热轧铝板带分段冷却闭环控制策略

针对目前热轧铝板带凸度控制存在的问题,建立以轧辊温度在线测量为基础的分段冷却闭环模糊控制系统。以简单的测量设备和控制方法,代替昂贵复杂的板带凸度控制机构。用实际轧制数据训练自适应PSO-BP神经网络,并用训练完成的神经网络依据目标板带凸度得出轧辊温度预设定模型;依据操作人员的经验以及理论分析结果,设计分段冷却模糊控制规则,形成分段冷却闭环控制系统,达到控制板带凸度的目的。经在某厂二辊可逆热轧上的应用,结果表明:轧辊温度偏差量可控制在±4℃内;铝板带纵向各处的凸度95%以上可控制在目标凸度(20~40μm)范围内。该方法充分发挥了分段冷却系统对板带凸度的控制能力。     

316不锈钢材料的统计热疲劳模型

通过对316不锈钢材料在450℃,600℃和700℃中温环境应力控制下的低周疲劳试验,得到有实际意义的试验结果,对这些试验结果进行分析和研究,得出316不锈钢材料在中温环境和应力控制下的低周热疲劳行为,并且提出一个低周热疲劳寿命预测模型。在所建立的低周热疲劳寿命模型中,Manson通用斜率方程被用于疲劳寿命与拉伸性能的试验整合。通过对疲劳试验数据与不同的数学模型进行的拟合以建立温度和其他参数之间的函数关系,从而对316不锈钢材料在中温低周疲劳环境下进行寿命预测,为以后的寿命评估模型提供依据。     

铝钛异种薄板冷连接工艺及力学性能研究北大核心CSCD

采用5A06铝合金和TA1钛合金薄板进行自冲铆接、拉铆连接和无铆连接,并进行拉伸试验分析接头的力学性能差异。结果表明:自冲铆接头的整体力学性能最优,拉铆接头次之;搭接顺序对自冲铆接头无明显影响;当5A06铝合金板作为上板时,拉铆接头的静力学性能较好,当TA1钛合金板为上板时,无铆接头的静力学性能较好。自冲铆接头的失效形式主要为铝板拉断且断口处有大量韧窝;拉铆接头的失效形式与薄板搭接顺序有关,铝-钛搭接时接头的失效形式为铝板拉断,钛-铝搭接时接头的失效形式为铝板拉脱;无铆接头的失效形式较为统一,均为颈部断裂失效。     

黏合剂的性质对单搭压印连接横向自由振动的影响

采用三维有限元软件ANSYS分析了黏合剂性质的改变对两板单搭压印连接横向自由振动的影响。介绍了模型的构成及性质、有限元模型和模态分析中前八阶横向自由振动的振型。根据黏合剂不同的杨氏模量与泊松比的组合,分析了当黏合剂的杨氏模量和泊松比变化时,对两板单搭压印连接的固有频率和振型的影响。得出结论:随黏合剂杨氏模量的增加,横向固有频率有显著的增加,而黏合剂的泊松比对其影响较小;奇数振型时,搭接处的几何尺寸对单搭压印连接的动态响应有较大的影响;偶数振型几乎没有影响。     

热轧工作辊冷却效果的分析与改善

为了提高冷却系统对工作辊温度的控制能力,建立工作辊与冷却液间三维流热耦合模型,研究冷却结构参数及其安装尺寸对工作辊冷却效果的影响.分析喷嘴倾斜角度、喷嘴间距以及冷却液的喷射角度对冷却效果的影响.结果表明:单个喷嘴射流区域内,离中间冲击区域越远对流换热系数衰减的越快,中间区域的平均对流换热系数约为边部的4倍;在适当减小喷嘴间距的基础上,调整喷嘴的倾斜角度,可以使工作辊冷却更均匀,且冷却效率更高.经某厂二辊可逆热轧机验证,可知改进后的冷却结构对板带中心凸度的控制能力增大约0.05 mm,且横向板厚分布的均匀性也有明显的改善.     

热轧板带横向厚度分布的预测与控制

针对板带热轧过程中终轧板带横向厚度分布的检测、预测方法存在的缺陷,建立自适应粒子群优化算法(PSO)和误差反传递(BP)算法混合训练的神经网络预测模型.该网络模型在BP神经网络的基础上,通过自学习过程对网络结构进行动态优化;借助PSO算法优化网络的权值和阈值,提高网络收敛速度和预测精度.某厂二辊可逆热轧机现场轧制数据验证表明:稳态轧制状态下,该模型预测精度高,平均绝对误差仅为3.6μm,其中87.1%的误差在±4μm范围内;通过对轧后板带横向厚度的统计分析,去除板带头尾部分,板带厚度的绝对误差在30μm以内的频率为90%.该神经网络模型可以代替凸度仪对热轧板带横向厚度分布进行预测,并且能够对板形的调控机构根据预测结果进行精确的控制,适应高精度板形控制的要求.