冷轧带钢表面粗糙度预测模型研究

为了满足冷轧带钢厂对于带钢表面粗糙度预测与控制的需要,把遗传算法和神经网络结合起来形成GA-BP算法,利用遗传算法对神经网络的结构参数和性能参数进行优化,建立了一种新的冷轧带钢表面粗糙度预测模型,并应用于宝钢2030冷连轧机带钢表面粗糙度预测,预测模型具有较高的学习精度和较好的泛化能力.     

覆膜铁熔融覆膜过程界面传热与熔膜填充行为研究

覆膜铁是金属包装领域的新型复合材料。成品覆膜铁的界面结合强度和水透性取决于覆膜过程中高聚物薄膜熔融层的厚度和流动铺展行为。但覆膜过程复杂而迅速，且受钢板表面微观形貌影响，熔融层膜厚及其流动铺展行为难以精细调控。针对此，基于分形理论表征与重构基板带钢表面微观形貌；基于广义Maxwell模型试验建立聚合物膜的黏弹性本构关系；建立了考虑基板带钢表面微观形貌的覆膜过程有限元仿真模型，并试验验证了模型的准确性。研究表明，熔融层膜厚主要受基板带钢初始预热温度影响，界面填充率则主要受覆膜辊压力影响。高聚物膜熔融层厚度和界面填充率随基板带钢粗糙度降低以及基板带钢和覆膜辊初始预热温度增加而增加，且辊压力增加也导致界面填充率增加。这些规律被定量化描述，为精细化调控熔融层膜厚及其流动铺展行为提供了理论依据。