中厚板轧制过程中轧制力参数的动态修正

分析了一种中厚板的轧制力在线动态修正算法,该算法以实测轧制力为基础,通过道次实测轧制力和模型计算轧制力的值决定轧制力模型参数修正量的大小,真正做到以实测轧制力数据动态校正中厚板轧制力模型,大大提高了轧制力模型的预报精度并使其具有良好的自学习功能.该算法已经在现场获得应用,并具有良好的应用效果.     

基于模糊理论的中厚板轧制力学习算法

由于传统的中厚板轧制力计算模型结构简单,并且要测量模型中的一些参数较困难,即使采用一定自适应技术,也难以适应不断提高的中厚板尺寸精度的要求。为了提高中厚板轧机的轧制力预设定精度,笔者采用基于模糊理论计算轧制力参数算法,利用现场采集的数据进行了计算。结果表明,该方法的预测精度优于传统数学模型,预测结果的相对误差基本限制在±6%范围内。     

中厚板轧制过程中的辊缝设定模型及其应用

结合首钢3500mm轧机改造项目，根据中厚板轧制工艺的特点，详细分析了中厚板轧制过程中辊缝设定模型的各种影响因素，并给出了相应的高精度补偿模型，如轧机的自然刚度、油膜厚度变化等。分析了轧件入口厚度偏差对辊缝设定的影响及其在线消除。现场的在线应用结果表明：运用给出的辊缝设定模型，可以大幅提高中厚板轧机的辊缝设定精度，为厚度精度的提高和AGC控制打下了良好的基础。     

不锈钢冷连轧轧制力显函数模型的开发与应用

针对不锈钢冷连轧生产工艺,提出动态变形抗力概念,利用四辊可逆冷轧机和Inston高速拉伸实验机进行轧制-拉伸实验,在MMS-200热模拟实验机上测定不锈钢的应力-应变曲线,建立不锈钢动态变形抗力模型。在Hill方程的基础上建立了轧制力显函数模型,并通过变形抗力和摩擦因数的逆向回归计算实现模型的在线自学习。提出了适合轧制力模型的可信度评估方法,引入Theil不等式系数法,依据TIC值定性分析了模型的适用性。最终确立了适合于冷连轧生产的精确的轧制力显函数模型,并将其应用到生产实践中。统计结果表明：冷连轧过程中轧制力的模型计算值与实测值的相对误差小于3.67%,该模型具有良好的计算精度和较好的泛化能力,适合于工业生产实践。     

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%。     

热连轧机轧制力和轧制力矩模型研究

研究了一种适用于热连轧机的新型高精度轧制力和轧制力矩模型,建立了一个轧制力功系数和轧制力矩功系数的新型指数公式,将两个系数的表达式统一起来,仅含"压下率"和"压扁半径与出口厚度之比"两个影响因子,形式简洁,物理意义明显.给出了新型指数公式中待定参数的确定方法,求得的待定参数值对不同钢种和不同精轧机架具有通用性.预测实践表明,新型轧制力和轧制力矩模型提高了热连轧过程中轧制力和轧制力矩的预报精度,可用于热轧板带生产线精轧机架的在线控制.     

中厚板轧制过程中轧制力变化有限元模拟

采用动态显式有限元法对中厚板轧制过程进行了分析.分析了轧制过程稳定阶段接触区中厚板单元数、轧辊单元尺寸以及中厚板初始速度选择对有限元分析计算结果的影响,得出了合理的轧制过程有限元模拟参数,并对某中厚板厂15道次轧制过程轧制力变化规律进行了分析,稳定阶段轧制力计算结果与实测结果非常接近.该结果对中厚板轧制过程模拟具有一定的参考意义.     

高韧性热轧管线用钢轧制压力模型

在热模拟机上进行高温压缩试验，测定了热轧管线用钢在单道次，多道次等不同条件下的变形抗力，并研制了相应的变形抗力模型及残余应变模型，综合测定了此种钢在１７００ｍｍ热连轧机上试轧时的轧制力及有关数据，利用实测压力逆算应力状态影响系数，建立了精轧各机架应力状态影响系经验模型。     

中厚板轧机轧制力自学习模型的应用

 介绍预计算轧制规程中所使用的轧制力模型,在此基础上根据轧制过程中的仪表反馈数据开发出一种新的轧制力自学习模型。并对轧制力自学习系数层别划分的方法,依据和效果做了系统的分析。现场在线应用结果表明:给出的轧制力模型具有良好的预测精度,末道次轧制力预测误差可以控制在3%以内,其他道次可以控制在5%以内。     

结合模型自适应的神经元网络在中厚板轧机轧制力预报中的运用

在中厚板生产过程中,用传统轧制力模型预报中厚板轧机轧制力时存在着较大的误差.为了提高中厚板轧机轧制力的预报精度,采用轧制力模型自适应与人工神经元网络相结合的方法进行中厚板轧制力的在线预报.应用结果表明,采用本方法预报轧制力时精度优于传统的数学模型,相对误差可以控制在±3%以内.     

Analysis of Rolling Pressure in Asymmetrical Rolling Process by Slab Method

 The plane strain asymmetrical rolling was analyzed using slab method. The contact arc was replaced by parabola, and the constant surface friction status was adopted during the analysis. The deformation area was divided into three zones according to the direction of the friction. Then, the three zones were studied, respectively. A rolling force model and a rolling torque model were developed based on the analysis, and they were used to analyze the influence of asymmetrical rolling factors on deformation area and unit pressure if they had good precision which was determined by comparing the calculated results with the measured ones.     

一种改进的板带在线控制算法的研究

为了提高板带轧制力的计算速度和计算精度,提出了离散块元法。该法是将变形区划分为有限离散单元,考虑剪切变形作用,经BP神经网络训练获取其各种工况下的剪切变形因数模型而建立的高速计算模型,在平面变形条件下实现了对板带轧制力的预测,经该方法建立的轧制力计算模型具有较高的计算精度和计算速度,并在现场中得到了应用。     

Influence of Roll Elastic Deformation on Gaugemeter Equation for Plate Rolling

The error of gaugemeter equation decreases the gap setting precision. The precision of gaugemeter equation is strongly influenced by plate width, work roll radius, backup roll radius, work roll crown, backup roll crown and rolling force. And these influences are hard to measure. All these factors are converted to roll deflection deformation and roll flattening deformation for calculation. In order to calculate the deformation, the theory of influence function method was adopted. By using simulation program, the influence of these factors on deformation was obtained. Then a simple model can be built. With this model, it is convenient to analyze the influence of different factors on gaugemeter equation.     

宽厚不锈钢复合板轧制力计算与参数影响分析

 对宽厚不锈钢复合板层间真空热轧制变形过程进行受力分析,将热轧变形区分成I、II两个区间,运用主应力法建立各个区间的力平衡方程,根据边界条件和屈服准则求出各变形区的长度和各变形区所受压力,建立轧制力计算数学模型,在此基础上分析轧制工艺参数对宽厚不锈钢复合板轧制区间内不同应力分布的影响规律。将实际参数代入轧制模型计算公式,应用Matlab编程求得理论计算值,并与实测值进行比较。研究结果表明：轧制力模型可用于预测轧制力的大小,满足工程要求,轧制复合过程研究有助于优化成形工艺、预测产品性能,为今后此类材料的研究开发提供了参考依据。     

基于奥洛万微分方程的变厚度LP板轧制力模型

 纵向变厚度LP板是钢铁减量化轧制中的典型产品。轧制力模型是变厚度轧制过程关键模型,直接决定产品尺寸精度。通过引入剪切摩擦与奥洛万平衡微分方程,建立变厚度轧制LP板中各个变形区的应力表达式。改变轧制参数以观察变形区内轧制力变化规律,理论计算结果表明,轧制变形区轧件出口位置由楔形角决定,入口位置及轧制力峰值则与压下量有关;同一压下量下趋厚轧制力峰值小于普通轧制,趋薄轧制力峰值大于普通轧制。     

具有伸长率分配计算功能的轧制力预报智能模型研究

针对双机架平整机的特性,以基态弯辊力下带材出口板形最好为准则,提出具有双机架平整机伸长率分配系数计算功能的轧制力模型;在此基础上,为了改善传统轧制力模型的预报精度,提出了先通过神经网络利用在线测得的实际数据预测变形抗力和摩擦因数,再与轧制力机理模型自学习过程相结合的轧制力预报新方法;并将其应用于宝钢1220双机架平整机的生产实践,结果表明此模型可以高精度地预报轧制压力.     

1235铝合金热粗轧轧制力模型的研究

以经典轧制理论为依据,对1235铝合金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。     

轧前及粗轧过程中钢坯温降的计算机模拟

建立轧钢生产过程各工序的高精度数学模型是集成控制技术在轧钢自动化生产中能够取得良好控制效果的基础，为此详细分析了中厚规格钢坯轧前及粗轧阶段的温度变化机理，并针对轧前及粗轧过程分别建立了二维非稳态传热的温降差分数学模型。对实际生产过程的计算机模拟结果表明，解析计算的精度较高，能够满足实际需要，可用于指导实际生产过程。     

Coupling Thermomechanical and Microstructural FE Analysis in Plate Rolling Process

Using three-dimensional rigid-viscoplastic finite element method （FEM）, a coupling multivariable numerical simulation model for steel plate rolling has been established based on the physical metallurgy microstructural evolution rule and experiential equations. The effects of reduction, deformation temperature, and rolling speed on the deformation parameters and microstructure in plate rolling were investigated using the model. After a typical rolling process of steel plate 16Mn is simulated, the strain, temperature, and microstructure distributions are presented, as well as the ferrite grain transformation during the period of cooling. By comparing the calculated ferrite grain sizes with measured ones, the model is validated.     

M2高速工具钢热轧中板工艺探讨

从分析M2钢的热加工塑性入手,通过对M2钢最佳的轧制温度和变形量的理论分析,从钢板组织、性能的角度出发,阐述了选择并控制荒轧温度、精轧温度及终轧温度和精轧变形量对M2钢热轧板质量的影响,从而确定了该钢热轧板的轧制工艺。