钢轨焊接接头平直度研究

钢轨焊接接头是无缝线路的重要组成部分,其平直度情况对于列车行车速度、运行平稳性和旅客乘坐舒适性具有重要影响。采用型尺测量方法,对某线路现场新铺钢轨焊接接头平直度进行了测量、统计及分析,结果表明现役钢轨焊接接头平直度与TB/T1632-2005《钢轨焊接》关于平直度的要求差距很大。结合轨道平顺性控制特点,总结了钢轨焊接接头平直度控制的主要措施,对钢轨焊接接头平直度研究方向提出了建议,指出全面系统研究钢轨焊接接头平直度,对于发展我国高速重载无缝线路、加快经济建设等具有重要意义。     

气动轴承板形仪测量原理与应用

板形仪是板形控制系统的重要组成部分,它的准确性直接关系到实际板形控制效果。研究了1550单机架四辊不可逆箔材轧机气动轴承板形仪测量原理和信号处理方法。通过对电信号进行插值、平滑处理,再根据板形仪测量辊径向载荷与箔材平直度测关系得到箔材平直度测量值。该板形仪在实际生产过程中应用取得良好的效果。     

提高矫直质量的先决条件和可能性

轧材必须符合质量要求,其中包括对平直度的要求。德意志民主共和国规定:板、条的平直度按照TGL17145标准进行检验;型材和棒材的平直度:根据7GL10370进行检验,UE和UPE型钢的水平和垂直平面内的平直度误差f不许超过2毫米/米和总长度的0.2％(参见图1c)。但是标准中对于曲ρ即反映平直度误差的一个参数并未规定。     

钢轨焊接接头平直度数据库管理系统设计与开发

高速铁路快速发展对无缝线路质量的要求越来越高,对线路平直度的要求越来越严格,如何管理大量繁琐的平直度数据成为了无缝线路平直度测量后的一个重要课题。传统方法依靠人工记录和后期评判加以管理,其工作量大、效率低。基于可视化开发工具Visual Basic6.0中文企业版,以《钢轨焊接》(TB/T1632.1-2005)为标准,设计开发了钢轨焊接接头平直度数据库管理系统。该系统能实现对钢轨焊接接头平直度的综合评判,能够对不同焊接方法、不同运行速度、不同焊接工况情况下的焊接接头平直度进行对比,能够生成平直度评判的综合报表,减少了人工记录及分析的工作量,提高了平直度数据分析的效率。经多次调试表明,该系统运行可靠,具有较强的应用价值和市场价值。     

热轧带钢板形测量技术

介绍了热轧带钢凸度、平直度的测量技术和国内各钢铁厂凸度仪、平直度仪的设置情况,以及凸度仪和平直度仪国外生产厂商的情况.     

新型六辊冷轧机(HC 轧机)

轧制产品质量的重要因素有尺寸精度和轧板平直度。改善平直度可以提高生产率和产品质量,因此,希望在可控制轧板平直度的轧机上进行轧制,甚至在轧制条件改变的情况下也能轧出良好的平直板带。普通轧机则不能满足这些要求。     

钢轨焊接接头平直度曲线类型判别

针对SEC电子平尺测量钢轨焊接接头平直度,其不合格接头平直度曲线类型尚不够清楚的问题,采用可视化开发工具Visual Basic 6.0中文企业版,开发了钢轨焊接接头平直度数据库管理系统专用软件.该软件能够对不同焊接方法的焊接接头平直度进行对比,按铁道部TB/T 1632-2005《钢轨焊接》标准,给出接头平直度曲线类型,并对其是否合格进行自动分析判断统计,方便工务部门采取有效措施维护线路,提高线路钢轨焊接接头平直度,保证了线路安全性.     

高原地区钢轨现场焊平直度研究

采用型尺测量方法,对青藏铁路格尔木至甘隆段采用YHGQ-1200型焊轨车进行线下单元焊作业、焊接和正火后的接头平直度进行了测量、统计和分析,并跟踪测量、统计和分析这些接头在换铺上道后其焊接接头的平直度变化规律,发现焊前垫轨和焊后打磨对焊接接头平直度影响很大.在此基础上总结了影响高原地区钢轨焊接接头平直度的因素,提出了改善和提高高原地区现场焊接接头平直度的控制技术措施.     

高速铁路移动闪光焊接头平直度控制

根据高速铁路钢轨焊接工程的特点,通过对钢轨、焊机、钢轨对正、矫直、精磨等影响接头平直度的因素进行分析,提出了焊前进行预拱度试验、焊后时效、采用电子平尺检测等方法,对影响接头平直度的工序进行优化,提高接头平直度的一次性合格率,降低施工成本,为移动闪光焊接头平直度控制提供借鉴经验。     

棒材和管材斜辊矫直机的选择

斜辊矫直机有四种基本型式:二辊式、多辊交错式、六辊式和313式。上述各种矫直机都具有各自的优缺点。为了能正确地选择,必须根据管、棒的平直度,表面光洁度和矫直速度来考虑被矫材料的种类和对最终产品的要求。平直度平直度取决于所选择的矫直机型式,可达到的商品平直度为1/750和1/5000。上面所说的平直度是指沿已知长度的中心线偏差,即长度除以偏差(Arrow 法)。然而,另一种表示平直的方法是“全指示读数”系统(TIR),也就是当圆棒在中心距为1米的 V     

神经网络与有限元结合在轧机板形预报中的应用研究

通过有限元仿真分析,较准确的模拟了带钢轧制过程,获取对轧机板形影响较大的参数值,并将其结果作为训练样本对神经网络进行训练,建立了较为理想的基于神经网络的板形预测模型,实现了轧制过程中的板形参数的预报。仿真结果表明该神经网络与有限元结合的板形预测模型可获得良好的预测精度,弥补了传统板形预测模型的预测精度不能满足板形在线控制要求的缺陷。     

基于神经网络集成学习的冷连轧板形预测

为了实现对冷连轧带钢出口板形的预测,基于粒子群算法对小波神经网络进行了优化,将优化后的网络作为基学习器,并通过bagging算法构建集成学习预测模型,进行冷连轧带钢板形的预测。以某1 450 mm冷连轧生产线数据作为样本,比较了该模型与未经优化的小波神经网络和单个学习器的预测效果。结果表明,集成学习模型预测的带钢出口板形与实测板形的偏差更小,板形预测精度更高,模型泛化性能更好。     

A fuzzy algorithm for flatness control in hot strip mill

Based on BP neural network, a flatness prediction model in hot strip mill was developed, in which the same location point data were adopted for training and testing to avoid the influence of time-delay. Two fuzzy flatness control algorithms in hot strip mill were developed, and the simulations were carried out by using the flatness prediction model as controlled objective. Conventional fuzzy control algorithm replacing PID linear control system entirely can reduce flatness error significantly. However, the control quality is not good in steady state. The coupled fuzzy-PID control algorithm reduces flatness error significantly as well as produces the desired flatness with small steady-state error and good stability. The coupled fuzzy-PID control algorithm is found to be suitable for rolling the desired flatness in hot strip mill.     

板形检测控制新方法

介绍了国内外最新的板形检测和控制技术,分析了几种新型的板形检测和控制方法及其应用状况,并结合板带产品的发展及要求展望了未来板形检测与控制的发展方向.     

快速付里叶变换在板形检测中的应用

本文简述了付里叶变换原理及其快速算法在板形检测信号处理中的应用.通过在自行研制的动态板形检测模拟试验装置上测量板带的振动信息,采用快速付里叶变换对其进行频谱分析,获得板形缺陷信息,并将分析所得结果与剖条试验中实测的板带实际板形状况对比,两者对比结果是一致的、吻合的,从而为板形检测提供了一种新方法.     

一种全自动平面度测量的设计方法

在现代工业领域,许多关键数据测量的准确性会影响产品的质量。描述一种利用磁尺进行的全自动平面度的测量和计算方法以及对测量精度的判定,并设计了测量装置,实现了对工件平面度的准确测量。     

平面度误差检测方法的研究

介绍了平面度误差的几种常用检测方法及其特点,并针对其存在的问题,提出了一种在线检测平面度的测量方法.采用此方法可以有效地缩短测量时间,降低测量成本,提高加工和检测的自动化程度,同时也可减轻工人的劳动强度.     

Forecasting compensatory control (FCC) of machining flatness

Forecasting Compensatory Control (FCC) was implemented to improve the flatness of three dimensional prismatic workpieces in an end-milling operation. The basic logic of the strategy is based on inprocess error measurement, stochastic modelling, and prediction and compensation of the cutting errors.The proposed FCC system consisted of a newly developed laser-based in-process flatness error measurement system, a hydraulic positioning servo system, and a digital microcomputer control system. Through the application of the FCC system to on-line cutting experiments, the workpiece flatness error was reduced by up to 80% during machining.     

板形检测与板形控制方法

本文对国内外现有的板形检测方法和控制系统进行了介绍 ,并从检测辊结构、检测元件、信号采集与传输以及供电方法等几个方面对接触式板形检测方法进行了详细阐述 ;另外 ,在板形控制方面 ,文章主要从自动控制的角度对板形函数、控制方法、控制模型及调控功效进行了分析     

智能控制和预测控制在冷轧板形自动控制中的应用

将控制建模方法与预测控制思想相结合用于带钢板形自动控制,研究建立了基于神经网络的板形预测控制数学模型。模型经由宝钢１４２０ｍｍ冷轧实测数据仿真验证表明,预测控制模型具有较高的预测精度和较好的控制效果。