1220冷连轧机带钢表面振纹机理的研究

针对某1220冷轧机带钢表面振纹形成的原因进行了跟踪测试和深入研究。在对1220冷轧机振动测试的基础上,通过对机架动态特性分析及工作辊周期内各阶段振动信号的分析研究,发现在支撑辊使用中后期,轧机以600Hz左右的第7阶固有振动为主;在轧制速度为中高速稳定轧制阶段,工作辊对中间辊的相对运动形成工作辊表面振纹;该辊面振纹反作用于轧机,引起轧机强迫振动,进一步加速振纹的形成,轧机的振动为共振与强迫振动共存。在分析振纹产生机理的基础上,结合振纹间距与振源的关系,找到了引起1220轧机产生振纹的原因,提出了振纹抑制措施,并取得了很好的抑制效果。     

冷连轧机厚度控制技术的发展

我国的钢铁工业从1949年建斟初到如今已有近60年的发展,在这60年的艰苦奋斗中,中国凭借自己的努力已经取得了巨大的成绩,在我国钢铁工业发展初期年产量仅有几十万吨,如今2010年已经突破了6亿吨,同比增长9．3％。并且多年来位居世界第一,成为世界第一产钢大国,虽然取得了惊人的成果,但是我国目前许多工业产品如汽车、船舶、电子、航天航空等需要的刚材依然大部分依赖进口。所以为了弥补我国目前的钢铁现在的需求以及加速提高我国刚材产品质量在当下显得日益迫切。     

模态局部化对T尾颤振特性的影响

模态局部化是弱耦合对称结构中一种不可预期的动力学现象。作为典型的工程对称结构,飞机T尾结构的地面振动试验中通常会发生强烈的模态局部化现象,使得T尾结构模态局部化研究成为T尾结构设计中一个重要的问题。基于失调T尾结构的气动弹性特性,提出了T尾颤振失调设计的概念,然后分析了平尾翼尖的质量失调设计和平尾根部的刚度失调设计,及其失调产生的模态局部化对T尾颤振特性的影响。算例结果表明:(1)失调产生的模态局部化对T尾结构的固有频率和振型产生较大影响。(2)在质量正失调时,T尾结构的模态局部化可以提高T尾颤振速度,而质量负失调时,T尾结构的模态局部化会降低T尾颤振速度。     

新型运输机机翼的颤振特性分析

应用高精度耦合计算方法,对带翼梢小翼和C型翼梢的运输机机翼颤振机理进行了研究.气动弹性模拟中,采用Euler方程描述非线性气动力,基于有限元方法获得结构响应.首先详细分析了基本机翼的颤振和极限环振荡(LCO),并与试验值进行比较.在此基础上进行带翼梢装置的机翼颤振特性计算,同时合理分离翼梢装置的质量和气动力作用.研究结...     

副翼对机翼颤振特性的影响研究

机翼颤振主要是机翼弯扭颤振和翼面-副翼颤振两种,本文对上述两种颧振性的原理进行了阐述,并结合机翼有限元模型．进行了颤振计算分析,讨论了不同副翼偏转频率对机翼颤振型的影响,为结构设计及优化提供了参考依据。     

蓄冷槽蓄冷及释冷特性实验分析

本文通过实验研究了蓄冷系统的蓄冷及融冰特性。以水和硼砂水溶液做载冷剂的蓄冷系统为对象,分别讨论了其蓄冷槽温度变化、系统COP变化以及载冷剂温度变化等一系列参数。通过实验分析得到：一定质量分数的硼砂溶液较水更有利于蓄冷系统的蓄冷和释冷。     

基于梯度提升决策树模型的冷连轧机颤振研究

冷连轧生产过程中,由于轧机振动异常可能造成产品质量问题甚至发生断带等影响正常生产,极大限制了生产效率.目前已有钢铁企业实现在线颤振监测,但监测系统只能通过振动报警后再进行降速等方式来抑制振动.针对冷连轧振动难以建立精确的传统机理模型,利用现场实测生产数据,建立梯度提升决策树模型进行振动能量回归,并利用梯度提升决策树算法...     

西南铝冷连轧双机架轧机带料试车成功

据报道，经过中外建设者的艰苦奋战，冷连轧双机架轧机调试工作日前已取得初步胜利。5月26日，双机架轧机一次性带料试车成功，这标志着该工程的建设取得了实质性的阶段性成果。     

基于动态贝叶斯网络与DS证据理论的轧机颤振监测方法

提出了基于动态贝叶斯网络和DS(Dempster/Shafer)证据理论的轧机颤振实时监测方法,该方法预选多个时域和频域的特征参数表征轧机不同工况下振动信号的不同特征,利用稳定判别率方法筛选敏感度高的特征参数;使用动态贝叶斯网络与DS证据理论实时监测模型建立轧机颤振状态实时监测系统,构建连续的速度载荷时间片,将3个连续的速度载荷时间片作为DS证据理论的证据体,给出了优化基本概率分配的信任度方法,解决了DS证据理论的证据体间冲突问题;最后在轧机实验平台进行实验,诊断结果表明：该方法对轧机颤振不同状态的识别率达到99.05%。     

基于FDA-LSTM的冷轧过程多源异构时序数据处理及颤振预测EI北大核心CSCD

冷连轧颤振诱发机理复杂多变,颤振问题的解决需要通过大数据驱动的信息挖掘对机理模型进行补充。该研究针对某冷连轧机现场采集的工艺参数及振动数据,通过函数型数据分析(functional data analysis,FDA)方法进行预处理,实现多源异构时序数据的频率协同;采用SelectKBest算法对影响颤振的多种工艺参数进行特征选择,筛选出与振动相关性较强的因素,构造样本空间;基于长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络建立振动能量值的预测模型,并与径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络、循环神经网络(recurrent neural network,RNN)模型进行比较。结果表明,LSTM模型具有较高的预测精度,同时采用阈值法验证该模型能有效地预测颤振的发生。     

酸洗-冷轧联合机组闪光焊接头断带原因分析

采用宏观分析、力学性能测试、金相检验和断口分析等手段对某酸洗-冷轧机组闪光焊低碳Stb35L钢薄板接头在冷轧过程中频繁出现断带的原因进行了分析。结果表明:闪光焊接头发生开裂和断带的主要原因是其热轧原料钢板的头尾板形较差,而闪光焊前又未对其进行校平或剪切,从而导致接头局部出现焊缝搭接错边现象;在冷轧过程中,焊缝搭接处产生折叠和缺口裂纹,裂纹不断扩展最终导致断带;另焊缝中存在未挤压干净的链状氧化物是导致接头开裂和断带的另一个原因。     

径-轴向辗环机轴向轧制机构结构分析

采用三维造型软件SolidWorks建立了某型号径-轴向辗环机轴向轧制机构的实体模型。以有限元软件ANSYS为分析平台,通过合理处理接触、约束和载荷等边界条件,建立了有限元分析模型,对轴向轧制机构进行了三维弹性接触分析,得到了轴向轧制机构及主要部件的等效应力、位移变形、等效应变。对变形角进行了定义,提出了求解变形角的方法。计算结果表明,变形角为0.041°时,各部件的最大等效应力均小于屈服极限,轴向轧制机构刚度符合设计要求,各部件满足强度要求。     

磨削颤振频域特征及其机理的研究

磨削过程中的颤振现象极其复杂。本文在不同磨削工艺条件下,对切入磨削过程进行了大量的实验研究,统计分析了颤振过程中频率位置分布及其变化规律,并对这些现象的形成机理进行了探讨。     

大中型矿渣立式磨磨盘结构的动态分析

为了探索改进立式磨动态性能的途径,以大中型矿渣立式磨为研究对象,采用有限元软件ANSYS对立式磨磨盘的结构参数调整和设置减震情况进行有限元模态分析,分析振型和固有频率的变化。结果表明,增大磨盘颈部的壁厚,减小磨盘的高度,增大磨盘落料区支撑板的厚度以及减小磨盘的直径,都可以改善立式磨磨盘的动态性能;立式磨磨盘颈部的壁厚增大100 mm,立式磨磨盘落料区支撑板的厚度增大40 mm,固有频率提高了17.77%,实现了磨盘的动态优化。     

基于反向学习的差分进化算法的冷轧负荷分配

提出了一种基于反向学习的自适应差分进化算法,该算法为增加初始种群的多样性,采用反向学习技术进行种群初始化,然后根据选择概率为每一个个体选择变异策略,并使用基于进化的单调递减函数和Logistic映射为每一个个体产生控制参数值。经过大量的仿真实验,实验结果表明该算法要优于其他差分进化算法。最后将该算法应用到了冷连轧负荷分配优化中。     

A Web-based Condition Monitoring and Diagnostic System of Rolling Mill

1　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＢｅｉｎｇｔｈｅｅｓｓｅｎｔｉａｌｅｑｕｉｐｍｅｎｔ,ｏｎｃｅｔｈｅｒｏｌｌｉｎｇｍｉｌｌｂｒｅａｋｓｄｏｗｎｕｎｅｘｐｅｃｔｅｄｌｙｔｈｅｌｏｓｓｅｓｃａｕｓｅｄｂｙｕｎｓｃｈｅｄｕｌｅｄｓｈｕｔｄｏｗｎａｎｄｑｕａｌｉｔｙａｂｎｏｒｍａｌｉｔｙｃａｎｂｅｖｅｒｙｓｅｖｅｒｅ.Ｔｏｄｅａｌｗｉｔｈｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍ ,ｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅｌａｒｇｅｓｔｅｅｌｗｏｒｋｓｉｎｔｈｅｗｏｒｌｄｒｅｓｅａｒｃｈｅｄｏｎｔｈｅＣＭＡＦＤＳｏｆａｒｏｌｌｉｎｇｍｉｌｌａｎｄｄ…     

Computational Intelligence-Based Process Optimization for Tandem Cold Rolling

The requirements for the manufacturers of steel have been increased in many respects in recent years. Harsh competition among manufacturers demands a continuous reduction of production costs and improvement of product quality. The work presented herein describes maximizing rolling mill throughput and minimizing processing costs and crop losses by computational intelligence-based process modeling and optimization. In this article, an intelligent searching mechanism is introduced to optimize the rolling schedule by assessing rolling constraints and the combined cost function of tension, shape, and power distribution. The optimization results have been compared with current rolling practices based on empirical models. It is shown that the proposed model can significantly reduce the power distribution cost, maximize the safe level of strip tension, and obtain good strip shape. The proposed model is generic for complex engineering problem optimization, and is capable of multiple-objective problem solving.