冷轧带钢局部高点卷取过程起筋控制的建模与仿真

为了研究带钢局部高点卷取起筋的控制方法，利用三维弹塑性变形基本理论，并引入带钢塑性流动因子，建立了弹塑性卷取应力和起筋量模型.基于应力函数假设、S. Timoshenko最小功原理和伽辽金虚位移法建立了起筋带钢的应力场分布和可用于在线计算的起筋临界卷取张力设定模型.仿真结果表明：局部高点在径向累积叠加所引起的带钢张力不均匀分布和轴向压应力是导致带钢起筋的主要原因；起筋量随局部高点高度、卷径和卷取张力增加而增大，薄带钢比厚带钢起筋量增幅明显；临界卷取张力随卷径、带钢厚度和局部高点高度增大而减小.     

部分充满介质的理想螺线管条件

一般教科书中都提到，理想螺线管（指内部磁场均匀，无漏磁）的条件是无限长（相对而言），绕线蜂蜜。但对绕线是否应该均匀则未做详细论述。本文试图指出，在无介质情况下理想螺线管的绕线都是均匀的，但在部分充满介质的情况下，均匀的绕线反而会破坏“理想”的条件。     

板带层流冷却系统仿真软件包的研究与开发

以宝钢2050热连轧的板带层流冷却系统为对象研发了仿真软件包，对板带轧后在层汉冷却控制系统作用下的运行状况进行了全面的仿真。此软件包具有直观、形象、使用快捷、方便的特点，为研究研究层流冷却控制系统的设计及产品质量的改进提供了实验的软环境。     

热轧层流冷却过程改进模型建立与仿真研究

针对热轧层流冷却过程非线性、强耦合等特性,对热轧层流冷却过程进行了系统模型分析,并在层流冷却物理过程分析的基础上提出改进方案——将整个物理过程划分为热辐射、空气对流、冷却水对流、辊道热传递和热相变5个部分。对影响卷取温度的关键单元——设定单元进行模型改进,在该模型基础上开发了仿真系统软件,并进行了模型验证和对比,这些表明该系统稳定可靠,可用于现场参数分析和新产品的开发。     

基于改进粒子群优化PID参数的风力除尘控制系统的研究

对卷接机组集中工艺风力除尘系统控制需求及工艺特点进行了研究,针对风力系统中压力和流量之间存在非线性与强耦合性的特点,以及控制系统中传统自动化科学技术(proportional plus integral plus derivative controller,PID)控制和现有的模糊PID控制自适应和鲁棒性较差、系统稳定性能不理想的问题,文中提出对角矩阵解耦方法将压力和流量进行解耦,利用改进粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化参数的PID控制器对两者进行独立控制。通过仿真软件和可编程序逻辑控制器(programmable logic controller,PLC)程序对算法进行实现。位置阶跃响应实验粒子寻优实验结果表明:该方法在阶跃响应上升时间、最大超调量和响应速度上均有很好的优化效果,即时控制调整变频器频率以及阀门开度,使主风管压力波动在0. 5%～1%内,流量波动控制在0. 4%～0. 8%内。     

冷轧带钢卷取张力测控装置

本文介绍高性能单片机８０３１在冷轧卷取张力测控装置中的应用，并阐述了该装置的硬件组成及软件设计。     

圈条卷装容量的优化计算

本文分析了在圈条筒内沿气孔周围最密圈内条子的重叠问题,导出圈条卷装容量极值计算式以确定上、下盘中心最优偏距e~*。分析结论表明,该值随圈距的变化很小,并且随条宽2r.的变化也不大;一般应取e~*/R=0.21～0.24(大圈条).或0.68～0.74(小圈条),R为条筒卷装半径。相应的气孔直径D_0为D_0/2R=0.56～0.39(大圈条)或0.36～0.48(小圈条)。     

Mn含量及卷取温度对TSCR流程生产Ti微合金高强钢组织与力学性能的影响

在TSCR流程上研究Mn含量和卷取温度对Ti微合金高强度钢组织与力学性能的影响。结果表明,随着钢中Mn含量的升高,铸坯与热轧成品板组织细化,其强度显著提高;而卷取温度的降低虽使热轧板组织得到细化,但抑制了纳米尺寸含Ti相的充分析出,热轧板强度降低。由此可见,在细化组织的同时提高纳米尺寸析出物数量是生产Ti微合金化高强钢的关键所在。     

人工鱼群神经网络在热连轧卷取温度预报中的应用

卷取温度预报结果对热轧带钢的成品性能具有重要影响。人工鱼群算法是新近提出的寻优策略,具有良好的克服局部极值、获得全局极值的能力。建立了一种人工鱼群神经网络预测模型,利用人工鱼群算法训练神经网络的权值,并将该神经网络用于卷取温度预报。通过某钢厂现场实测数据对该模型进行离线训练和对比测试,结果表明,该方法与传统的BP神经网络预测方法相比,具有较强的自适应能力和较好的预报效果;该模型能够精确预报卷取温度,可用于离线学习和预报,为在线应用打下良好基础。