高强DP钢的关键轧制技术开发与应用

为了解决高强钢生产过程中的诸多问题,从热轧、冷轧制中存在的问题以及工序管理控制的角度出发,制定了先进高强钢关键轧制技术研究方案,最终解决了热轧带钢性能稳定性控制、带头上翘、冷轧带钢厚度波动、冷轧板形突变等问题。另外,在热轧轧制工艺、温度精准控制、冷轧轧制力模型优化,一级AGC厚度自动控制系统开发、全流程压下负荷分配优化等方面开展了大量研究工作,积极探索创新,开发了一系列先进高强钢轧制关键技术,并在产线生产中得到应用,取得良好效果。     

SMS轧制力模型在冷轧机上的适应性优化与应用

在济钢双机架可逆式冷轧机生产过程中,SMS轧制力模型中的设定轧制力与实际轧制力有较大偏差,在分析原有模型的基础上,改进相关参数,特别对压扁半径、咬入角和中性角做了适应性的改进,通过推导和现场生产相结合,运用改进的轧制力模型,对比分析改进前后数据可知,改进后的模型精度优于改进前,轧制稳定,效果良好。     

济钢热连轧厂轧制力数学模型优化的可行性分析

分析了济南钢铁公司1700热连轧的轧制力数学模型,该模型采用迭代计算的方法进行,并分析了化学成分、变形温度和变形速率对变形抗力的影响．结合生产实际验证了此模型,在轧制力模型中加入了自学习修正系数项。从而得到优化之后的轧制力数学模型．精度基本满足现有钢种的生产要求,但在生产新钢种过程时模型中的各项系数还需进一步优化．     

利用轧钢实测数据修正轧制力模型系数

本文描述了用轧制过程中的实际数据借助于软件工具来优化和轧制力子模型有密切关系的材料的5个系数,通过优化此5个系数使轧机每一道次的轧制力分配更趋合理,带卷的各项性能指标的稳定性得到了进一步提高。     

冷连轧机高强钢轧制力计算模型的研究和应用

针对冷连轧机高强钢轧制时出现的轧制力计算模型不准、轧制力超限停机问题,建立了基于Hill公式的显函数轧制力计算模型,分析了高强钢变形抗力、压下分配、辊系配置及轧制润滑等对轧制力的影响。实际生产工况及轧制力数据分析表明,对减小轧制力作用最明显的是轧制规范(压下分配及张力制度)优化,其次是轧制润滑工艺参数改进、降低热卷厚度及减小工作辊辊径等,对轧制力减小的作用基本相同。通过相关工艺参数的优化,解决了高强钢轧制力超限问题。     

CSP生产线轧制力模型的研究及优化

分析了涟钢CSP生产线7机架精连轧机的板带轧制力模型，并针对其在实际生产过程中遇到的一些问题，提出了改进方案，即基于原轧制力模型进行优化，建立了新模型．同时确立了新的变形抗力模型方程．由优化前后的计算和对比分析可知，新模型的精度更好。在生产实际应用中对轧制力的预报准确率大幅度提高。     

涟钢冷轧板厂光整机控制的研究与应用

本文介绍了冷轧板厂CGL生产线光整机的设备结构和基本工作原理,以及光整机延伸率和轧制力控制系统在热镀锌生产过程中的应用。     

纽柯钢铁厂冷轧机的改造

通过对冷轧机入出带卷的操作设备、开卷机、机械和电气装置的升级以及轧制速度的优化，可提高冷轧板材的生产能力两倍多。     

中板轧机参数相关分析和轧制力矩计算

通过对四辊可逆轧机轧制过程测量数据的分析，初步探讨了轧机系统轧制力，牌坊拐角应力、轧制力矩、主电机电流、转速和轧机辊缝诸参数之间的相关特性，分析了用主电机电流和轧制力估计轧制力矩的精度。     

基于BP神经网络斜轧穿孔轧制力的预测

借助Matlab工具箱中BP神经网络,对斜轧穿孔区轧制力进行预测。通过分析影响轧制力预报精度的因素及网络性能,确定了网络结构、有关参数和网络训练算法(优化BP算法),实现了轧制力的精确快速预报,预报相对误差1.67%～6.33%,平均3.735%,满足了工程计算的精度要求。     

基于罚函数法的冷连轧轧制规程优化设计

 合理的轧制规程是使轧制过程达到最佳状态的重要保证。规程设定中采用具有自学习功能的BP神经网络取代传统轧制力数学模型,选用Levenberg Marquardt算法对轧制力进行预报。采用等相对负荷目标函数,考虑到现场和设备所受限制,确定约束条件。利用罚函数法将有约束的最优问题转换成无约束的最优问题,对某厂冷连轧现场规程进行了优化设计,并对优化前后的轧制规程进行了分析和比较,优化效果令人满意,满足实际生产要求。     

冷轧板折皱缺陷的分析与控制

折皱缺陷经常发生在冷轧板带钢的边部,一般出现在平整机机组工序。分析了产生折皱的主要原因,通过优化弯辊力与轧制力的匹配系数、严格控制平整机上卷温度、调整好板形、加强平整机操作人员技术培训等措施,有效地降低了冷轧板折皱的发生率。     

铁素体轧制生产超深冲冷轧板

通过铁素体轧制生产超深冲冷轧Ti-IF钢的工业试验,研究了化学成分、工艺制度对热轧IF钢金相组织、织构和第二相粒子析出的影响,分析了热轧IF钢再结晶状态与产品性能的关系,阐述了提高冷轧Ti-IF钢深冲性能的生产控制要素.试验结果表明:在采用适宜的成分、低的加热温度、高的卷取温度和铁素体区强润滑轧制时,热轧板具有粗大的二相粒子和强的{111}织构;与常规轧制相比,冷轧板的r值在横向和45.方向平均提高1.3和1.0,试验冷轧板的最高r值达到了3.23.     

舞钢4100mm宽厚板生产线6mm极限规格薄板的开发实践

随着国民经济的持续发展,厚度8 mm的建筑结构用钢市场需求量越来越大。在中厚板生产领域,厚度6 mm的钢板已达到轧机轧制的极限,轧制难度大,板型质量难以控制,轧制过程中对整个轧机设备及轧制工艺要求极高。舞钢公司在4 100 mm宽厚板生产线开发6 mm极限规格薄板过程中,通过优化板坯规格设计、提高轧机设备精度、优化生产工艺等措施,实现了6 mm厚度薄板的批量生产。     

特厚板轧制过程轧制负荷计算及分析

特厚板轧制过程轧机的轧制力和轧轧制力矩计算与常规中厚板轧制过程有所不同,获得准确的特厚板轧制过程的轧制力和轧制力矩等轧机负荷参数对于特厚板轧机设计和特厚板实际生产有重要意义。本文对特厚板轧制过程轧机轧制负荷进行了有限元分计算,并对特厚板轧制过程中轧制负荷较高的原因进行了理论机理分析,给出了轧制特厚钢板的一些生产建议。     

2050热连轧机组弯辊综合优化设定技术

针对2050热连轧机组在轧制过程中因弯辊力设定不合理导致轧制力波动幅度较大，并引起带钢出口板形质量较差的问题，结合该热连轧机组的设备参数及工艺特性，基于热连轧的轧制力模型和板形控制模型，提出了一套适用于热连轧机组的弯辊综合优化设定模型。将该模型应用到实际生产中，机组轧制力和非对称板形平直度波动幅度明显减小，有效改善了带钢的出口板形质量，同时提高了机组的经济效益。     

极限学习机在中厚板轧制力预报中的应用

摘要：轧制力是影响中厚板厚度精度和板型的关键因素。兴澄特钢中厚板轧机二级模型采用传统Sims公式计算轧制力，精度较低。为提高轧制力预报精度，首先基于大量历史生产数据，通过主成分分析法对影响轧制力的因素进行处理和分析，选出权重较大的影响因子；其次选取现场代表钢种进行热模拟压缩实验，在此基础上提出基于极限学习机(ELM)的综合神经网络轧制力预报模型，即先通过化学成分计算出基准变形抗力，再将其作为轧制力神经网络输入变量进行轧制力预报。建模采用10折10次交叉验证确定最佳网络隐层节点数，并用现场实际生产过程数据对网络进行训练与测试。综合神经网络模型投入现场生产，轧制力预报相对误差±10%以内占比提高15.61%，钢板头部厚度命中率提高1.9%。     

轧制力优化对20辊冷轧硅钢厚度精度的影响

轧制力是影响冷轧带钢厚度精度的关键因素。为实现高精度的冷轧带钢厚度控制,通过优化变形抗力模型参数和摩擦系数模型参数提高冷轧轧制力模型计算精度,并使用指数平滑法的自学习算法保证轧制力精度的稳定性。在首钢股份公司迁安钢铁公司20辊森基米尔轧机生产线进行S12硅钢钢种轧制力优化试验,将优化的模型参数应用于L2并投入现场生产,结果表明该优化方法不仅提高了轧制力设定精度,而且减小了冷轧硅钢的厚度超差长度,提高了成材率。     

薄板坯连铸连轧生产线低碳钢铁素体轧制生产工艺的开发

通过对本钢薄板坯板连铸连轧生产线铁素体轧制工艺开发过程进行工艺跟踪及现场取样,对钢板的金相组织和力学性能检验,将不同生产工艺下钢板的组织与力学性能进行对比分析,确定了低碳钢铁素体轧制最优的热轧与冷轧生产工艺。采用铁素体轧制工艺生产的热轧钢板,与相同化学成分的奥氏体轧制钢板力学性能相比,强度低、塑性好,作为冷轧原料,在冷轧生产过程中可以大幅度降低冷轧机组的轧制力,减少轧机能耗,解决了本钢薄板坯连铸连轧生产线供冷轧原料钢板强度高的问题。使用铁素体轧制钢板作为冷轧原料可用于生产更薄规格、更高尺寸精度和板型要求的冷轧钢板,且冷轧成品钢板力学性能好。     

轧制过程工艺润滑技术的发展和应用

轧制工艺润滑技术的应用不但可降低轧制过程力能消耗与金属损失,而且可节约用水和减少酸液消耗。叙述了工艺润滑对热轧时咬人和冷轧板表面质量的影响。列举了我国轧制工艺润滑技术在热轧和冷轧板带生产线的应用和效果、板带典型热轧工艺润滑剂的主要成分和性能以及板带冷轧润滑剂的分类和用途。