自适应在中厚板生产中的应用

为提高中厚板生产的厚度精度, 建立了包括轧制力自适应及弹跳方程自适应的两维自适应模型, 并划分出厚度层别﹑宽度层别﹑轧制力层别及钢种层别。按照轧制时间的由近及远, 模型对根据实际生产数据回归的相关参数进行指数平滑法处理, 以高精度地获取轧制力自适应及弹跳方程自适应系数。该两维自适应模型在某3 500 mm轧机的过程控制系统中的应用效果良好。     

中厚板车间磨辊间的布置和换辊方式

结合国内外各类中厚板车间的情况,详细论述了磨辊间的不同布置形式和换辊方式,并简要分析了不同布置形式及换辊方式对换辊时间、操作、投资等带来的影响。     

我国中厚板轧机用辊的生产和发展

简要介绍了中厚板轧机用辊的基本情况;着重介绍了国产中厚板轧机用辊的规格、生产工艺,材质和性能;同时指出,保证国产工作辊的硬度、抗热裂、抗剥落、抗事故等性能是值得注意的问题。     

中厚板轧机辊系过平衡力的分析与确定

在中厚板生产中，当AGC油缸调节速度较快且系统频宽较大时，辊系平衡力应综合考虑“静态”和“动态”压下时的过平衡力，选其中较大者；为此给出了此两种平衡力的计算公式，并简要介绍了其实际应用情况。     

中厚板辊式矫直机辊缝预设定模型的建立

中厚板辊式矫直机辊缝设定精度直接决定最终板形质量。以弹塑性弯曲变形理论为基础,对带钢经过各矫直辊时的弯曲曲率进行了设定和优化;将矫直过程中的带钢看作一个连续梁,计算带钢各受力点的弯矩,进而得到弯矩图和弯矩方程;根据曲率面积第二定理,计算带钢在各受力点的挠度即矫直辊的压下量。残余应力抽样检测结果表明,按计算结果设定辊缝可有效改善内应力,批量投产亦取得了很好的实际应用效果。     

中厚板双机架间冷却模型的建立及应用

针对某中板厂提供的轧制工艺参数及目标控制参数,通过研究钢板水冷及空冷过程的换热规律,利用差分方程建立了中厚板双机架间的冷却模型.经实验验证,模型精度控制在7%以内,能够满足生产需要.此外,通过分析模型计算结果,总结冷却过程中温度变化规律,设计出水冷设备工艺参数,为进一步工业应用打下基础.     

中厚板生产MAS轧制过程设定模型的分析

以DEFORM-3D软件为基础, 分析了中厚板轧制过程中材料的横向流动规律及代表性的轧件端部曲线方程。以端部缺陷代表性的曲线方程为基础, 构建了MAS轧制过程控制参数的在线设定模型。实验表明: 该MAS轧制过程设定模型可以较大幅度地减小端部量, 提高成材率。     

中厚板轧机工作辊的选择和使用

介绍了高镍铬和高铬两种复合铸铁轧辊的成分、组织、性能以及用作中板工作辊时的辊耗情况,并对轧辊使用中的轧辊冷却水、轧辊修磨、换辊周期、卡钢事故的处理等规章制度作了阐述。     

中厚板辊底式热处理炉摆动加热模型的灰色多目标决策

采用灰色多目标决策理论,对尺寸为11300mm×1900mm×100mm,工艺温度900±10 ℃,温升系数2.0min/mm,Q460E-Z35钢板正火处理进行了钢板加热最优控制模型的研究,确定了以钢板表面平均温度、钢板断面温差、钢板加热保温时间、炉子燃料消耗量、炉子热效率、炉子生产率和钢板氧化烧损率为控制目标.以钢板运行方案和炉温制度方案为设计变量的最优加热策略,根据7个目标的性质采用不同的效果测度计算公式,按照实际生产的需求可进行不同权值的全局最优局势决策,从而得到相应的最优运行及加热策略.     

基于动态递归模糊神经网络的轧机辊缝动态辨识

模糊系统和神经网络,由于具有逼近任意连续非线性映射的特性,而广泛应用于系统的辨识与控制。但是传统的模糊神经网络是一种静态映射,不适用于动态系统的辨识,而轧制过程中影响轧机辊缝的因素复杂,外界干扰严重,过程参数难以确定,为提高轧机辊缝动态的辨识精度,提出了一种基于动态递归模糊神经网络的辨识模型。轧制仿真结果表明,该模型具有很高的辨识精度。     

中板轧制辊缝值的设定

在热轧中板时,辊缝值的计算和设定不仅要考虑奥氏体再结晶不充分对轧制压力的影响,还应考虑轧辊的弹性压扁与轧制压力耦合对轧制压力的影响,再结合预压靠力和现场实测的基础上即可给出中板轧制辊缝设定与预报的模型。经实践证明,本文给出的辊缝预设结果与实测符合得较好,将其作为中板控制尺寸精度的手段,能提高产品质量及负公差轧制的"命中率"。     

超低碳IF钢铁素体热变形道次间软化规律研究

在热模拟实验机上进行了超低碳IF钢多道次铁素体热变形实验，研究了该钢种铁素体区变形时道次问的软化规律。结果表明，第一和第二道次间出现明显的软化；后面道次间则出现不断增加的加工硬化现象。     

钨板轧制的轧制力模型研究

为了使钨板轧制过程中的各项轧制参数得到有效控制，对钨板轧制数学模型进行了研究。首先在Gleeble热模拟机上进行热压缩试验，研究了变形抗力与各种变形条件的关系，确定了变形抗力模型：通过550mm轧机轧制钨板时采集到的有关数据，建立了应力状态影响系数数学模型、变形区长度等模型：最终建立了550mm钨板轧机轧制力模型。利用模型计算值与实际测量参数进行了对比，结果比较满意。     

中厚板轧制过程的数值模拟

以L245级管线钢材料的热物性参数(密度、泊松比、杨氏模量、热膨胀系数、热导率和比热)和热模拟压缩实验获得的高温变形时应力—应变曲线等试验数据为基础,在MSC.Marc软件中建立了该钢种材料数据库,并建立了中厚板多道次轧制过程的二维有限元模型。以铸坯厚度为220mm、成品厚度为25.4mm的热轧过程为例,通过对轧件与轧辊接触面间换热系数采用取不同常数值的方法,并依据其生产时所采集的各道次相关工艺参数,对该轧件全道次热轧过程进行了数值模拟,将各道次的轧制力计算值与实测值进行了分析比较,确定了轧件与轧辊间接触面换热系数的最佳值。利用本文模型对厚度为180mm的轧件单道次轧制过程进行了数值模拟,研究了不同变形工艺参数(轧制温度、道次压下率和轧制速度)对变形区等效应变和等效应力的影响。结果表明,在轧机设备能力及生产现场条件允许时,高温粗轧阶段纵轧道次可采用低速大压下率进行轧制成形,使变形较充分地向轧件芯部渗透,从而使钢板获得细小均匀的晶粒组织,有效改善钢板的强韧性能。     

宽幅镁合金厚板轧制工艺研究

研究了在3300哪可逆式轧机上试制AZ41M镁合金宽厚板的轧制工艺。通过设计合理的轧制方式，选择在480℃，7-8h的加热制度下，确定合理的辊型、压下制度，试制出宽度达2000mm的AZ41M镁合金宽厚板。其外形尺寸、同板差、板材平直度、力学性能等各项技术指标均满足有关标准的技术要求。     

热轧中厚板变形解析模型的研究

针对中厚板热轧过程中速度场的特点设定了速度场函数,利用Markov变分原理求解场函数中的待定常数。将该模型应用于板材热轧综合解析数值模型,使得综合解析数值模型更加合理。同时,基于欧拉坐标系建立了应变速率和应变的数值解法,从而解决了多道次轧制过程变形场连续计算问题。计算结果表明,该模型能较好地反映轧制变形区的变形情况,计算得到的轧制力与实测值吻合较好。     

MnNiCu����Ͻ����ƿ��ѷ���

 采用金相、能谱、X射线衍射等分析方法对MnNiCu合金板材在冷轧过程中表面的龟裂原因进行分析。结果表明,龟裂是由于浇铸铸坯时产生了严重的枝晶偏析,富锰区和富铜区相互交替,经过热轧后形成沿板厚方向成层状分布的周期波动,在冷轧时发生龟裂。由于成分不均匀导致力学性能不均匀,在冷轧过程中各层之间的金属流动不能协调时,导致发生了龟裂。     

中厚板轧制中间冷却过程研究

中厚板控制轧制工艺中需对中间坯进行待温控制,由于待温时间长,因而轧制效率低。为此,本文研究了控轧待温水冷过程,并建立了摆动冷却模型,进行了冷却过程参数预计算,建立了微跟踪模型,准确跟踪冷却过程的中间坯位置,保证了冷却过程的顺利执行。实验表明,中间冷却过程可有效缩短待温时间,提高轧制效率。     

唐钢3500mm中厚板轧机轧制过程的轧件跟踪

介绍了唐山钢铁集团公司3500mm中厚板轧机采用的自主开发的二级计算机控制系统，其中的轧制过程轧件跟踪系统可根据检测仪表信号和控制信号对轧件进行跟踪，设有独立的Oracle跟踪用数据库以记录轧件信息，并通过人机界面对跟踪信息进行显示和跟踪修正，实现了轧制过程的自动跟踪。     

基于FEM-ANN法的Zr-4合金板材轧制有限元模型

文章基于FEM-ANN相结合的方法建立了Zr-4合金四辊板材精轧的有限元模型。模型的输入层为轧制过程中的轧辊直径、摩擦因数及轧辊速度,输出层为板材Von Mise应力数值。模型选用Traingdax算法、模型结构为3-7-1、动量因子为0.8、学习速率为0.6时,模型的R值为0.9。该模型具有模拟精度高、匀速速度快的优点,可有效地通过Zr-4合金板材轧制过程中的轧制工作辊直径、轧制摩擦力及轧制速度的各种参数模拟出对应板材受力图,为研究Zr-4合金的轧制工艺参数与板材表面受力之间的关系提供了一种新方法。