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结合大型H型钢生产线的工艺特点,确定了影响轧件偏心的显著因子,分别是AGC没有调试、加热操作不当、精轧宽展系数计算不准、滑板更换不及时、立辊装配轴向间隙过大、开轧温度波动、精轧轧制线调整不当、轧机轴向调整不当。通过相应的改进措施,腹板偏心合格率由94.6%提高至99%。 相似文献
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将BP神经网络的思想用于预测热连轧参数,研究并建立了基于BP神经网络的预测控制数学模型。以热连轧精轧自然宽展值为例,现场实测数据仿真验证表明,该模型明显优于传统的数学预测模型,具有很高的预测精度。 相似文献
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采用数值分析、有限元分析、实验室试验等方法研究了高速线材精轧变形宽展影响因素及宽展模型、模块化精轧机耦合刚度及刚度模型、高速轧制时咬钢速降控制策略。针对某不锈钢高速线材生产线精轧机组长期存在的稳定性差、收放料型不准确导致的产品尺寸精度波动大的问题进行升级改造,通过高适应性孔型系统、高刚度模块化高速轧机、高速轧制速降控制技术实现了模块化精轧技术在不锈钢高线中的应用。针对爬坡段易划伤问题,将滑动摩擦式爬坡导槽优化为滚动摩擦式三辊导槽,并将精轧前侧活套调整为立活套。改造后生产结果表明,模块精轧机运行稳定,锥箱振动值小于2.8 mm/s,精轧机组出口料型尺寸精度较改造前提高20%以上,最终产品尺寸精度及表面质量均得到了明显改善。 相似文献
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为了满足某厂1580热连轧机宽度控制精度需求,提高宽展模型的广泛适用性,利用ANSYS/LS-DYNA有限元软件,对热轧粗轧区立轧--平轧过程进行了模拟.根据模拟数据,系统地分析了轧件宽度、厚度、轧辊直径、立辊侧压量和厚度压下量对"狗骨"宽展、自然宽展和绝对宽展的影响规律.利用模拟数据并结合现场数据构造了FES(finite element simulation)"狗骨"宽展模型和自然宽展模型,并建立了PSO-BP神经网络(粒子群BP神经网络).最后,FES宽展模型与PSO--BP神经网络相结合预报第1、3和5道次的宽展,其预报值与实测值误差在1mm以内的均达到了99%以上,达到了宽度控制的精度要求. 相似文献
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应用MARC/autoforge商用有限元软件,对长方形轧件在热轧粗轧过程的宽度变形过程进行热力耦合模拟。简介了宽展的种类及其组成,模拟研究中主要计算了板坯在粗轧过程中的宽展量。分析计算说明,采用有限元模拟的方法可以较好地反映板坯宽度变形的实际情况。 相似文献
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热轧带钢成品的宽度精度直接影响产品成材率,是产品性能提升的关键,而精轧区带钢出口宽度的精准预测可以为粗轧区宽度控制模型参数提供及时的优化调整指导。传统机理模型与实际情况往往存在较大差异,现有的数据驱动模型大多采用神经网络方法,但没有考虑轧制数据的时序性以及数据剪枝带来的信息损失。为了进一步提升精轧带钢宽度预测精度,提出一种基于轧制机理的混合神经网络宽度预测模型,利用精轧宽展的机理模型计算宽度基准值,结合卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)输出宽度预测纠偏值。利用2 250 mm热连轧钢厂数据集试验,结果表明本文提出的热连轧带钢宽度预测模型训练效率较高,98.7%带钢宽度的预测精度在4 mm内,较传统BP神经网络模型和其他单一结构网络有大幅提升,且模型在线测试速度满足工业现场应用需求。 相似文献
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热宽带钢连轧机调宽轧制工艺参数研究 总被引:6,自引:1,他引:5
模拟宝钢2050mm热带钢连轧粗轧机组调宽轧制工艺,得到不同铸坯宽度压下效率、立辊轧制狗骨高度和宽度以及平轧轧制时宽展量等的变化规律。为制定合理的调宽轧制压下规程,R4机架轧后板坯实现最小切头、切尾损失,最大程度实现连铸坯宽度尺寸集约化提供了可靠的依据。 相似文献
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带倒角的结晶器能够改善连铸板坯角部在矫直段的高温延展性,显著减少角横裂的发生。然而,连铸坯的倒角对粗轧过程宽展量有很大影响。通过建立粗轧过程板坯形变的有限元仿真模型,系统研究了轧制过程中板坯倒角尺寸和形状对轧件宽展量的影响。结果表明,连铸坯倒角边长越大,相同的立辊侧压量下所产生的狗骨回展量越小,同时在水平轧制时所产生的自然宽展也越小,而倒角角度的变化对粗轧宽展的影响不显著。针对现有的宽展公式没有考虑轧件存在倒角的问题,给出了一个含有倒角参数的修正项公式。通过与现场实测数据和原宽度模型计算结果对比,对于带倒角的连铸坯轧制情况,修正后的宽展模型预报精度显著提高。 相似文献
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通过热模拟试验.单道次大变形研究SS400钢形变温度、形变量及轧后冷却速度与显微组织的关系;进行了粗轧后不同待温冷却速度的模拟实验.研究精轧之前待温时间对轧后组织的影响;进行了不同开轧温度的两道次压缩实验,考察精轧开轧温度及终轧温度对组织的影响。 相似文献
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宝钢不锈钢公司1780mm热轧生产线上的宽度控制主要采用了粗轧设定数学模型(RSU)及自动宽度控制模型(AWC)。针对生产过程中出现宽度控制模型的设定计算值和实侧值时常有较大的误差、学习系数经常处于不稳定的波动状态等问题,深入分析了粗轧设定宽展模型,对宽展模型中水平宽展系数及立辊宽展系数进行了优化,并改进了宽度自学习方式。结果表明,1780mm热轧生产线带钢的宽度精度显著提高,由改进前的92%提高到目前的98%以上。 相似文献
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3.2 轧辊性能要求 粗轧机架工作辊3.2.1 由于粗轧机架轧辊承受着较高的轧制力和扭矩要求轧辊具有较高的机械强度同时轧材对其传,,热率高要求其具有良好的耐热疲劳性。粗轧段轧,制相对速度较低,对工作辊耐磨性要求不高,但粗轧后段即~架工作辊对耐磨性相对较高。R34 精轧段3.2.2 精轧段轧制条件变化较大,要求精轧前段和精轧后段工作辊具有不同性能。精轧前段承受较高 的轧制力和较后段高的轧材传热率,同时轧制相对速度亦较高,因而要求精轧前段工作辊具有较高的强度、耐磨性、抗热裂性。精轧后段轧制速度较高,轧辊承受着较高的单位面… 相似文献
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通过建立的实验中厚板轧制过程宽展计算模型,对Q345钢(/%:≤0.20C,≤1.60Mn,≤0.55Si)中厚板210 mm铸坯经10道次轧成48 mm板的各粗轧道次轧制压力进行预算,分析试验宽展模型和Besse宽展模型对中厚板轧制压力的影响。结果表明,在中厚板轧制开始23道次和终止910道次,实验宽展模型轧制压力预算精度较高,相对误差为0.26%~0.68%;轧制48道次,Besse宽展模型轧制压力预算精度较高,其相埘误差为0.33%~11.79%,两模型第1道次的相对误差均为18.00%。 相似文献