无氧化辊底式热处理炉在安钢中厚板热处理线的应用

本文介绍了安钢中厚板热处理线无氧化辊底式热处理炉的技术特点,以及主体设备的构成和特性。     

中厚板轧制的计算机生产过程控制

本文通过介绍中厚板轧制计算机生产过程控制系统的实施，利用计算机通过多层网络构成的分级计算机系统，使之成为中厚板轧制生产自动控制的核心。阐述轧制过程计算机控制系统的功能和特点，利用计算机网络技术与工业现场管理相结合从而达到生产过程“从坯到材”的金属流自动化控制的目的，全面提高产品质量，提升企业的竞争力。     

任意多边形中厚板弯曲与振动的有限元计算

本文讨论多边形区域的中厚板弯曲与振动的有限元计算。采用一种新的四边形元,它的收敛速度快,精度高于同自由度的其它元,特别适宜于非正交边界的中厚板分析,数值实验表明算法是有效的,最后从理论上初步讨论了用边界元权函数级数解求解中厚板弯曲的可行性,给出了完整的算式。     

轧长展宽法控制边部形状的研究

作者通过理论分析和生产试验，开发了一种新的中厚板平面形状控制方法──轧长展宽法来控制边部形状，使轧后的板形和侧边折叠现象大大改善，经济效益显著。     

中厚板轧后高密度管层流快冷控制模型

根据鞍钢厚板厂投产的国内第一套中厚板轧后高密度管层流控冷装置的特点,结合理论分析,建立了一套适用于中厚板轧后快冷的控制用数学模型.该模型由层流冷却预设定冷却模式、各预设定冷却模式下终冷返红温度预报模型、终冷返红温度修正模型、自学习模型等组成,且该套模型已在鞍钢厚板厂投入使用.     

中厚板轧制过程计算机控制系统结构的研制

介绍了中厚板轧机过程控制系统的组成和功能,根据中厚板轧制过程的特点,详细分析了模块间数据的通讯方式.在现场应用的基础上,提出了系统软件的设计规划,建立了通讯与模型相分离的两层进程的软件体系结构,完全满足了过程控制系统运行的安全和稳定,简化了系统的调试和维护.软件体系结构采用了易于扩展的开放性设计,使其适用性更强,这种结构同样适用于冷却过程计算机系统的开发.     

中厚板厚度控制模型的自学习

结合南钢2 500 mm精轧机组改造项目,根据中厚板生产工艺特点,确定合理的弹跳模型和轧制力模型.考虑到弹跳模型具有较高精度以及其自学习不依赖于轧制力模型精度的特点,首先进行弹跳模型的自学习,再利用修正后的弹跳模型计算轧件出口厚度,将其用于轧制力模型的自学习.轧制力模型的自学习主要是修正钢种硬度系数,分短期自学习和长期自学习两部分,分别用于修正本批次钢和本规格钢的硬度系数,短期自学习结果是长期自学习的数据来源,长期自学习结果保存进数据库供以后计算使用.研究结果应用于南钢中板厂后,厚度控制命中率提高了13.3%.     

损伤黏弹性厚板非线性动力学方程

采用Timoshenko几何变形假设，应用黏弹性厚板几何非线性的分析方法，推导了黏弹性损伤中厚板的几何非线性问题的动力学方程．它是一个五元非线性积分——偏微分方程组．当不考虑损伤时，此方程可以退化得到黏弹性中厚板的非线性动力方程。     

中厚板轧后冷却的过程控制

中厚板终轧后只能靠前馈模型控制钢板的冷却过程,普通的温度模型计算存在较大误差,针对这一问题,推导了中厚板控制冷却过程的差分模型·结合首钢中板厂控制冷却系统的改造,通过采用两次修正计算和自学习修正计算,从系统上保证了温度控制的精度·提出了热交换系数的计算方法·针对中厚板控制冷却特点,给出了层流冷却过程控制模型的自学习算法·通过采用自学习算法,进一步提高了模型的控制精度·控制冷却系统在首钢顺利投产,系统终冷温度控制合格率在96 5%以上·     

中厚板轧机轧辊磨损预测

基于对中厚板轧辊磨损模型的分析,探讨了适合在线应用的轧辊磨损回归解析模型·采用现场实际的轧辊磨损数据,将轧辊的磨损沿辊身分布上进行统计,将轧辊磨损量考虑为沿轧辊长度方向的函数并用来预测下一轧制周期内的轧辊磨损·对首钢3500mm中厚板轧机的轧辊磨损进行了预测和实际的测量,并进行了解析分析·应用结果表明:磨损预测值与实测值吻合较好,能够比较显著地提高磨损模型的预报精度,从而为中厚板的厚度精度、板形和板凸度控制提供了良好的基础·