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高强度中厚板辊式矫直策略分析 总被引:2,自引:0,他引:2
以开发厚规格、高强度品种钢过程中频繁出现的矫不平现象为背景,采用弹塑性差分的曲率积分方法,研究了高强度钢板矫直过程中塑性变形率、残余曲率和矫直力的变化规律,分析得出额定矫直力和塑性变形率是制约高强度钢板矫平的主要因素.针对矫直能力小的矫直机提出采用增加矫直道次、改变矫直辊距以及静压矫直三种方法来解决高强度钢板矫不平问题的矫直策略.现场实践证明静压矫直方法能够矫直传统矫直不能矫的高强度板材. 相似文献
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介绍工程量清单的模式下,工程发包时如何防范价格风险、结算时如何控制工程造价,以及在配合审计单位的审计过程中规范核减工程造价;指导业主在科学、公平、公正的原则下对施工单位进行工程消耗量的有效控制,正确引导企业在报价、市场竞争形成造价等方面严格遵照国际准则办事,节约建设成本,并逐步融入国际建筑市场的大环境,建设节约型社会。 相似文献
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轧辊偏心补偿重复控制系统的设计与仿真 总被引:2,自引:0,他引:2
针对常用的PID轧机辊缝控制系统在补偿轧辊偏心这一周期信号时,会产生很大的稳态跟踪误差,常使偏心补偿失败的问题,应用重复控制基本理论设计了一种新的轧辊偏心补偿系统,这种系统在对轧辊偏心周期信号进行补偿时,具有对偏心补偿信号无稳态偏差跟踪的特点.仿真证明这种轧辊偏心补偿重复控制系统的输出补偿效果非常好,稳态精度很高,远远优于常用的PID控制补偿系统,使偏心补偿控制的成功率大为提高. 相似文献
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针对中厚板轧制过程中温度场不易精确模拟,普通温度模型计算存在误差较大的问题,通过建立二次曲线模型来计算中厚板轧制过程中的温度场,即对中厚板的轧制过程进行一定的简化,用二次曲线逼近中厚板轧制时沿厚度方向上的温度场,并在该曲线的基础上得出二次曲线模型和其计算方法.利用该二次曲线模型对Q235轧制过程中的温度场进行解析.结果表明,二次曲线模型预报精度的相对误差可以控制在3%以内,完全能够满足中厚板在线实际生产的需求.二次曲线模型同时也为其他热轧的温度场解析控制提供了范例. 相似文献
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结合模型自学习的BP神经元网络的轧制力预报 总被引:5,自引:3,他引:5
为了改善传统轧制力模型的预报精度,首次将传统轧制力模型的自学习过程引入神经元网络用于轧制力预报·分析国内宝山钢铁集团(公司)2050热连轧机组上的精轧轧制力模型及其自学习方法,可知通过自学习后的预测轧制力具有较高的精度,为此将自学习后的模型预测轧制力作为BP神经元网络的一个输入项进行网络的训练,通过大量在线数据分析,可知这种方法对轧制力的预报精度有很大改善,而且神经元网络的结构也得到很大简化·这种方法为人工智能预测轧制力的研究提供一个新的思路· 相似文献
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在中厚板轧制力预报过程中,为防止自学习系数沿着厚度层别发生跳变,提出了中厚板轧制力自学习过程层别跳变的自整定方法.针对厚度层别表中的每一个厚度节点计算其半宽带,然后根据半宽带计算厚度节点的有效区域,最后找到当前轧制厚度的有效区域并确定它所对应厚度节点的权值,从而得出自整定后的自学习系数.实际应用结果表明,应用该方法后轧... 相似文献
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中厚板生产的高精度轧制力短期自学习 总被引:2,自引:0,他引:2
针对国内大多数企业没有安装测厚仪的现状,提出了中厚板生产中无测厚仪下的高精度轧制力自学习模型.模型通过自然对数法进行厚度族的划分,并将用于轧制力自学习的变形抗力参数按照不同的厚度族进行区分,最后模型采用了指数平滑法对各个厚度族内的变形抗力参数进行处理.以高精度弹跳模型为基础,提出将末道次实际出口厚度锁定为目标值的思想进行了各道次变形抗力参数的回归.将该模型实际应用于国内某3 000 mm轧机的过程控制系统中,获得了良好的效果. 相似文献
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针对带钢热连轧双机架粗轧机组的特点,应用综合等负荷函数法进行负荷分配.分配时兼顾水平辊和立辊轧制的影响,在宽度和厚度两个方向进行等负荷函数的交替迭代计算,逐步优化规程,并在外层迭代中设置了机组轧制负荷超限情况下的道次数自动修正.根据上述方法设计规程设定系统软件并结合实例进行计算,随后对计算结果和计算速度进行了分析和校验,同时也对其应用于现场实时过程控制的一些问题提出了解决方案. 相似文献
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基于粗糙集的关联规则数据挖掘在层流冷却中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
卷取温度过程控制主要是通过传统数学模型进行描述,而层流冷却过程是一个非常复杂的非线性过程,尤其是对于低温卷取的温度控制,难以用数学模型精确表达.以攀钢热轧板厂层流冷却系统实测数据为基础建立采样数据的决策表,运用粗糙集理论将采样信息表进行模糊语言化,依据适合实际应用的语言数据关联规则支持度和可信度,通过属性约简,剔除冗余规则,挖掘出隐含的关联规则,通过动态的模糊模型的建立,优化传统层流冷却数学模型.实测数据运算表明,该方法可以将原模型的卷取温度控制精度提高1%~2%,具有很好的应用前景. 相似文献
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针对目前国内大多数热连轧厂传统在线轧制节奏计算模型控制精度偏低的问题,在宝钢宁波钢铁热连轧厂对传统轧制节奏计算模型进行了分析与研究,提出一种基于置信度和自学习校正的热连轧轧制节奏计算模型改进算法.经过现场大量实测数据验证,采用新算法的轧制节奏计算模型的预报精度较传统模型算法有了大幅度的提高,偏差在±5s范围内的频率达到97.94%,大致成正态分布.新算法在预报带钢在线运行时间上优于传统模型算法. 相似文献