具有伸长率分配计算功能的轧制力预报智能模型研究

针对双机架平整机的特性,以基态弯辊力下带材出口板形最好为准则,提出具有双机架平整机伸长率分配系数计算功能的轧制力模型;在此基础上,为了改善传统轧制力模型的预报精度,提出了先通过神经网络利用在线测得的实际数据预测变形抗力和摩擦因数,再与轧制力机理模型自学习过程相结合的轧制力预报新方法;并将其应用于宝钢1220双机架平整机的生产实践,结果表明此模型可以高精度地预报轧制压力.     

冷连轧轧制力计算模型及改进方案

过程控制系统要求数学模型能正确反映规律性,运算简单,并且有较高的预报精度。轧制力计算模型是过程控制数学模型的核心,轧制力的计算精度直接影响到板形与板厚控制的精度。为了提高轧制力计算的精度,通过对冷轧轧制力特点的分析和计算模型的研究,我们在现有Hill公式的基础上,考虑张力对计算冷轧带钢轧制力的影响并借助于自学习计算功能,通过添加张力影响因子和模型自学习系数对Hill公式进行了改进,在保证轧制力预报精度的同时实现轧制力的在线计算。实际数据测试结果表明轧制力在线计算模型的预报精度误差在±5%以内。     

基于数据挖掘的冷轧轧制力优化方法研究

针对广泛应用的Bland-Ford-Hill冷轧轧制力工艺模型,通过挖掘现场实际数据隐含的规律,对其变形抗力和摩擦因数的模型参数进行优化,以提高轧制力计算精度。首先,推导由轧制力计算变形抗力和摩擦因数的逆计算算法,采用L-M非线性多项式回归方法对变形抗力和摩擦因数的模型参数进行优化回归计算,建立轧制力优化算法;然后,根据现场海量的实际数据,采用数据挖掘的方法,使用上述优化方法计算更加符合现场实际的变形抗力和摩擦因数的模型参数。优化结果在线运行后,轧制力精度明显提高。     

中、薄板带钢冷连轧轧制力便捷计算法研究

轧制力计算有多种模型,大多存在计算繁琐、工作效率低下的问题。通过对冷连轧多种轧制力计算模型的对比研究,针对中、薄板带钢大压下率的M.D.Stone计算模型,采用最小二乘法对轧制力进行曲线拟合,找出一种便捷的算法——轧制力曲线拟合算法,通过一般的计算器或程序即可对轧制力进行求解。应用效果表明,该算法能使轧制力预报精度和计算效率大幅提高,为轧制力预报提供了一条更加便捷、可靠的途径。     

CSP生产线轧制力模型的研究及优化

分析了涟钢CSP生产线7机架精连轧机的板带轧制力模型，并针对其在实际生产过程中遇到的一些问题，提出了改进方案，即基于原轧制力模型进行优化，建立了新模型．同时确立了新的变形抗力模型方程．由优化前后的计算和对比分析可知，新模型的精度更好。在生产实际应用中对轧制力的预报准确率大幅度提高。     

基于蚁群算法的神经网络冷连轧机轧制力预报

为提高冷连轧机轧制力的预报精度和预报速度,用蚁群算法和神经网络相结合的方法进行轧制力预报模型设计。根据轧制原理建立了BP神经网络冷连轧机轧制力预报模型,以网络权值和阈值为自变量,网络预报误差为目标函数,通过蚁群多代运算,找出预报误差全局最小值,再将相应的权值和阈值输入网络进行训练。应用某厂1 450 mm冷连轧机的实测数据进行离线计算的结果表明,该方法能够防止BP网络陷入局部极小点,且收敛速度快,可作为轧制力预报的新方法在实际应用中加以推广。     

极限学习机在中厚板轧制力预报中的应用

轧制力是影响中厚板厚度精度和板型的关键因素。兴澄特钢中厚板轧机二级模型采用传统Sims公式计算轧制力,精度较低。为提高轧制力预报精度,首先基于大量历史生产数据,通过主成分分析法对影响轧制力的因素进行处理和分析,选出权重较大的影响因子;其次选取现场代表钢种进行热模拟压缩实验,在此基础上提出基于极限学习机(ELM)的综合神经网络轧制力预报模型,即先通过化学成分计算出基准变形抗力,再将其作为轧制力神经网络输入变量进行轧制力预报。建模采用10折10次交叉验证确定最佳网络隐层节点数,并用现场实际生产过程数据对网络进行训练与测试。综合神经网络模型投入现场生产,轧制力预报相对误差±10%以内占比提高15.61%,钢板头部厚度命中率提高1.9%。     

人工神经网络在中厚板轧机轧制力预报中的应用

在实际生产过程中 ,传统轧制力模型在计算中板轧机轧制力时存在着较大的误差 ,为了提高中厚板轧机轧制力的预报精度 ,提出了一种将人工神经元网络用于轧制力预报数学模型中 ,进行轧制力预设定。离线仿真表明 ,采用本文所述的方法 ,预报精度要优于传统的数学模型 ,预报精度的相对误差可以控制在± 4 %以内     

冷轧平整机轧制力预报模型精度的探讨

以宝钢冷轧平整机组为例，简要分析了轧制力计算模型的基本形式和影响轧制力预报精度的因素，并提出改善和提高平整机轧制力预报精度的措施。     

极限学习机在中厚板轧制力预报中的应用

摘要：轧制力是影响中厚板厚度精度和板型的关键因素。兴澄特钢中厚板轧机二级模型采用传统Sims公式计算轧制力，精度较低。为提高轧制力预报精度，首先基于大量历史生产数据，通过主成分分析法对影响轧制力的因素进行处理和分析，选出权重较大的影响因子；其次选取现场代表钢种进行热模拟压缩实验，在此基础上提出基于极限学习机(ELM)的综合神经网络轧制力预报模型，即先通过化学成分计算出基准变形抗力，再将其作为轧制力神经网络输入变量进行轧制力预报。建模采用10折10次交叉验证确定最佳网络隐层节点数，并用现场实际生产过程数据对网络进行训练与测试。综合神经网络模型投入现场生产，轧制力预报相对误差±10%以内占比提高15.61%，钢板头部厚度命中率提高1.9%。     

高弹钛合金板材的织构与弹性各向异性

采用Ｘ射线衍射分析技术,探讨了六方晶系合金板材弹性模量的计算方法。经不同退火工艺（８５０～１０５０℃）的合金板材,其织构由〖１１２０〗（１０１０）转向〖１０１０〗（０００１）＋〖１０１３〗（０００１）双重织构,对应的轧向弹性模量由１０７．７ＧＰａ变为１３３．２ＧＰａ,该结果与实测值相吻合。     

水冷坩埚悬浮熔炼中悬浮力的研究

采用专门设计的悬浮力测定装置,研究了材料的电阻率,电源频率、金属半球位置和感应线圈位置等因素对悬浮力的影响,得出了各因素对浮力的影响规律。     

新型Δ/Y转换节能器的研究

介绍了一种用单片机控制的新型 Δ/ Y转换节能器的原理和软硬件设计 ,比现用的继电接触式节能器性能好 ,节电明显。     

高温低氧空气燃烧火焰观察实验研究

介绍了一台用于研究火争特性的热态实验装置。观察了丙烷在不同预热空气温度及不同含氧浓度气氛中的火焰特征,实验中,采用电加热助燃剂,预热温度变化范围为３８０～１０００℃;采用掺氮气的方法调节助燃剂中气的体积浓度,其变化范围为２１％～２％,实验表明助燃剂温度及其含氧量对火焰特性有非常显著的影响;高温低氧条件下的火焰特性与传统燃烧火焰特性迥然不同,最后对工业炉窑采用高温低氧空气燃烧方式将产生的效益进行了计     

冶金企业CIMS体系结构的研究

对比分析了机械行业和冶金行业的生产特点,总结了冶金C IMS的体系结构.根据冶金生产的特点,提出冶金企业CIMS以资金流为主线的体系结构,描述了冶金CIMS的资金流模型和成本控制模型,并对资金流模型实施中的关键问题进行了讨论.     

美国Citisteel公司轧钢厂四辊轧机自动轧钢系统

介绍由钢铁研究总院开发的美国Ｃｉｔｉｓｔｅｅｌ公司轧钢厂液压ＡＧＣ自动轧钢控制系统,着重讲述自动轧钢控制系统的特点、构成,功能和控制效果。该系统现已投入使用并通过厂方验收。     

废镁砖中金银富集工艺研究

通过运用分步浸出技术可在常温、常压条件下用硫酸浸出废镁砖中对火法冶炼影响很大的高熔点氧化氧等成分,使金、银、铜等有价金属得到富集;研究了在硫酸分步浸出条件下,诸影响要素对氧化镁浸出的影响。该法简单实用,效率高,ＭｇＯ的浸出率达到９５％,可直接用于工业化生产。     

钢板水幕冷却的分析

本对钢板轧后水幕冷却时影响对流换热系数和冷却效果的各种因素。冷却时间、冷却区长度、冷却水消耗量、冷却装置的数量与安装形式以及系统的冷却速度进行了分析,这些研究结果可对提供指导和帮助。     

慢扫速示波计时电位法同时测定合金中的铅与锌

采用慢扫速示波计时电位法同时测定铝合金中的铅与锌。该方法具有简便、快速,干扰小,选择性高等优点,特别适合于在其它离子共存条件下,测定合金样品中某种金属元素的含量。通过对铝合金样品中铅、锌测定,平均回收率和RSD分别为99.18%,99.00%和11%,16%。     

万能钢梁轧机立轧辊轴与轴承座孔接触应力分析

采用三维弹性接触有限元法对成万能钢梁轧机立轧辊轴与轴砂座之间的接触应力进行了分析,得出了接触应力的三维分布、最大以及接触应力随轴承座孔承载厚度变化的规律,并找到了确定轴承座孔最小可行承载厚度的方法。