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81.
胡贤磊  曾庆亮  丁敬国 《钢铁》2014,49(12):54-58
 提高厚规格板材的道次变形量对改善厚规格板材的性能具有重要意义。分析轧制扭矩在道次轧制中的变化特点,可知头部咬入阶段的峰值扭矩是制约道次压下量的关键因素。结合轧制过程的稳态轧制扭矩的变化规律,提出尾部大压下法,即在正向道次的尾部阶段增大压下量,将板材尾部轧制成楔形或阶梯形,反向道次轧制时,由于头部厚度薄,对扭矩冲击小,可适当增加道次压下量,从而增大整个道次压下量。通过推导轧制扭矩和压下量的关系式,分析了道次压下量的放大范围。该方法能在不改动轧机设备的前提下提高厚规格板材的芯部变形能力。  相似文献   
82.
针对块与块之间的轧制力长短期自学习不能修正轧件个体差异的缺陷,提出了道次间辊缝动态修正模型。针对变形抗力参数的变化规律,提出了两维指数平滑处理模型,该模型采用指数平滑处理法,分别针对轧制规程的各个道次,按轧制顺序对各个轧件的参数进行纵向指数平滑处理;同时,针对轧钢前面道次变形抗力参数相对于纵向指数平滑的偏差进行横向指数平滑处理,以此确定在轧钢后几个道次的变形抗力参数,从而实现辊缝的道次动态修正。国内某3 000 mm轧机实际应用表明,该辊缝动态修正模型可使90%以上的轧件出口厚度波动控制在015 mm以内,具有较强的实用价值。  相似文献   
83.
李振兴  胡贤磊  刘相华 《轧钢》2010,27(4):10-12
基于中厚板轧制过程,分析了中厚板轧制过程中发生侧弯与宽度方向楔形的关系,引入比例厚度差定义,推导出钢板不出现侧弯的条件是轧前、轧后的比例厚度差相等。在此基础上分析了比例厚度差变化与侧弯大小的关系,推导出入口厚度宽向分布均匀时的侧弯量和侧弯曲率半径计算公式,同时给出入口厚度宽向分布为楔形分布时侧弯方向与比例厚度差变化的关系式。实际测量数据表明,侧弯量计算结果误差在12%以内,同时合理解释了产生厚度薄的一侧对应延伸率小的现象的原因。  相似文献   
84.
分析了在中厚板轧制展宽阶段和精轧阶段不同的展宽比和伸长率对宽度偏差及切头尾长度的影响,提出了针对不同的展宽比和伸长率条件下的立辊压下量优化方法,以产品长宽比等于10.26为临界点确定得到一个最小切损量的最优立辊压下量。实际应用表明,该方法可将产品的切损率降低15%以上,大大提高了中厚板产品的成材率。  相似文献   
85.
基于GM-AGC的控制方程,分析了轧机刚度、轧件塑性系数偏差对厚度控制调整量的影响,讨论了咬钢冲击、油膜厚度、偏心、轧制力偏差等造成钢板同板差的原因。采用轧机刚度非线性回归、轧件塑性系数实时计算和头部沉入、轧辊偏心、油膜厚度的补偿等措施,在国内某3 500 mm轧机上,实现了厚度10~30 mm的钢板同板差控制在40μm之内。  相似文献   
86.
2500 mm中厚板精轧机支承辊辊型优化设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
 针对国内中厚板轧机多采用平辊轧制的现状,根据国内某2500 mm中厚板轧机机型特点,建立了支承辊辊型优化目标函数,采用4次曲线作为四辊轧机支承辊最优辊型曲线形式,提出了辊型优化的设计方法,提高了板形控制效果和成材率。  相似文献   
87.
结合首钢总公司中厚板厂3 500 mm轧机改造项目,采用VC6.0 、Simens的Win CC和MicrosoftSQL sever开发了中厚板轧机过程机在线控制应用软件.该软件主要包括人机交互界面、过程机以及跟踪控制和实时数据保存系统.介绍了中厚板轧机过程机在线应用软件的开发.在线应用结果表明,该软件与AGC系统相结合可以大幅度提高板厚的设定精度,而且降低了操作强度.  相似文献   
88.
中厚板厚度的在线软测量方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
根据中厚板的轧制特点,建立了比较完善的轧件出口厚度的软测量方法,它考虑了辊系弹性变形的影响,并引入辊缝零点漂移自学习算法,修正了轧辊磨损、热膨胀和机械间隙变化带来的影响,使轧件出口厚度的软测量模型更加完善.同时分析了实时轧制力和辊缝数据的处理方法对厚度计算的影响.在中厚板厂的应用结果表明,这种软测量方法精度较高,适合在实时中厚板轧制过程中应用.  相似文献   
89.
基于自适应小波阀值法的AGC系统   总被引:2,自引:0,他引:2  
李勇  王君  胡贤磊  刘相华 《钢铁》2007,42(1):39-44
针对常规的压力AGC系统存在的问题,利用小波变换的多尺度分析具有很好的时域和频域局部化的特性,开发了一种基于自适应小波阀值法的AGC系统.新系统根据轧制力的变化和轧辊的转速自适应地确定小波分解的层次和各层的阀值,提取压力AGC调节需要的轧制力变化量和辨识轧辊的偏心信号进行轧辊偏心的高精度补偿,具有自适应性、鲁棒性强,算法简单,控制精度高的特点.实验表明,这种系统使板带的厚度精度大为提高,具有广阔的推广应用前景.  相似文献   
90.
人工神经网络在中厚板轧机轧制力预报中的应用   总被引:4,自引:0,他引:4  
在实际生产过程中 ,传统轧制力模型在计算中板轧机轧制力时存在着较大的误差 ,为了提高中厚板轧机轧制力的预报精度 ,提出了一种将人工神经元网络用于轧制力预报数学模型中 ,进行轧制力预设定。离线仿真表明 ,采用本文所述的方法 ,预报精度要优于传统的数学模型 ,预报精度的相对误差可以控制在± 4 %以内  相似文献   
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