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为解决镀锌光整机对超高强钢边浪板形缺陷消除能力有限的问题,建立了光整轧制过程的有限元模型,对光整机生产超高强钢板形调控能力不足的原因进行了分析;在此基础上,对工作辊和支撑辊辊形进行了优化,并对不同辊形配置条件下光整机的板形调控特性进行了分析。研究表明,辊形优化后承载辊缝横向刚度提高了9%~20%,弯辊调控功效提高了17%,在保证出口板形良好的前提下,弯辊力降低约40%,辊间接触压力不均匀度最大降低31%,从而实现了超高强钢大轧制力光整的可能性。之后分析了工作辊辊径对板形调控特性的影响,发现通过减小工作辊辊径,可以有效降低光整所需轧制力,即采用小辊径工作辊可轧制强度更高、厚度更薄的超高强钢;同时发现工作辊辊径越小,弯辊调控功效和承载辊缝凸度调节域越大,但是承载辊缝横向刚度随之降低,辊间接触压力不均匀度随之增加。对上述研究结果进行了上机应用,证明了优化后的辊形能够有效控制超高强钢边浪板形缺陷,为超高强钢光整过程的板形控制提供了理论依据。 相似文献
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介绍了冷连轧机组机械设备未全部安装、电气设备无法进行正常外部联合调试时辊缝位置和轧制力实际值模拟的实现方法和轧制力实际值的计算公式,并且使用模拟出的辊缝位置及轧制力实际值进行相应控制器的测试及辊缝自动标定。 相似文献
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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%。 相似文献
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中厚板轧制辊缝值的设定方法 总被引:1,自引:1,他引:0
本文介绍中厚板轧机的计算机控制方法,尤其是中厚板高精度轧制辊缝值的设定方法,通过实时厚度最佳分配、轧制过程自适应和轧机弹跳方程得出辊缝设定值,从而达到命中目标厚度和板形平直的目的。 相似文献
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摘要:采用刚塑性有限元法解析了宽厚板立轧过程中头、尾凹形和边部狗骨的形成规律。轧件长度中心区域立轧时主变形区前、后外端约束始终存在,该区金属进入主变形区前后均没有协调运动,形成的狗骨较高,长度较小。轧件头部区域立轧时主变形区后外端约束始终存在而前外端约束逐渐形成,主变形区内金属易于沿轧件宽度和长度方向流动,轧件头部区域金属离开主变形区后的协调运动导致其头部宽度不足和头部凹形增大。轧件尾部区域立轧时主变形区前外端约束始终存在而后外端约束逐渐消失,主变形区内金属易于沿轧件宽度和长度方向流动,尾部区域金属在进入主变形区之前的协调运动增大了轧件尾部凹形。研究成果可用于指导热轧宽厚板立轧头尾短行程控制轧制和开发新的宽厚板平面形状控制技术。 相似文献
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针对国内某厂厚板轧机出现轧制力偏差的实际情况,研究了轧机两侧刚度差对轧制力偏差的影响。建立了支撑辊标高调整时候阶梯垫上面残留氧化铁皮对轧机机座刚度的影响模型,基于模型替代法建立了整体轧机有限元模型,进而通过有限元模拟计算出轧机机座刚度差引起的轧辊挠度改变量、出口厚度变化量、辊间压力变化量以及轧机两侧轧制力的偏差。结果表明:当氧化铁皮的厚度为5mm残余面积分别为26.66%、36.79%和46.92%时,氧化铁皮的等效刚度变化范围为[605,674]kN/mm。当轧机上下无刚度差时,轧机两侧轧制力偏差最小,偏差为5t;当压入的残余氧化铁皮面积最多时,此时轧机两侧轧制力偏差最大,数值为30t。 相似文献
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