冷连轧机过程控制在线负荷分配方法

介绍了一种在线使用的冷连轧机负荷分配方法:通过查询数据库得到初始的负荷分配模式和负荷分配比,利用该负荷分配模式建立单目标负荷目标函数;采用简化的Newton Raphson法迭代求解非线性方程组,得到负荷分配的初始结果;根据第5机架轧制带钢长度对负荷分配结果进行修正,以克服轧制过程中带钢打滑现象;对负荷分配结果进行极限值的检查修正并最终确定负荷分配结果。该负荷分配方法用于在线,有较好的使用效果。     

热轧板带钢冷却过程中热力耦合计算及变形分析

采用有限元分析工具ANSYS，利用不同的表面传热系数，进行了热轧板带钢在常规强制对流层流冷却(冷却速度在30℃／s左右)以及超快速冷却(UFC，短时冷却速度可达300℃／s以上)情况下的热力耦合分析，计算出带钢在不同冷却强度下温度与应力的二维分布，在此基础上进行了残余应力及由此引起变形的理论分析。通过比较分析的结果，初步得出UFC的适用范围。     

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。     

热轧带钢层流冷却的控制策略及其应用

阐述了热轧带钢层流冷却常用的7个控制策略，即前馈控制、反馈控制、自适应控制、带钢头尾冷却控制、带钢边部冷却控制和对带钢厚度的适应性冷却控制以及对升速轧制的适应性冷却控制的内容及其发展，同时还简单地介绍了这些控制策略在国内某些热轧板厂的实际应用情况。     

层流冷却过程中带钢温度场数值模拟

分析了带钢层流冷却过程中的传热，并利用有限元法对层流冷却过程中带钢温度场进行了模拟计算。结果表明：随着轧件厚度的减薄，在带钢厚度方向上的温差逐渐减小；冷却速度不同时，带钢表面温度和中心温度的变化趋势以及波动幅度相应发生变化。在进行模型计算时，应合理考虑带钢厚度及内部热传导的影响。这对提高数学模型的精度，控制卷取温度，提高产品质量以及指导生产具有重要意义。     

首钢中厚板加速冷却过程的微跟踪控制

中厚板控制冷却时钢板的长度方向温度不均,冷却过程加剧了钢板纵向的温度不均匀性。采用钢板微跟踪控制可以减小或消除钢板纵向的温度不均。本文结合中厚板生产实际,采用二级计算机系统实现了钢板冷却过程的微跟踪控制。通过采用微跟踪控制,将钢板的纵向温差控制在±15℃以内。     

铝电解槽三维电热场耦合分析

利用有限元软件ANSYS,建立了包含摇篮架在内的铝电解槽完整的有限元模型。针对沈阳铝镁设计研究院设计的300kA铝电解槽,进行了三维电热场耦合分析。模拟结果说明所建模型是正确的,为电解槽的优化设计和改造提供参考。     

模糊小脑模型神经网络

提出输入层具有一定隶属度的模糊小脑模型神经网络(Fuzzy CMAC),它比小脑 模型CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)能更真实地描述客观世界.给出n维 Fuzzy CMAC算法,仿真结果表明Fuzzy CMAC比小脑模型CMAC具有如下优点:学习收敛 速度快得多,可以学习模糊规则.Fuzzy CMAC比CMAC优越,使CMAC成为Fuzzy CMAC 的特例.     

CMAC最优设计及其算法——GA技术优化CMAC偏移矢量分布

采用GA(Genetic Algorithm)技术实现CMAC(cerebellar Model Articulation Controller)最优设计及算法.该方法解决了CMAC与其学习对象的整体优化问题,具有理论 意义和实用价值.仿真结果证明该方法是成功的和有效的.对不同的客观对象(如空间曲面), 可以采用GA技术找到CMAc的最优内部表示(偏移矢量分布),实现一般CMAC难以达到 的精度.该方法比Albus的CMAC和Parks等的CMAC学习效果都有不同程度的提高,适 合于要求高精度学习的情况.同时给出了任意偏移矢量分布的CMAC算法.     

层流冷却中带钢温度分布模型的开发

在热轧带钢层冷却控制数学模型中，由于忽略带钢内部的热传导而使卷取温度控制不良，本文采用离线二维数模计算带钢沿厚度方向上的温度分布，在线控制中给予补偿，取得较好的效果。