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.     

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.     

超快冷下X70管线钢热轧工艺及显微组织

研究了14.2 mm X70管线钢轧后经超快冷+层流冷却、层流冷却两种冷却制度后的显微组织及力学性能,讨论了超快冷+层流冷却下实验钢强韧化机制.结果表明:两种冷却制度下实验钢力学性能均满足API SPEC 5L X70要求,超快冷+层流冷却下实验钢强度、塑性及韧性较高,综合力学性能良好;不同冷却制度下显微组织均为贝氏体铁素体+针状铁素体+M-A岛混合组织,其中超快冷+层流冷却下针状铁素体、M-A岛组织更加细化;超快冷+层流冷却下实验钢主要强韧化机制为细晶强化与纳米析出强化;实验钢理想轧后冷却工艺为:820~840℃终轧+超快冷至450~500℃+层流冷却至350~400℃+卷取.     

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...     

利用神经网络提高热轧带钢卷取温度的控制精度

针对热轧带钢层流冷却过程的复杂性,以国内某热轧厂层流冷却系统为例,分析了层流冷却系统的组成以及相应的空冷和水冷数学模型.采用神经网络与数学模型相结合的方法,对带钢实测卷取温度与目标值的偏差进行了预报,证明利用神经网络能较好预测卷取温度的偏差值,进而对数学模型中的参数进行调整,实现高精度的卷取温度控制.结果表明,卷取温度比传统数学模型控制的标准差降低了21.94%.     

热轧带钢层流冷却过程中温度与相变耦合预测模型

建立了温度与相变耦合有限元模型,对带钢轧后冷却过程中带钢厚度和宽度方向的温度场进行了模拟计算.建模过程中,考虑带钢的各金相组织的密度、导热系数、比热容等物性参数为温度的函数,取各相的线性平均值用于计算.根据连续等温转变实验曲线,采用Avrami方程和Scheil可加性法则计算带钢相变潜热,实现温度和相变耦合求解.计算结果表明,带钢经过层流冷却后,沿厚度方向存在着一定的温差,带钢温度沿宽度方向分布不均匀,和现场实测结果吻合.     

天铁1750热轧层冷模型的调整和优化

天铁1750mm热轧生产线投产以来,二级层流冷却模型系统存在缺陷,不能涵盖所有钢种和规格的冷却策略,造成带钢卷取温度命中率较低、带钢头尾性能不一致等问题。通过对该控制系统参数的优化,大大提高了带钢头尾温度命中率,层流冷却模型更加适应现场的实际情况。     

超快冷对X80管线钢屈强比的影响

对超快冷条件下X80管线钢屈强比的影响因素进行了系统研究;结合光学电镜、扫描电镜和透射电镜对冲击断口和组织的观察,得出了超快冷条件下低屈强比X80管线钢强韧性匹配的最优工艺.结果表明:随着超快冷终止温度的降低,实验钢强度和屈强比均呈升高趋势;超快冷终止温度为655℃时,实验钢组织由针状铁素体、贝氏体和M/A岛组成,强韧性匹配良好;在"超快冷+空冷+层流冷却"的冷却模式下,随着空冷时间的延长,实验钢的屈强比逐渐降低;超快冷的应用在提高实验钢强度的同时有利于实现X80管线钢的低屈强比,为高级别的抗大变形管线钢的开发奠定了基础.     

X65管线钢板交替与连续控冷工艺的计算与比较

为减小X65管线钢板控制冷却后的残余应力和翘曲,通过开发线性混合热膨胀模型、拓展Avrami相变动力学模型和应用Leblond的相变诱发塑性(TRIP)模型建立了热力耦合有限元模型,考虑了控冷时的弹塑性变形、热膨胀、相变潜热、相变膨胀、TRIP等所有物理效应.用该模型研究了2种控制冷却工艺下X65管线钢板的温度、残余应力、残余应变及翘曲.结果表明:与连续控冷相比,交替控冷使板的温度进一步降低7℃;上表面一侧的残余拉应力峰值进一步减小44 MPa;下表面一侧的残余总压应变峰值进一步增加0.001;翘曲由0.54×10-3减至0.09×10-3;故交替控冷可降低板内的残余应力,并减小翘曲.     

控制冷却对管线钢X65组织细化与性能的影响

在实验室φ450热轧实验机上进行了微合金管线钢X65轧后控冷工艺的研究,以便为进一步工业化生产提供可靠的实验和理论依据.通过TEM分析可知,针状铁素体组织典型的形貌为非常微细的亚结构、高位错密度以及部分细板条铁素体,基体上弥散分布着M/A岛和渗碳体.实验表明,随卷取温度的降低和冷却速度的增加,显微组织明显细化,针状铁素体体积分数增加且力学性能得到提高.因而通过控制轧后冷却制度可以实现X65铁素体-少珠光体钢的柔性化轧制,细化组织,从而显著提高力学性能,达到甚至超过X70钢的级别.     

控轧控冷工艺参数对B510L钢性能的影响

基于热轧轧机HSMM模型建立了与某钢厂实际热轧生产线相一致的虚拟生产线. 以B510L钢为研究对象,分析了不同加热温度、终轧温度和卷取温度下所能获得的铁素体晶粒尺寸及相应的力学性能,并在此基础上为该钢厂提出了生产6.4mm厚B510L带钢的最佳工艺参数.     

热轧带钢层流冷却系统的技术开发与应用

热轧带钢层流冷却过程的卷取温度精度直接影响带钢的组织性能和力学性能,是保证板带质量和板形良好的关键因素。所以对热轧带钢卷取温度的控制,成为热轧生产中的重要环节,对其过程进行分析和研究具有深远的现实意义。以国内某热轧厂经过改造后的板带层流冷却系统为背景,对如何提高层流冷却过程的卷却温度精度及钢板内外温度均匀性从控制方法上入手进行了较深入系统的研究。     

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.