层流冷却控制模型在安钢炉卷轧机的应用及改进

控制轧制和控制冷却是现代化板材的主导生产工艺,用于生产优质的中厚板,层流冷却控制系统的控制精度直接影响产品的性能.安钢炉卷轧机采用层流冷却控制模型,对钢板通过层流冷却区域的速度和冷却水量进行控制,在实际使用中对影响其控制精度的一些因素进行了修正和完善,取得了良好的效果.     

层流冷却的前馈控制

为提高热轧带钢层流冷却卷取目标温度的控制精度,根据冷却过程的传热机理,分析了带钢层流冷却的传热过程.在此基础上,给出了冷却控制的空冷和水冷预测数学模型,分析并阐述了层流冷却控制系统的前馈控制算法及其在实际控制中的应用.本前馈控制的使用效果良好,具有较高的目标卷取温度控制精度,能满足生产的需要.     

中厚板层流冷却系统温度控制模型稳定性分析

控制冷却是现代化板材的主导生产工艺,用于生产优质的中厚板,层流冷却控制系统的控制精度直接影响产品的性能。本文对安钢炉卷轧机的控制冷却系统进行了全面的介绍,结合实际的中厚板卷生产情况,分析推导了其空冷和水冷数学模型,采用计算机进行差分方程的求解和模型的自学习,通过现场实际应用,控制精度满足了工业生产的要求,效果明显。     

南钢3500mm炉卷轧机控制冷却系统温度控制模型

控制冷却是现代化板材的主导生产工艺,用于生产优质的中厚板,层流冷却控制系统的控制精度直接影响产品的性能.本文对南京3500mm炉卷轧机的控制冷却系统进行了全面介绍,结合实际的中厚板卷生产情况,分析推导了其空冷和水冷数学模型,采用计算机进行差分方程的求解和模型的自学习,通过现场实际应用,控制精度满足了工业生产的要求,效果明显.     

CFD在热轧带钢层流控冷系统中的应用

利用CFD数值仿真技术模拟了层流水冷系统中层流冷却装置复杂的内部流场以及冷却水自由下落后的外部流场,并通过对仿真流场的分析,优化设计了冷却装置内部结构,精确地确定了控制冷却数学模型中强迫对流宽度值,为提高控冷系统的控制精度奠定了基础.     

1780热轧卷取温度控制系统

热轧带钢的卷取温度是热轧生产线的重要控制指标之一,卷取温度目标值及其控制精度直接影响着成品的组织性能和机械性能,宝山钢铁股份有限公司不锈钢分公司1780热轧生产线的层流冷却系统从TMEIC引进,投产3年来取得了良好的控制效果,本文从设备情况、系统功能和冷却模型等几个方面对1780热轧的层流冷却系统进行了简要介绍。     

1780热连轧带钢卷取温度控制模型研究

讲述了本钢1780热连轧带钢卷取温度控制改造后层流冷却控制模型的数学公式与实际使用效果,该模型达到了较高的控制精度,实现了改造的目的。     

带钢厂热轧机组层流冷却数学模型

对带钢层流冷却的传热过程进行了分析,以此作为层流冷却控制的传热模型和自学习模型的理论依据,给出了带钢厂热轧机组层流冷却在线控制的传热和自学习模型的算法,从数学模型的角度对控制模型的实际运行结果进行了分析.     

带钢厂热轧机组层流冷却数学模型

对带钢层流冷却的传热过程进行了分析,以此作为层流冷却控制的传热模型和自学习模型的理论依据,给出了带钢厂热轧机组层流冷却在线控制的传热和自学习模型的算法,从数学模型的角度对控制模型的实际运行结果进行了分析。     

梅钢热轧层流冷却热交换模型的分析与应用

对热轧带钢层流冷却模型的传热过程进行了分析，以此作为层流冷却控制的传热模型和自学习模型的理论依据。给出了热轧板厂热轧机组层流冷却在线控制的传热模型的一些算法。从数学模型的角度对层流模型的实际运行结果进行了分析，并提出了一些改进措施。     

1780mm热连轧精轧温度控制系统的设计与应用

控制轧制和控制冷却是现代化卷板材的主导生产工艺,用于生产优质的板卷产品。精轧终轧温度冷却控制系统的控制精度直接影响产品的性能,本文介绍了安钢1780 mm热连轧精轧冷却控制系统的构成和基本参数,及针对安钢实际情况对终轧温度模型控制系统的设计和应用。     

圆形喷口紊流冲击射流流动与传热过程数值模拟

中厚板无约束淬火主要采用上下集管圆形射流冲击冷却方式，使淬火钢板在向前行进的过程中得到冷却。本文通过建立单股圆形喷口紊流冲击射流流动与传热过程数学模型，对单股射流冲击热钢板的射流流场、温度场、压力场和自由液面进行了数值模拟，得到了冲击射流各物理场的变化规律及钢板表面的换热特性。数值计算结果不仅为钢板淬火过程的温度场模拟、热应力应变场模拟提供了较为准确的换热边界条件，也为优化钢板淬火控冷工艺、保证钢板淬火质量提供了坚实的理论基础。     

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。     

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。     

中厚板淬火冷却过程温度场热应力场数值模拟

建立了中厚板淬火冷却过程温度场、热应力场数学模型,通过有限元数值模拟方法,研究了中厚板无约束淬火过程温度场、热应力场变化情况,为优化中厚板淬火工艺,保证淬火质量提供依据.     

The effect of plate thickness on the generation of thermal stress and strain in quenched steels of high hardenability

A visco-elastic-plastic mathematical model that also incorporates transformation plasticity has been used to determine the thermal stress and strain generation in quenched plates of various thicknesses. An increase in plate thickness produced an increase in the maximum amount of absolute strain introduced during the quench. This was associated with an increase in the residual strain at the end of a water quench, but the residual strain was reduced in the case of an oil quench. Former results were in agreement with the experimental data obtained from 20 and 40 mm thick specimens. In contrast, the level of residual absolute stress at specific points in water quenched plates fell as the thickness increased, mainly on account of the amount of stress-relaxation in the later stages of the cooling process, as the temperature in the interior of the thicker sections fell to ambient. This effect did not agree well with the experimental results and casts some doubt on the viscous flow data used at longer times and lower temperatures. The agreement between calculation and experiment was much better in the case of the oil quenched material.     

基于数据挖掘的中厚钢板轧制负荷分配方法的研究

为了提高中厚钢板轧制负荷的预测精度，提出利用在线智能化信息处理技术进行建立轧制过程负荷分配模型的新方法。该方法采用知识发现(KDD)和数据挖掘(DM)对轧制运行数据库进行挖掘，建立知识模型和数学模型相结合的负荷分配模型。实现轧制过程负荷模型的在线维护和优化。离线模拟与在线应用证明了该方法的有效性。     

中厚板轧机平面形状控制技术的工业推广应用

 为推动平面形状控制技术的工业推广应用，介绍了中厚板轧机平面形状控制技术的基本原理，论述了为实现平面形状控制技术现场应用，中厚板轧机机械系统、液压系统和自动化系统应具备的条件。以唐钢中厚板生产线为例，对液压系统进行改造，采用双伺服阀并联方式，达到20 mm/s的液压压下速度。自动化系统由基础自动化、过程控制系统和人机界面系统协调配合，实现平面形状控制功能。通过采用高次曲线控制模型、轧件长度精确跟踪功能以及高精度厚度计算模型，实现平面形状控制道次的精确厚度变化控制。实际应用表明，投入平面形状控制技术后，中厚板两切产品成材率提高超过0.7%，四切产品成材率提高超过1%，可以显著提升中厚板产品成材率，创造可观的经济效益。     

中厚板轧制前温度场的数值模拟

为减少中厚板产品缺陷，降低生产能耗，采用Ansys软件进行了轧制前温度场的数值模拟。考虑材料物理特性随温度变化的情况，并采用瞬态过程的处理方法，使数值模拟模型更适合于实际情况并减少计算量，提高了模拟精确度。结果表明：利用该模型对16Mn钢轧制过程进行数值模拟，其结果与实测数据进行对比，相对误差仅为3．89％。     

基于模糊聚类的BP神经网络模型预报中厚板轧制力

以实测数据为基础,在中厚板轧制设定中采用BP神经网络的方法取代传统的轧制力数学模型,并对神经网络输入项和训练样本进行分析,将传统轧制力模型的自学习过程引入神经元网络用于轧制力预报,改善预报精度.采用模糊聚类分析方法,科学选取学习样本,解决了由于样本多学习速度慢的问题.通过在线数据分析,可知这种方法对轧制力的预报精度有很大改善,而且神经元网络的结构也得到简化.此方法可以作为神经元网络应用的一个拓展.