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<正> 自动轧管机顶头的形状是沿长度方向由不同半径所形成的回转体,它由顶杆的前端支承在两个轧辊中间,轧管时依靠安装在顶杆尾端的顶头移动装置调节顶头的位置,控制顶头工作面与轧辊孔型间的最短距离,进而沿纵向控制管壁的厚度。这就是自动轧管机轧管时的壁厚控制方法。此项发明是这样一种轧管方法,即控制 相似文献
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吕培成 《稀有金属材料与工程》1980,(3)
所谓斜轧穿孔过程稳定性是指轧件能否顺利吸入、穿透和出不出“三角”。采用表面车削状态的轧辊和按穿钢的顶头设计原则设计的顶头进行三辊斜轧穿孔试验,穿钢时很顺利,而穿钛时,则穿孔过程稳定性极差。它体现在直径压下量稍小些,二次咬入发生困难,直径压下量稍大些,又出现“前三角”或“中间三角”;穿透性极差;工艺参数的调整范围十分狭窄。之所以如此,这是与钛的三辊斜轧穿孔独特的变形特点有关。 相似文献
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运用有限元技术模拟了两辊斜轧穿孔法制备Ti80合金无缝管坯的三维热力耦合过程。仿真结果能动态显示坯料从咬入到稳定穿孔再到穿出3个阶段复杂的塑性成形过程,并能辅助分析中心孔腔的形成机理以及坯料在穿孔阶段各物理场量的分布。结果表明:坯料刚接触顶头时,中心金属存在明显塑性变形,结合轧制中心线上不同方向的正应力状态为(+,-,+),判断中心孔腔的形成为拉应力作用下的塑性开裂。在穿孔过程中,坯料的应变分布沿轴向呈U1+W+2U2形态,沿径向为片层状,最终穿制毛管等效应变可达5~11;坯料的外表面与导盘接触区应变速率为0.71~3.6s~(-1),而与轧辊接触区高达4.6~26s~(-1),大的应变速率有助于毛管的塑性成形过程;顶头前坯料的温度最高,与穿孔工具接触的区域温度略有降低,但绝大部分变形区温度都处于单相区。模拟所得全流程顶头轴向力与轧制力的变化呈现典型的3阶段分布,其中稳定穿孔阶段力能参数的均值接近试验所得,从而验证了模型的准确性。基于有限元模拟的工艺条件,在实验轧机上一火次顺利穿制出Ti80合金无缝管坯,其显微组织展现为单一的魏氏组织形态,且由于变形剧烈,从外表面到中间层再到内表面均为等轴细小的β动态再结晶晶粒;力学性能测试表明该组织状态下的毛管的强度和塑性均满足指标要求。 相似文献
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<正> 重庆无缝钢管厂改良的联接顶头和顶杆的新型丝接头经多年使用效果很好。这种新式丝接头具有加工简单、消除应力集中、增大顶头与顶杆的接触面积、增加顶头螺纹连接处的壁厚防止顶头早期损坏、保证顶头与顶杆的同轴度、减少顶杆弯曲、改善顶杆的 相似文献
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高温合金圆坯穿孔时力和变形参数的测定 总被引:1,自引:1,他引:1
φ30mm二辊斜轧穿孔机使用高温合金圆坯穿孔,在不同加热温度、轧辊转速、辊面角和前进角条件下,测定了轧辊入口锥和出口锥轧制力、顶头的轴向力、穿孔时间和坯料扭转变形程度。 相似文献
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介绍2Cr13合金管热轧穿孔内螺纹的形成原因,分析增大顶头均壁段锥角的利弊,并优化其热轧穿孔工艺参数。分析认为:热轧生产2Cr13合金钢管的穿孔参数调整,一次咬入位置和二次咬入位置距离应控制在不超过2.2个螺距,同时顶前压下率在6.5%以内为宜;一旦出现异常停机,及时将管坯退回加热区加热,即使出现前卡,也要谨慎调整辊距,以微调顶头前伸量作为首要调整方式;合理的工模具设计直接决定着后期产品的质量和生产效率;2Cr13产品实现了多次批量化的生产实践表明合金元素含量14%~16%的高合金钢产品可以通过热轧生产方式生产。 相似文献
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本文介绍了该厂在自制的φ90水平连铸机上,用20A碳素钢进行φ90圆管坯的连铸工业性试验,经过54次拉坯试验,该厂水平连铸技术已达到拉坯6.1t/次,拉速3m/min的水平,同时还对试验的圆管坯进行了穿孔、轧管试验。该连铸坯质量满足斜轧穿孔的要求,穿管成材率达到93.55%。 相似文献
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分析了三辊轧管机组在轧管过程中过大的扩径穿孔率、不合理的变形量分配以及各工序轧辊形状等对厚壁钢管 (D /S≤ 6且S≥ 2 2 ) 壁厚不均的影响 ,得出扩径率控制在 5%以下 ,轧管变形量在 2 5mm以下 ,及选择相匹配的坯料直径和顶杆、顶头尺寸等有利于保证厚壁管的壁厚精度 相似文献
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由顶头辗轧段与轧辊出口锥段构成穿孔机孔型间隙,该间隙的均匀性对毛管壁厚精度有直接影响.以计算机数值算法为基础,开发了穿孔机壁厚精度优化模型.该模型不仅可精确计算穿孔机孔型间隙,优化顶头辗轧段设计;还可以将实际生产中顶杆弹性变形、顶头前伸量调整等因素考虑在内,通过送进角补偿方法,保证毛管壁厚精度,具有很强的实用性.在实际... 相似文献
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针对无缝钢管二辊斜轧穿孔生产工艺中轧机调整参数对钢管质量影响较大,但其设定值精度不高的问题,提出了基于鸽群算法改进RBF神经网络斜轧穿孔机调整参数预测模型。首先,综合分析了传统的二辊斜轧穿孔调整参数数学模型并确定了主要特征参数,其次,建立了两辊斜轧穿孔时轧机参数(轧辊间距、导板间距和顶头前伸量)的RBF神经网络预测模型,并提出鸽群算法优化RBF神经网络的中心、方差(宽度)和隐层与输出层之间的连接权值。针对某厂采集的304L管的生产数据,对提出的预测模型进行了训练和验证。通过与基于聚类分析的RBF神经网络模型对比,将经PIO-RBF神经网络模型预测得到的轧机调整参数(轧辊间距、导板间距和顶头前伸量)数据与实际数据比较,其相对误差均可控制在9%以内。结果表明,由PIO-RBF神经网络建立的预测模型对轧辊间距、导板间距及顶头前伸量具有较高的预测精度且适用性强。 相似文献