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滚筒式飞剪是热连轧生产线重要切头设备,能否适应厚规格高强度钢生产时中间坯的剪切值得研究。为获得最优剪切条件,在测试X70管线钢高温力学性能的基础上,利用DEFORM-3D有限元软件,对滚筒式飞剪剪切厚板过程进行了三维模拟,研究了不同模拟条件对最大剪切力的影响规律。对于相同断面尺寸的中间坯,X70比Q235在960℃时最大剪切力增加了52%。X70最大剪切力随厚度增加近似线性增加。相同剪切断面与温度下,滚筒式飞剪模拟值与曲柄式飞剪经验公式计算值对比,其最大剪切力大20%以上,其剪切厚板在工艺上是可行的,但需要考虑结构的承载能力以及刀片强度等。 相似文献
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全苏冶金机械科学研究所和老克拉马托尔斯克机械制造厂合作研制了一系列各种用途的飞剪机。一、钢坯连轧机的飞剪安装在钢坯连轧机第二组后的杠杆行星式和曲柄偏心式飞剪机,其剪切力为150吨,剪切断面为60×60~120×120毫米,速度为1.8~7米/秒,剪机的这些参数 相似文献
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在我国的连续式轧钢机组中,飞剪机的参数设计直接影响剪切质量.本文对引进的双曲柄联合式飞剪机设备进行设计改进,对最大的剪切力计算过程进行分析并确定了最大剪切力的位置,对采用梯形钢板焊接而成的上下剪刀装配结构进行改进设计,并对该飞剪机的剪刃速度、曲柄转速、剪切冲击力和剪切功进行分析计算.分析计算结果对于提高飞剪剪切质量、定量分析剪切机构的工作性能和设计同类飞剪具有一定的参考价值.该改进后的设备已成功应用于生产中. 相似文献
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描述了飞剪机控制过程的四种模式,对飞剪在剪切区的剪切过程进行了分析,得出了飞剪剪刃运动偏差的来源及处理方法.根据飞剪机的速度控制曲线对其进行余弦补偿优化,以保证飞剪机剪切区域带材速度和剪刃的水平分速度的同步,给出了速度控制流程模型.该系统在宝钢某飞剪机上使用,效果良好. 相似文献
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冷轧连续产线中激光焊机双切剪剪切带钢断面质量对焊缝质量具有重要影响,而焊缝质量的好坏直接影响产线的稳定运行。为此,以某镀锌线激光焊机双切剪为研究对象,通过三维软件对双切剪进行建模,利用有限元软件对剪切过程进行数值模拟,并对比分析了带钢实际剪切断面情况与仿真断面情况、理论剪切力与仿真剪切力、不同剪刃间隙条件下的带钢剪切断面质量。结果表明:带钢仿真剪切断面与实际剪切断面一致;对比2、4、6 mm厚度DP980带钢数值模拟剪切力与诺莎里剪切力公式计算的剪切力,结果相差在5%之内,满足工程实际应用,验证了数值模拟的有效性;通过设定0.05、0.1、0.15 mm 3种不同的剪刃间隙对带钢剪切断面质量进行对比分析,当剪刃间隙为0.05 mm时,带钢剪切断面中剪切带占比最大为42%,毛刺高度最小为0.05 mm,剪切断面质量满足激光焊机对剪切断面的要求,因此在满足工程实际的情况下,剪刃间隙为0.05 mm时带钢剪切断面质量最好。 相似文献
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板坯热送热装或连铸连轧技术逐渐被越来越多的钢厂采用,然而其进一步发展受到连铸坯质量的制约。故针对连铸坯缺陷的有效判断可避免存在质量问题的铸坯进入轧制环节,从而降低额外的能耗。基于对铸坯质量的在线检测困难这一问题,从生产大数据的角度建立了板坯热轧卷的质量预测模型。首先根据正常与缺陷产品高度不平衡的数据特点,提出了相关性分析、不平衡数据随机分类与主成分数据降维三者相结合的数据预处理方法,随后选择GA-BP神经网络算法构建了针对低碳钢、包晶钢和中碳钢的热轧卷质量预测模型。预测模型具有较高的准确率,其中低碳钢模型总体预测准确率达到94.7%,缺陷预测准确率为82.8%;包晶钢模型总体预测准确率达到93.3%,缺陷预测准确率为87.5%;中碳钢模型总体预测准确率为85.4%,缺陷预测准确率为87.3%。最后,基于Python语言编写了热轧卷质量在线预测软件,可对热轧卷质量进行实时预测,方便快速地溯源缺陷发生原因。 相似文献
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管材剪切弯曲能够实现普通冷弯方法不能达到的超小半径弯曲,是一项较为可行的技术。针对管材剪切弯曲成形的受力与变形特点,应用塑性有限元方法研究了剪切弯曲主要工艺参数对成形后管材壁厚变化及截面椭圆度的影响,分析了变形区不同位置椭圆度及壁厚的减薄情况。研究表明:t/D越大,壁厚减薄及截面椭圆度越大;而随着R/D的增大,截面椭圆度有减小的趋势,但壁厚减薄不明显。 相似文献
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基于双线性张力位移法则,运用ABAQUS内置内聚力单元对锆-钛-钢复合板的剪切试验进行了有限元模拟,分析了界面断裂过程的应力分布特征,研究了内聚力强度、断裂能对于界面层损伤的影响,并验证了剪切强度预测公式的正确性。研究结果表明:内聚力单元可以模拟复合板界面层的断裂过程,且与剪切试验结果良好吻合;剪断位移与内聚力强度呈正相关;随着断裂能的增加,剪断位移、特征位移和最大剪切力都增加;剪切强度预测公式可对不同热处理工艺下剪切强度进行预测。 相似文献
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以MAG焊焊接电压、焊接速度、送丝速度为可调工艺参数,开展了三因素三水平全因子平板对接焊和堆焊试验.基于试验数据建立了误差反向传播神经网络、径向基神经网络和克里金模型来预测焊缝余高、接头抗拉强度和冲击吸收能量.模型预测结果显示,所建立模型均能较好的预测焊缝性能,但是没有一个模型能同时最佳预测三种焊缝性能且各模型预测波动较大. 为了进一步提升预测精度和稳定性,将误差反向传播神经网络、径向基神经网络和克里金模型以线性加权法组合. 结果表明,组合模型能提升预测的精度和稳定性.基于组合模型,采用NSGA-II算法实现多目标优化,得到并验证了焊缝余高、接头冲击吸收能量和抗拉强度三者间的非劣解.验证结果表明焊接工艺多目标优化对实现焊缝综合性能整体最优以及焊接精细化应用具有较大的指导意义. 相似文献