表明,中等宽度带钢热连轧机应用KFF-AGC系统后,带钢厚度精度明显提高,热连轧机下游末两架精轧机的轧制力波动变化小,且带钢轧制过程更加稳定,为板形控制创造了良好的条件.     

基于时频分析技术的轧机信号处理

轧制生产过程中,通常要对轧制力、张力和板厚等轧制变量进行准确的测量和记录,借助时频分析技术,对这些信号进行处理,给出有价值的信息,可以更好的了解轧制过程中设备的运行状况,同时也能协助改进控制系统和轧制工艺。为了比较全面了解稳定轧制过程中轧制力和张力的变化特征。文采用了时频分析手段进行分析,并从中总结出包括三倍频颤振在内的一些典型的信号变化规律。     

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.     

武钢热轧厂精轧制压力数学模型的研究

在计算机控制热轧带钢的生产中,为使带钢顺利通过轧制线,获得具有一定尺寸精度、良好板型和具有一定机械性能的成品、确保整个轧制线上设备的安全运行,必须建立一套完整的能被计算机所应用的数学模型。轧制压力数学模型对精轧机组辊缝设定至关重要,它决定着轧制过程的正常进行和成品带材的尺寸精度。 武钢1700热连轧厂是全套从日本引进具有七十年代水平的计算机控制的生产,所采用的控制模型均属日本专利。几年来的生产实践表明,日本所提供的精轧轧制压力模型     

基于遗传算法的热连轧机负荷再分配

以工业轧机为对象,根据热连轧板形前馈的特点,研究提出了基于遗传算法的轧制力负荷再分配的模型.实验数据对比分析结果表明,使用该策略能够获得良好的板形及生产的平稳过渡,可用于热连轧生产.     

热轧厚度自动控制仿真系统的设计

正常生产的轧机不可能提供太多的试验机会,为给某热连轧厚度自动控制系统的改造提供一个仿真实验的平台,通过对某钢厂热连轧机轧制控制过程的深入研究,采用组件对象模型(COM)技术将轧机7个机架的厚度自动控制系统进行模块分割,并对每一个子模块进行机理建模,然后利用M ATLAB中的S IMUL INK封装联结各个子模型,最后建立起热连轧多机架仿真系统,为生产现场试验新工艺、新产品提供了一个安全、可靠、离线的软环境。     

热轧非稳态过程轧制力自学习模型优化

为提高热连轧非稳态过程轧制力的预测精度,提出了一种轧制力自学习模型优化方法. 将模型自学习系数分解为层别学习系数和轧制状态学习系数,表征机架间轧制力预报偏差的遗传特性及实际轧辊状态对模型预报的影响.在系数更新过程中,根据层别距离分别对学习系数进行更新,减小了轧制规格切换时轧制力的预报误差.所提方法已成功应用于某热连轧过程,与原模型相比,优化后的自学习方法的预测偏差从2.8%降低到1.4%,均方差从3.3%降低到1.7%,有效提高了非稳态过程轧制力的预测精度和鲁棒性.     

大规格轴承钢棒材连轧工艺有限元模拟与分析

结合现场轧制工艺条件,采用大型非线性有限元软件对大规格轴承钢棒材连轧工艺进行数值模拟,主要分析大规格轴承钢棒材在热连轧过程中各道次等效应变场和轧制力分布情况。结果表明,大规格轴承钢棒材在各道次轧制过程中的变形区域主要集中在轧件的表层,芯部等效应变较小;各道次之间轧制力急剧变化不利于轧制工艺的改善,同时也会对轧制设备提出更高的要求;各道次轧制力分布不均匀主要是由现场轧制工艺规程中各道次轧件压下量分配不当造成的。     

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。     

轧制工艺参数对H型钢金属流动规律的影响

根据某H型钢生产厂的实际生产数据,建立终轧产品为 H200×200×12×8的热连轧模型。利用有限元软件ANSYS -LSDYNA对热连轧过程进行数值模拟。根据模拟结果,分析金属流动规律和变形规律。由于腹板和翼缘在不同的变形区内进行变形,H型钢的变形过程较为复杂,腹板与翼缘连接处金属变形尤为复杂。腹板和翼缘的金属由于延伸率不同而导致腹板和翼缘的金属之间进行相互交换。研究 H型钢腹板和翼缘的金属流动和变形与延伸率、轧制速度、摩擦系数等因素之间的影响规律,为制定合理的轧制规程,提高产品质量提供依据。     

板带轧制工艺控制理论概要

以最小阻力定律、体积不变条件和秒流量相等条件为内容的经典轧制理论,经试验、演绎形成了较完整的轧制应用技术科学体系,这种体系所反映的是静态规律。在轧制理论发展中引入控制论、信息论、计算机科学等高新技术,对轧制过程进行控制。在轧制理论发展史上,弹跳方程建立之前是以力学为基础建立的经典轧制理论,之后为以力学和控制论为基础建立的基本轧制工艺控制理论。文章提出工艺控制理论概念,是在基本轧制工艺控制理论的基础上建立的新的理论体系,主要内容包括：在连轧张力理论中反映了张力的负反馈,建立了连轧张力理论体系;在厚控过程中,     

板带热轧中间坯厚度分布规律研究

在热连轧生产过程中,受测量环境和测量手段的限制,尚未实现对中间坯厚度的实时在线精确测量,对产品最终的厚度精度和精轧区穿带过程稳定性造成影响。为解决此问题,采用轧制特性法分析中间坯厚度产生偏差的原因;为进一步研究各因素对厚度偏差影响的规律,通过影响系数法计算中间坯长度方向上温度和厚度分布,建立热力耦合有限元模型,并将有限元结果与计算结果进行比较。研究结果表明：随着轧制过程的进行,在轧制方向上,中间坯温度逐渐降低,头、尾温度的平均偏差约为22℃,头、尾最大温度偏差达到32℃;由于温度偏差导致中间坯厚度呈变大趋势,中间坯头尾厚度偏差为0.20 mm,长度方向最大厚度偏差达0.53 mm;本文得到的中间坯厚度和温度的分布能够为后续精轧过程提供前提条件,为高精度控制成品轧件的厚度以及维持穿带稳定性提供依据。     

防止冷连轧机穿带和轧制时带钢断带的措施

本文对冷轧机的断带原因从电气控制系统方面做了分析。影响断带的主要原因有:测速发电机产生的影响;厚度变化的影响;线速度变化的影响;张力的相关影响;轧制力矩分配不合理的影响等。防止断带可采用:速度调节器参数的合理配合;张力自适应调节;厚度补偿;张力相关校正和轧制力矩合理分配等措施.