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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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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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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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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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针对热轧带钢粗轧段大立辊侧压调宽轧制的生产特点,利用ANSYS/LS-DYNA建立立辊三维轧制有限元仿真模型,模拟计算不同工艺条件下轧件的变形规律,重点分析横截面形状(狗骨形)变形特点,以及宽展变形特点,所得结果与现场情况吻合,证明所建模型及计算结果可对现场工艺制定提供指导作用。 相似文献
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轧件宽度控制作为粗轧过程控制的一个重要组成部分,其控制精度已成为衡量带钢生产质量的重要指标之一。对于厚宽比较大的轧件,经立辊轧制后轧件的宽度被压缩,断面形成狗骨形,从而造成头尾失宽,导致生产造成额外的切损。本文主要研究了狗骨的形成机理,分析了影响宽度断面形成的主要因素为立辊侧压量、立辊直径、轧件宽度和厚度等,且立辊侧压量、直径越大,狗骨高度和失宽量越大;轧件来料尺寸越大,狗骨高度和失宽量越大。并以柳钢热轧厂2032生产线为例,通过调整各道次立辊侧压量,在不起拱的前提下减小首道次增大末道次侧压量,提高头部宽度均匀性;根据实时曲线调整头尾短行程的设置幅度,减小头尾失宽程度;更改立辊辊形减小狗骨高度等方式,优化了狗骨失宽现象。 相似文献
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在厚板轧制过程中,把握材料的宽展规律,提高宽展预测精度是保证最终钢板宽度满足要求的关键环节.从影响宽展的因素和常用的宽展公式出发,研究宝钢5m厚板轧机PVPC平面形状控制的宽展数学模型及其建模过程,对该模型的特点及实际应用情况做了客观评价.并利用生产中积累的数据,应用数据统计回归方法,对宽展模型的协调因子xt,y1进行优化,从而提高了模型的预测宽展精度,减小了宽度预测偏差. 相似文献
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攀枝花钢铁(集团)公司热轧板厂三期技术改造后,精轧设定模型精度受粗轧中间坯厚度、宽度和温度等参数影响较大,造成轧制参数预报精度下降,为此,于2007年采用精轧自适应穿带模型对轧制力、辊缝、轧制速度进行补偿,提高精轧设定模型对轧制力、出口厚度等轧制参数的预报精度. 相似文献
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板带轧制数学模型是实现自动控制的基础,高精度的数学模型是提升产品质量和市场竞争力的重要保障。在热连轧粗轧过程控制中,轧制力和宽展是关键参数,其模型精度不仅会影响粗轧轧制规程的设定,而且会影响最终热连轧带钢产品凸度。以矩形板坯热连轧粗轧过程为研究对象,针对轧制变形区建立了三维运动许可加权速度场,在此基础上充分考虑自然宽展效应,基于刚塑性材料的第一变分原理,采用可变上限积分法对塑性变形、剪切功率和摩擦功率进行积分获得变形区总功率泛函。利用Matlab优化工具箱对总功率泛函进行最小化,得到了轧制力、宽度分布的理论解。最后利用理论模型计算数据回归得到了板坯宽展及速度场中的加权系数模型。将基于所提出模型的轧制力和宽展预测值与现场实测值及部分有关学者所建立模型的预测值进行了对比,结果验证了所建立模型的准确性。研究得到的宽展模型和速度场加权系数表达式可以方便、灵活、快速地应用到粗轧现场中,为更高质量热连轧带钢产品的生产奠定了坚实基础。 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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一座带钢热轧工厂的技术装备的先进性要看带钢的厚度和宽度在整个长度范围内是否均匀。宽度调节须从板坯粗轧开始控制,板坯从加热炉出来有“水印”(轧件在加热炉步进梁上的冷点,或称“黑印”),通过立辊铡压和水平道次粗轧宽展,水印点相对变宽,而板坯上的“缺口”处(如火焰清理点)则相对变窄(见图2),因而板形宽度不 相似文献