带钢冷连轧厚头轧制过程控制应用研究

对鞍钢1450 mm冷连轧机的厚头轧制过程进行了研究,并开发出相应的控制模型。应用生产数据表明,此带钢冷连轧厚头轧制过程控制方法有效地解决了极限厚度带钢的穿带起车和头尾超差严重的问题。     

提高半连续热带钢轧机板厚精度的辊缝设定模型

为克服带钢头尾温差对成品带钢厚度超差的影响,保证对带钢的厚度精度的要求,本文建立了实现带钢头部按成品带厚负公差轧制,带钢尾部按成品带厚正公差轧制的辊缝设定模型。应用本文所建立的辊缝设定模型进行计算机离线分析表明,可消除带钢头尾温差对带钢厚度超差的影响,给出带钢厚度公差δ值,以满足对带钢厚度精度要求,提高成品带钢的收得率,能取得较理想的经济效果。     

梅钢1420 mm冷连轧机厚带头启动开腔分析与优化

针对梅钢1 420 mm冷连轧机组所采用的厚带头启动控制方式,从工艺和模型控制角度,分析机组厚带头启动过程中轧制力设定精度、负荷分配平衡、厚度控制以及张力控制引起开腔的作用机理。在此基础上,开展了针对冷连轧厚带头启动过程的轧制力模型优化,负荷分配平衡、厚度控制以及张力控制等技术措施。通过厚带头启动过程工艺模型优化,全年开腔次数由74次减少到18次。     

动态设定及自适应技术在酸轧机组上的应用

为了提高动态变规格时带钢头尾厚度的控制精度,宝钢在酸轧机组采用了动态设定和自适应技术.该技术采用实测数据,提高了轧制模型输入数据的准确度.使用轧制力动态自适应计算,提高了轧制力和辊缝计算的精度,并对辊缝的设定值进行补偿.还分析了动态变规格的条件、阶段和模式.根据该技术应用前后实绩数据的对比,证明它对减少动态变规格头部超差长度、提高头部厚度控制精度效果较好,具有良好的应用前景.     

中厚板轧制过程的头尾温度差变化规律

针对中厚板轧制过程头尾部分温度差的变化规律进行分析,基于可逆轧制特点,计算不同道次头尾轧制时间和间隙时间的变化特点,重点研究厚度对头尾温度差的影响,得知,对于薄规格钢板,连续轧制过程钢板的累计头尾温差一般不超过7℃,对于30mm以上厚规格钢板累计头尾温度差不超过3℃。这个数值对轧制力设定和TMCP工艺的制定影响较小,不需要特殊进行考虑。同时转钢操作和待温处理不会恶化钢板头尾温度差异。     

厚规格IF钢平整延伸率波动研究及实践

厚规格(1.5 mm)IF钢易出现延伸率波动超差问题,导致成品带钢冲压开裂和"橘皮"现象。本文以带钢延伸率为研究对象,分析了前述现象产生的原因,并建立有限元模型,重点分析张力对轧制力的影响。对于厚规格IF钢延伸率超差的问题,提出减小平整机前、后张力和降低运行最小轧制力的方法。以上两个针对性方法的实施,极大提高了厚规格IF钢延伸率的控制精度,实践表明效果良好。     

基于ANSYS的立-平轧制过程的有限元模拟

利用显式动力有限元分析软件ANSYS/LS-DYNA,建立-平轧制过程的仿真模型,并对其轧制过程进行模拟计算。研究结果表明, 经过立辊轧制,板坯的边缘上出现明显的鼓形,使板坯横断成为“狗骨状”,板坯头尾部形成鱼尾形,造成头尾部宽度收缩。水平轧制能够减轻立轧板坯头部的失宽,但使板坯头尾部非均匀长度增加,使板坯尾部产生部分回展;同时水平轧制能够减轻尾部的鱼尾变形,但对头部鱼尾变形影响很小;立辊轧制对尾部回展没有影响,其随厚向压下量的改变而改变。     

中厚板轧制轧件头尾翘曲研究进展

轧件头尾翘曲问题成为中厚板轧制生产中的关键问题之一,直接影响板材的成材率和产品质量。本文综述了近年来国内外关于中厚板轧制轧件头尾翘曲的最新研究进展,分析了轧件上下表面的温度差、轧制压下率、轧制导入角、异径异速轧制和变形区几何形状等对板材翘曲的影响,并介绍了中厚板轧制轧件头部翘曲的控制模型研究现状。     

热轧板带头尾厚度精度控制技术

热连轧粗轧区采用可逆轧制时，由于板带头尾部低速咬钢(抛钢),轧辊冷却水对头尾温度的影响增大，加上头尾在空气中冷却速度大于本体部分，因此头尾温度偏低，同时头尾部处于无张或失张状态，传统AGC不能有效控制端部厚度。针对头尾厚跃现象，提出一种新的“压头”与“压尾”的控制方法，该方法采用最后两机架压头和两次压尾的方式进行控制，可弥补传统AGC端部控制效果差的缺点，使头尾厚度质量大幅提高。并成功应用于实际项目，取得了良好的控制效果，值得国内热轧厂推广应用。     

中厚板头尾厚度超差原因分析

基于四辊中厚板轧机,分析了温度、头部沉入、AGC系统、压力传感器和展宽比对中厚板头尾厚度超差的影响.头尾温度过低对厚度偏差影响较大,它使得钢板塑性系数增加,造成钢板头尾厚度增厚,这种影响每道次都存在并与下一道次的结果进行叠加,增大厚度超差的可能性.头部沉入对头部厚度的影响可通过沉入补偿进行消除.咬入阶段AGC系统不投入的影响可通过减小咬钢速度的方法进行部分消除.展宽比过小会加剧头尾厚度增厚,展宽比过大会缓解头尾增厚的趋势.这些分析为今后钢板头尾厚度超差的控制方法提供一定的理论依据.     

高强DP钢的关键轧制技术开发与应用

为了解决高强钢生产过程中的诸多问题,从热轧、冷轧制中存在的问题以及工序管理控制的角度出发,制定了先进高强钢关键轧制技术研究方案,最终解决了热轧带钢性能稳定性控制、带头上翘、冷轧带钢厚度波动、冷轧板形突变等问题。另外,在热轧轧制工艺、温度精准控制、冷轧轧制力模型优化,一级AGC厚度自动控制系统开发、全流程压下负荷分配优化等方面开展了大量研究工作,积极探索创新,开发了一系列先进高强钢轧制关键技术,并在产线生产中得到应用,取得良好效果。     

基于粗轧镰刀弯的精轧跑偏预控模型及应用

带钢热轧跑偏问题是影响带钢生产与板形质量的重要因素。轧制生产过程中,由于粗轧中间坯头部弯曲导致的精轧堆钢事故频发,不仅严重危害生产稳定性,还造成资源的严重浪费和企业的经济损失。为了解决上述问题,针对粗轧非对称板形影响因素,结合实测粗轧中间坯以及工艺过程数据,建立中间坯头部预控模型,并利用加权最小二乘法与模型自学习对模型增益系数进行优化,最终建立了基于粗轧镰刀弯的精轧跑偏预控模型。将模型计算值应用于现场生产后,有效降低了精轧带钢头部跑偏,具有较好的参考价值和指导意义。     

高精度冷轧薄带钢轧制过程分析

结合带钢冷轧基本理论,选用适当的轧制压力模型,针对十六辊轧机轧制极薄带钢时的工艺特点进行了实验和分析,建立了相应的张力模型及辊系传动力矩模型;并得出变形抗力及压靠对轧制极薄带钢时的轧制力和板形有很大的影响,初步提出了当带厚较大时,为保持板形良好,随着轧件厚度的减少,轧制压力相应降低,当轧制到一定厚度时,轧制压力随着带厚的减少急剧增加的极薄带轧制分区理论。     

冷连轧升降速过程板形变化及其张力补偿技术

 针对冷连轧升降速过程中轧制压力的波动造成冷连轧机组升降速阶段轧制不稳定和板形质量不佳等问题,为了减小轧制力波动,获得优质板形,在结合冷连轧机组的设备及工艺特点的前提下,充分考虑到乳化液流量充足与不足两种情况下轧制速度的波动对轧制压力变化的影响,分析了冷连轧升降速过程中板形演变机理。在此基础上,以冷连轧机组升降速过程中整体轧制压力波动最小为目标函数,开发了一套相应的张力补偿模型,并将其应用到某1 800五机架冷连轧机组的生产实践,取得了良好的使用效果,有效提升了轧制稳定性与板形质量,具有进一步推广应用的价值。     

温度控制技术在轧钢过程中的应用和拓展

介绍了在冷轧薄板轧制过程中所使用的温度控制技术.传统的温度控制是控制轧辊温度以实现对板形质量的控制,此轧辊温度模型是计算轧辊与冷却液间的热量交换.从使用情况看,传统的模型对板形质量的控制有一定的波动,板形质量不能达到理想的目标.将传统的轧辊温度技术拓展到带钢温度控制技术上,能有效地提高板形质量.带钢温度模型用于计算轧制带钢时带钢温度增量(由轧辊的变形引起的带钢温度增量)和轧制后的带钢冷却温度.生产结果表明,使用拓展的带钢温度模型控制轧制的冷轧薄板极大地提高了板形质量.     

Optimization technology of original surface roughness of cold tandem rolling mill

In order to improve the efficiency and product quality, the one- to- one relationship was established between the forward slip value, slipping factor, product roughness and work roll surface, by the analysis to the rolling instability in the rolling process of cold rolling mill. Then, combining with the equipment and technology feature of cold rolling mill, a set of original surface roughness of work roll optimization technology was set up for cold rolling mill, which can meet the product roughness requirements and achieve forward slip control, slipping prevention. Finally, this optimization model was applied to production practice of 1420 cold rolling mill in a factory, which improved the unit speed and strip surface quality; therefore the technology has brought great economic effect.     

Fe-6.5%Si钢极薄带的试制

 为了研究Fe-6.5%Si钢极薄带的制备工艺,并获得良好的产品磁性能,以薄带铸轧试验机制备的6.5%Si钢铸带为原料,分别采用一次温轧法、二次温轧法和基于应变诱导无序(DID)原理的高硅钢室温冷轧3种工艺制备出厚度为0.1 mm的Fe-6.5%Si钢。分析结果显示,一次温轧法退火后以高强度γ织构为主,由于压下率达到90%,形变储能高,晶粒尺寸最大,铁损最低,同时磁感也最低;二次温轧的退火板除了γ织构外,还有较强的η织构,故其磁感值高于一次温轧法,该方法得到的6.5%Si钢薄带综合磁性能最优,但生产成本高,效率低;基于DID原理,对6.5%Si钢热轧板在温度为300～450 ℃、压下率为45%～65%的条件下进行温轧,实现了6.5%Si钢软化,随后可将6.5%Si钢室温冷轧至0.1 mm,此时温轧板和冷轧板内部有序相消失,基体变成无序态;室温冷轧板退火后晶粒更细,铁损略有升高。此外,室温冷轧可促进{111}<112>形变晶粒在冷轧剪切带中形核形成有利织构,因此磁感值得到更大提升;采用DID原理进行室温冷轧,效率较高,后续可通过优化退火工艺使其进一步降低铁损,该方法为薄带铸轧工艺批量生产磁性能优异的6.5%Si钢极薄带提供技术参考。     

基于CF-PSO-SVM的冷连轧非稳态工作辊弯辊模型优化

 板形质量是冷轧带钢重要的技术质量指标,同时工作辊弯辊是改善冷轧带钢板形质量的最有效的控制手段之一。冷连轧机组在高速稳定的轧制过程中板形控制精度能够达到较高的水平,但在升降速非稳态的轧制过程中板形控制效果非常不理想,这也成为制约冷轧带钢产品质量的不利因素。为了提高冷连轧机在升降速非稳态轧制过程中带钢板形的控制精度,在深入研究了冷连轧弯辊力设定原理的基础上,利用智能算法和包括出入口带钢厚度、机架间口张力、轧制速度、中间辊窜辊、带钢宽度、轧辊倾斜以及轧制力等现场实际轧制大数据样本,提出了一种基于粒子群算法优化支持向量机的工作辊弯辊力预测模型。同时阐明了粒子群优化算法和支持向量机的基本原理,引入压缩因子的概念,提升了粒子群算法参数寻优的效率,选取冷连轧机组五机架为研究对象,利用拉依达准则对轧制数据样本进行处理,通过平均绝对误差、均方差误差和平均绝对误差百分比等评价指标对比预测模型的性能。结果表明,改进的预测模型具有良好的模型预测性能和泛化能力,同时根据实际生产数据样本,回归出基于轧制速度和辊间弹性系数的弯辊力缝补偿模型,并验证了模型的有效性,模型的投入降低了板形控制系统的负荷,改善了非稳态轧制过程中的板形控制精度,产品头尾部的质量合格率提高了5.1%。     

数据挖掘技术在冷连轧机板形控制系统中的应用研究

根据冷连轧板形控制系统中数据采集、数据存储及数据使用的特点,以板形控制优化为目标,通过对轧制生产过程的数据采集、转换和处理,建立轧制过程数据库,利用数据挖掘技术对过程数据进行数据挖掘,提取板形控制经验信息,获取知识模型,为提高带钢板形质量提供有利保障。