热精轧铝带轧制力分布的数值模拟

根据热精轧工艺特点，把铝带轧制变形区三维应力模型和热精轧变形抗力模型相结合，对常用的几种牌号的铝带在热精轧时变形区轧制力分布进行了数值模拟，通过与实测值比较，两者基本吻合，表明数值模拟的结果是可信的。     

楔横轧轧制螺纹轴应力状态研究

提供了楔横轧轧制螺旋轴类件模型,并通过DEFORM-3D有限元软件模拟了楔横轧轧制梯形齿形截面螺旋轴类件的成形过程,对轧件成形过程中两个重要变形阶段(成形段和精整段)的应力分布及变化规律进行详细分析.得到了轧制过程工件内部不会出现心部疏松等缺陷的结论,该应力变化规律为楔横轧轧制螺旋件的深入研究提供了理论依据.     

带钢轧制负荷的研究

本文在研究C Mn钢带钢热连轧再结晶软化程度的基础上 ,揭示其对实质应变及轧机负荷的影响 ,与传统的计算轧制压力方法相比 ,考虑奥氏体再结晶软化不充分的影响后预报和实测符合更好 ;对带钢热连轧的轧制压力计算 ,中轧阶段选用Sims式、精轧阶段采用才利柯夫式 ,对发生完全再结晶软化的道次偏差不大 ,但若发生部分再结晶 ,所得结果明显偏低     

融合轧制机理和深度学习的带钢精轧宽度预测

宽度精度是热轧带钢成形过程的重要指标,准确预测精轧宽度有助于及时修正粗轧宽度设定模型,提高成品带钢的宽度精度。然而,依据轧制机理建立的宽度预测模型偏离实际工况从而精度较低,依据神经网络建立的模型由于过程黑箱导致可信度低。为此,提出了一种融合轧制机理和人工神经网络的热轧带钢精轧宽度组合预测模型,以基于Hill公式的机理模型计算精轧宽度的预测基准值,以基于深度置信网络(DBN)的深度学习模型预测精轧宽度的修正值。选取实际生产的2 730组数据中的49个特征值作为试验数据进行建模分析,结果表明:该组合模型预测精度高、稳定性好且预测时间短,其均方根误差为0.428 15 mm,相比机理模型降低了79.6%,相比神经网络模型降低了6.2%,实现了精轧宽度的高精度预测。     

铌微合金化高碳钢四机架精轧的数值模拟

针对Nb微合金化高碳钢,建立了材料的本构关系数据库,并根据现场情况计算了热边界条件。采用热力耦合的弹塑性有限元法模拟高速线材精轧区四机架精轧过程,分析了轧制过程各道次轧件的轧制力和应力应变场、温度场的变化情况及影响因素。对于轧件温度,计算值与实测值吻合得较好。模拟结果对优化轧制工艺有参考价值。     

基于热连轧精轧生产的纯钛TA1变形抗力模型研究

为了研究某厂热连轧纯钛卷精轧段的变形抗力问题,根据工业生产的实际轧制工艺,确定该精轧段的轧件形变行为条件为:变形温度范围为700~800℃,应变速率为5~25 s~(-1),最大变形量为0.8,对纯钛进行热压缩试验。结果表明:纯钛的流变应力随变形温度升高而降低,随应变速率升高而升高,变形机制受到温度和应变速率的影响较大,温度为700℃、应变速率为1 s~(-1)时主要以动态回复为主,随着温度和应变速率的增加,动态再结晶程度不断增加,当温度为800℃、应变速率为20 s~(-1)时,再结晶比较充分,组织均匀性良好。根据热模拟实验得到的真应力-应变数据,同时考虑化学成分的影响,基于Johnson-Cook模型建立了能够综合反映诸多因素的变形抗力模型,由变形抗力模型得到的轧制力计算值与实际值的比较验证了模型可靠性,为热连轧纯钛卷精轧生产的工艺控制提供了有效依据。     

再结晶软化程度对热轧力能的影响及定量化计算

根据棒材热连轧中因再结晶软化不充分所致的残留应变对轧制负荷的影响。对20MnSi钢静态再结晶实验模型进行了验证，结果该模型给出的数据与棒材热连轧时中、精轧阶段变形奥氏体的再结晶规律符合得较好，作为将理论与实验研究应用于生产现场的尝试，一方面利用该模型得到的再结晶软化程度来修正轧制负荷的预报结果使精度得到显著提高，另一方面也为在生产实际中控制与预报该钢种连轧棒材的组织与性能提供了静态再结晶的理论基础。     

热带精轧温度控制设定策略的研究

结合热轧带钢加速轧制时精轧机组的轧制速度制度，研究了热轧带钢精轧温度的控制设定策略，给出了控制设定系统的预设定和修正设定方法以及设定计算模型的自适应策略。采用国内某厂现场实测数据，对带钢的终轧温度和精轧温度分布进行了模拟计算，并与实际测量数据比较，表明该精轧温度控制设定模型具有较高的计算精度，能满足现场生产需要。     

铸态AZ31B镁合金变温轧制过程及流变应力研究

在变形温度250~450、应变速率0.005~5 下对圆柱试样进行了Gleeble高温压缩试验,并对不同初轧温度、不同轧制压下量下的热轧制过程进行了轧制试验、数值模拟及损伤分析。采用动态材料模型中的计算方法计算了热加工图,用Zener-Hollomon参数法建立了单向压缩时的流变应力模型,最后综合传热学基本原理及轧制理论,建立了变温轧制过程中的流变应力模型。研究结果表明：合理分解温度范围求解单向压缩流变应力模型,有效提高了模型的预测精度;轧制前滑区和后滑区的主传热机制有所区别,考虑到轧辊对轧件的作用力主要分布在后滑区,则此区域为边裂重点研究区域;数值模拟过程中轧件边部区域的Normalized Cockcraft and Latham损伤值最大,并且随着变形温度的降低以及道次压下量的增大而增大,此现象与轧制实验结果相符,不同轧制条件下轧制流变应力模型的求解结果与数值模拟结果较吻合。     

HRB400轧制过程中再结晶行为模拟研究

以某钢厂新工艺下生产的HRB400为研究对象,通过Abaqus有限元软件结合现场实际工艺参数建立了HRB400轧制过程模型,采用模型对HRB400轧制过程中温度、形变量及形变速率等因素进行了模拟分析。结果表明,坯料在轧制过程温度变化的模拟结果与现场实测值吻合良好。在轧制过程中坯料表面形变速率随温度降低而降低,而中心形变速率始终很大;轧制后期由于坯料断面面积逐渐减小,使得坯料表面与中心的温差变小、形变速率逐渐趋于一致。从方坯到钢筋成品,HRB400晶粒尺寸从200~500μm降至30~40μm,轧制过程中发生了明显的再结晶现象;轧制各阶段的再结晶体积分数分别为初轧69.7%、中轧97.9%和精轧99%。     

低Ni型LNG钢的热变形行为及力学性能

通过单道次、双道次压缩试验,研究了低Ni型LNG钢的高温奥氏体动态再结晶及静态再结晶行为,并采用两阶段控制轧制及超快速冷却技术进行不同轧制工艺下的热轧试验,通过热模拟及热轧试验研究了低Ni型LNG钢的热变形行为及力学性能。结果表明,在高温(1000~1050 ℃)、低应变速率(0.1~0.5 s^-1)下奥氏体容易发生动态再结晶,确定了发生再结晶的临界条件,并建立了动态再结晶动力学模型。试验钢在较高温度(800~1050 ℃)、较长道次间隔时间(60 s)下静态软化现象明显,容易发生静态再结晶。依据热模拟试验结果制定热轧试验工艺,通过控制精轧开轧温度和终轧温度调控高温奥氏体再结晶行为,从而细化晶粒,改善低Ni钢的冲击性能。精轧开轧温度920 ℃、终轧温度770 ℃时,低Ni钢的低温冲击吸收能量为180.1 J,屈服强度为595.1 MPa,抗拉强度为717.8 MPa。     

钢轨万能轧制过程的数值模拟

用MARC有限元软件对钢轨的轧制过程进行了三维弹塑性有限元模拟,分析了钢轨的轧后变形、轧制状态下钢轨内部应力的分布以及轧后残余应力分布,为合理配置精轧前万能孔型,指导物理模拟,并为提高钢轨质量奠定了理论基础。     

基于Deform高线粗轧奥氏体晶粒细化研究

本文结合GCr15再结晶模型, 根据轧线实际孔型参数、轧线布置与轧制程序, 采用刚塑性有限元法, 利用模拟软件Deform对轴承钢线材GCr15粗轧进行了三维有限元模拟, 分析总结了粗轧过程中轧件温度场、等效应变和应变速率的变化规律, 得出粗轧过程动态、亚动态和静态再结晶的百分数和对应晶粒尺寸, 揭示了轧件在粗轧过程中再结晶规律及奥氏体晶粒细化规律, 并且证实了初始晶粒尺寸对粗轧过程奥氏体晶粒细化的影响规律。     

5052铝合金板带热粗轧轧制力模型的研究

以经典轧制理论为依据,对5052铝合金板带热粗轧过程的轧制力模型进行研究。详细分析了轧辊的弹性压扁半径、应力状态系数和轧件变形抗力三个因素对轧制力的影响。用MATLAB建立的粗轧过程轧制力数学模型,使轧制力预测误差控制在5%~7%之间,基本可以满足现场实际生产的要求。     

热连轧带钢温度场的有限元分析

采用确定热轧温度场的有限元计算模型及实测轧制过程中实测点的温度值、精轧各道次轧制压力值,对热辐射传热系数、喷水冷却传热系数、接触热传导系数及塑性功转热率进行优化计算,在此基础上,得到了轧件温降及其内部温度分布规律。     

轧制温度对Mg-2Zn-xY合金微观组织的影响

通过改变在部分道次大压下率轧制时粗轧及精轧的轧制温度,研究了轧制温度对轧制Mg-2Zn-xY镁合金微观组织的影响,还研究了Y含量对合金组织的作用。结果表明,在部分大压下率粗轧后,合金组织发生了再结晶,且均为等轴晶组织。随着轧制温度的提高,平均晶粒显著增大,并以300℃粗轧时最佳。精轧温度不宜过高或过低,在350℃左右精轧能有效抑制孪晶组织的产生,获得较均匀的微观组织。不同Y含量的Mg-2Zn-xY合金的轧后晶粒尺寸与轧制工艺有关。     

基于数据挖掘的厚板标准精轧道次模型研究

为了提高某厚板厂轧制产品的质量和轧机运行的稳定性,提出了利用决策树算法建立厚板精轧过程道次分配模型的新方法。该方法采用高维度数据可视化和数据挖掘对厚板精轧阶段的原始数据进行分析和挖掘,建立适应标准厚板轧制机组精轧道次的数据模型,实现厚板精轧道次规程的标准化,并为厚板精轧过程的限制参数提供推荐值。经现场模拟与在线应用,该厚板精轧标准道次模型有效地提高了轧制产品质量的稳定和轧机运行的安全。     

1580 mm热连轧带钢精轧轧制力模型研究与改进

为了提高首钢京唐1 580 mm产线精轧轧制力预报精度，对精轧轧制力模型进行了研究，结合现场生产的典型问题，即同一钢种族内化学成分波动、薄规格带钢头部大张力引起精轧模型自学习趋势异常及变形抗力自学习层别跳变引起的轧制力设定偏差，对轧制力基础模型和自学习模型进行了改进。修正了钢种族的划分方法、回归整定了化学成分对变形抗力的影响因子、增加了实测张力修正精轧自学习的方法以及建立了基于双线性插值方法来获取变形抗力自学习系数的方法。改进措施实施后，各机架的轧制力预报精度均有不同程度的提高，且带钢通长的厚度标准差由12.22μm降低至10.5μm以内，指标精度得到显著提升。     

铸态AZ31B镁合金变温轧制过程及流变应力

在变形温度250~450℃、应变速率0.005~5 s-1下对铸态AZ31B镁合金圆柱试样进行了Gleeble高温压缩实验。对不同初轧温度、不同轧制压下量下镁合金的热轧制过程进行了实验、数值模拟及损伤分析。采用动态材料模型中的计算方法计算了热加工图,用Zener-Hollomon参数法建立了单向压缩时的流变应力模型,最后综合传热学基本原理及轧制理论,建立了变温轧制过程中的流变应力模型。研究结果表明:合理分解温度范围求解单向压缩流变应力模型,有效提高了模型的预测精度;轧制前滑区和后滑区的主传热机制有所区别,考虑到轧辊对轧件的作用力主要分布在后滑区,则此区域为边裂重点研究区域;数值模拟过程中轧件边部区域的Normalized Cockcraft and Latham损伤值最大,并且随着变形温度的降低以及道次压下量的增大而增大。此现象与轧制实验结果相符,不同轧制条件下轧制流变应力模型的求解结果与数值模拟结果较吻合。     

微合金化钢的动态再结晶及其显微组织的研究

应用Ｇｌｅｅｂｌｅ－１５００热模拟试验机测定了合金化钢在不轧温度下的真应力－真应变曲线,研究了终轧温度及微合金元素含量对动态再结晶的影响。研究结果表明,Ｖ、Ｎｂ可显著抑制微合金化钢轧制过程中形变奥氏体的动态再结晶,因此,在较高的终轧温度下,仍能得到细小而均匀的显微组织。