基于组织 性能预测的集装箱热轧板工艺优化

 针对产品的性能要求制定合理的热轧工艺,提出将组织性能预测与控制技术应用于热轧工艺的优化设计。基于大量生产数据,建立了包含10个BP神经网络的模型组以描述化学成分、工艺和力学性能的对应关系,屈服强度、抗拉强度和伸长率的预测精度分别达到了±6%、±6%和±4%。结合多目标粒子群优化算法,针对客户对性能的需求,在化学成分和工艺约束已知的条件下,对热轧工艺进行了优化计算。工艺优化计算结果与现场生产数据吻合良好,验证了工艺优化设计的有效性,从而为热轧最优工艺设计提供指导。     

基于神经元网络和粒子群优化算法的轧制工艺—性能优化

为了达到厚板生产中的强度和屈强比等性能指标,本文在用神经元网络对屈服强度和抗拉强度建模的基础上,结合粒子群优化算法对粗轧开轧温度、中间坯厚度、终轧温度、终冷温度及冷却速率等生产工艺参数进行了优化。优化结果与实验室热轧实验及工业试生产结果的对比表明,本模型能有效地优化厚板生产过程的工艺参数,从而为优化工艺或柔性化生产工艺的设计提供指导。     

基于神经元网络和粒子群优化算法的轧制工艺一性能优化

为了达到厚板生产中的强度和屈强比等性能指标，本文在用神经元网络对屈服强度和抗拉强度建模的基础上，结合粒子群优化算法对粗轧开轧温度、中间坯厚度、终轧温度、终冷温度及冷却速率等生产工艺参数进行了优化。优化结果与实验室热轧实验及工业试生产结果的对比表明，本模型能有效地优化厚板生产过程的工艺参数，从而为优化工艺或柔性化生产工艺的设计提供指导。     

汽车纵梁冲压缺陷分析及改进

针对汽车纵梁后段梁体用钢HC340LAD+Z冲压过程中出现的颈缩缺陷,通过冲压工艺参数调整、材料性能分析和全流程生产过程追溯手段分析了缺陷产生的原因,并提出改进措施。研究表明,材料微观组织差异是导致颈缩的主要原因,出现问题的材料批次中铁素体晶粒尺寸小,碳化物偏析较严重,导致材料协调变形能力差。通过优化HC340LAD+Z钢的在线生产工艺参数,实现了材料特性的定制化生产,颈缩缺陷消失,满足了客户需求,实现了稳定供货。     

氧气底吹铜熔炼过程建模与在线优化控制方法

本文针对氧气底吹铜熔炼生产工艺自动控制问题,构建了化合物冶金热力学数据库和冶金数学模型,并辅以数据分析及工程实践经验,完成在线冶金计算系统。该系统可根据入炉物料参数和工艺生产目标控制参数,利用系统内置热力学数据库及冶金反应计算算法程序,完成全流程冶金过程的元素平衡及热平衡在线计算,实际参与氧气底吹铜熔炼生产的过程控制,可为生产作业的稳定连续和工艺优化提供重要技术支撑。     

济钢桥梁用Q345qD钢板的生产工艺研究

针对Q345qD生产工艺现状，提出了桥梁用Q345qD的工艺控制方案，设计了化学成分，制定了再结晶型控轧＋中间坯水冷与等温冷却＋未再结晶控制工艺。同时分析了取样温度对冲击性能的影响．形成了关键工艺参数与时效冲击性能的回归方程，对所生产的钢板进行了机械性能、金相组织的全面分析，满足了用户的需求，提高了桥梁板生产能力。     

外购板坯设计问题的优化模型及算法

针对外购板坯规格已知、合同质量需求为区间值、考虑工艺路线约束的板坯设计问题,建立了最小化总余材量的线性混合整数规划(MILP)模型,并提出了一种基于MILP的启发式算法,将大规模板坯设计问题分解成多个小规模MILP问题,使之易于优化求解。算法兼顾了启发式算法的快速性及MILP的最优性,能在较短的时间内得到近优解。现场数据测试表明该模型和算法具有良好的优化性能和实用性。     

汉钢公司锚杆钢工艺质量提升实践

本文主要讲述了陕钢集团汉中钢铁有限责任公司(以下简称汉钢公司)生产锚杆钢的工艺质量提升实践,通过新孔型的设计应用、孔型料型参数优化、工艺布置优化设计、轧机参数以及活套参数调节等有力措施,促进汉钢公司锚杆钢生产工艺及质量明显改善,满足客户需求。     

炼钢-轧钢流程合同排程多目标变邻域搜索算法

提高钢铁企业合同排程优化水平可以减少生产过程中品种及规格切换,稳定产品质量,降低能源消耗和生产成本.针对钢铁企业炼钢-轧钢流程合同排程优化问题,建立了多目标优化数学模型,设计了多目标变邻域搜索算法.针对问题特点,设计了3种邻域结构的局域搜索过程.通过实际案例对模型和算法进行了验证,并把算法嵌入到实际应用系统中.计算实验...     

试析DC04冷轧带钢的生产工艺的优化控制

文章着重针对DC04冷轧带钢的生产工艺的优化控制进行了分析,包括酸连轧工艺、退火工艺、平整工艺控制。实践证明,通过生产工艺的优化,其组织性能优良,为今后深冲性能带钢生产提供参考。     

板带轧制过程中的智能化关键技术

通过智能化关键技术实现多工序、全流程板带产品质量提升和生产过程优化，解决由于工序界面和工况复杂性导致的产品质量和生产效率问题，是板带轧制智能化的未来发展方向。在智能化系统构建中要开发以下智能化关键技术，首先要基于CPS架构建立多工序协调优化系统，实现轧制过程多工序协调优化与质量精准控制；其次，面向定制化生产的智能优化决策与动态排程技术，提高生产效率；第三，基于产品全流程质量在线监控、诊断与优化技术，打通制备全流程质量信息流，实现产品质量异常追溯和关键质量参数在制备全流程的优化；最后，开发轧制过程性能一体化智能控制技术，通过轧制过程温控- 变形耦合- 性能匹配控制，形成智能化组织性能预测、动态快速设计及钢种归并技术。     

板带轧制过程中的智能化关键技术

通过智能化关键技术实现多工序、全流程板带产品质量提升和生产过程优化,解决由于工序界面和工况复杂性导致的产品质量和生产效率问题,是板带轧制智能化的未来发展方向。在智能化系统构建中要开发以下智能化关键技术,首先要基于CPS架构建立多工序协调优化系统,实现轧制过程多工序协调优化与质量精准控制;其次,面向定制化生产的智能优化决策与动态排程技术,提高生产效率;第三,基于产品全流程质量在线监控、诊断与优化技术,打通制备全流程质量信息流,实现产品质量异常追溯和关键质量参数在制备全流程的优化;最后,开发轧制过程性能一体化智能控制技术,通过轧制过程温控-变形耦合-性能匹配控制,形成智能化组织性能预测、动态快速设计及钢种归并技术。     

多目标粒子群优化算法研究综述

针对多目标粒子群优化算法的研究进展进行综述。首先,回顾了多目标优化和粒子群算法等基本理论;其次,分析了多目标优化所涉及的难点问题;再次,从最优粒子选择策略,多样性保持机制,收敛性提高手段,多样性与收敛性平衡方法,迭代公式、参数、拓扑结构的改进方案5个方面综述了近年来的最新成果;最后,指出多目标粒子群算法有待进一步解决的问题及未来的研究方向。      

不锈钢铸坯宽度优化控制模型研究及应用

 铸坯宽度的精确控制是连铸生产过程中保证铸坯质量的重要手段之一,过宽或过窄都会给轧钢工序带来不利影响。目前,铸坯宽度主要通过人工经验在线调整二冷区参数来进行控制,存在铸坯宽度合格率低、波动大的问题。因此,实现不锈钢铸坯宽度的自动优化控制就极为重要。针对不锈钢铸坯宽度控制过程中影响因素多且具有非线性、多变量耦合等特性,提出一种基于随机森林-差分进化(RF-DE)算法的铸坯宽度优化控制模型。首先,根据专家经验从大量连铸生产工艺参数中选取不锈钢铸坯宽度的关键影响因素,进而采用随机森林算法(random forest,RF)建立不锈钢铸坯宽度预测模型。接着,以连铸二冷工艺参数为决策变量,以宽度模型预测值与铸坯目标宽度的绝对误差为目标函数,构建带工艺约束条件的不锈钢铸坯宽度优化控制模型,进而采用差分进化算法对上述模型进行优化求解,获得可用于连铸生产控制的二冷工艺参数设定值。最后,通过某钢厂实际生产数据对模型进行验证。结果表明,相较于梯度提升树、支持向量回归、多层感知机等模型,随机森林模型泛化能力强且精确度高,更适用于铸坯宽度的预测,其平均绝对误差MAE为0.047 2 mm;且采用宽度优化控制模型后的不锈钢铸坯宽度合格率显著提高,新模型具有较高的宽度控制精度。     

基于稀疏化鲁棒LS--SVR与多目标优化的铁水硅含量软测量建模

针对高炉炼铁过程的关键工艺指标——铁水硅含量[Si]难以直接在线检测且化验过程滞后的问题,提出一种基于稀疏化鲁棒最小二乘支持向量机(R-S-LS-SVR)与多目标遗传参数优化的铁水[Si]动态软测量建模方法.首先,针对标准最小二乘支持向量机(LS-SVR)的拉格朗日乘子与误差项成正比导致最终解缺少稀疏性的问题,提取样本数据在特征空间映射集的极大无关组来实现训练样本集的稀疏化,降低建模的计算复杂度;其次,标准最小二乘支持向量机的目标函数鲁棒性不足的问题将IGGⅢ加权函数引入稀疏化后的最小二乘支持向量机模型进行鲁棒性改进,得到鲁棒性较强的稀疏化鲁棒最小二乘支持向量机模型;最后,针对常规均方根误差评价模型性能的不足,提出从建模误差与估计趋势评价建模性能的多目标评价指标.在此基础上,利用非支配排序的带有精英策略的多目标遗传算法优化模型参数,从而获得具有最优参数的铁水[Si]在线软测量模型.工业实验及比较分析验证了所提方法的有效性和先进性.      

5052 H32板材生产工艺研究

对5052 H32板材的生产工艺进行了试验研究。通过近一年多的技术攻关，优化了熔铸工艺参数，解决了热轧坯料的粘铝和板形问题，优化了冷轧工艺方案和退火制度．从而提高了5052 H32板材的机械性能、深冲折弯性能及表面质量，满足了用户要求。     

PIDAS工艺评估和工艺设计模型开发

随着PIDAS系统在宝钢厚板的建立与应用,生产、工艺、设备、性能数据得到了系统的采集、整理,海量工业数据的价值得到了有效的挖掘,开始发挥重要作用.基于PIDAS,首先开发了一种工艺评估模型,与传统的性能预测模型相比,它能根据工艺参数,预测产品性能值所在的区间,以及真实值位于此区间内的概率.此模型使用了自主开发的概率区间估计算法,通过全面评估不同机器学习回归模型的效果、充分考虑历史生产数据的分布规律,来预测产品性能值所在的区间,取得了良好的效果.在此基础上,又开发了一种工艺设计模型,它能够根据化学成分、产品规格和性能目标,设计出最优的轧制工艺参数.此模型应用了自主开发的自定义权重的模拟退火算法.所提出的工艺评估和工艺设计模型均取得了良好的效果,达到产品质量预报和优化工艺设计的目的.     

昆玉钢铁棒材生产线工艺技术改进

文章介绍了昆玉钢铁棒材生产线进行的工艺优化改进:针对生产工艺存在的横肋充不满,横肋高度低,钢材负差率低问题,优化了孔型设计;针对生产大规格钢材弯曲试验裂纹问题,改变横肋与钢筋轴线的夹角β,改变辊槽横肋根部加工方法,以及调整开轧温度、控轧控冷温度等措施,改善了钢材的冷弯性能;通过优化穿水管的内腔尺寸,增大水压,优化冷却工艺等措施,解决了多切分生产时钢材性能线差大、力学性能不稳定的问题。     

渡桥加热炉控温系统的优化设计

针对渡桥式加热炉工艺特性及创新性设计结构,采用独立式烧嘴分区控制,并对传统脉冲燃烧控制进行优化设计,对PID输出值进行分段,在不同区间段内设定烧嘴不同的大小火燃烧状态,以解决加热过程中工件局部受热不均现象。分析了分段脉冲燃烧的改进思路,给出了烧嘴工作时序的控制,借助带位置反馈空气电动蝶阀实现了烧嘴的限位输出。整个控温系统采用分布式、冗余化设计结构,节约硬件成本、运行可靠。实际运行效果表明系统性能稳定,控温精度高,很好的满足了工艺要求。     

基于蚁群算法的纯铜粉末注射成形工艺参数选择方法

提出一种适用于金属粉末注射成形工艺参数优化的蚁群算法模型,给出一种参数优化实际数学模型,并以纯铜粉末注射成形参数优化问题为例进行了验证.与正交试验结果相对比,蚁群算法在工艺参数的选取上具有较高的效率和准确性.该研究可以为蚁群算法应用于过程复杂、影响因素多的金属粉末注射成形工艺参数优化提供参考.