基于人工神经网络的中厚板精轧机轧制力预报

采用人工神经网络方法,以生产实测数据为基础,建立了高精度的中厚板精轧机轧制力预报模型。     

热轧中厚板氧化铁皮控制技术

为了探究热轧中厚板氧化铁皮控制方法,分析了氧化铁皮的影响因素并提出相应的控制方法.试验及生产实践结果表明:降低Si和Mn含量,在成分中加入合金元素Gr可以有效抑制氧化铁皮;采用微正压、微氧化气氛快速加热对氧化铁皮有较好抑制作用;保证1 173℃以上的除鳞温度和合理除鳞设备参数,采用高温快轧、低温精轧的轧制节奏可以有效抑制中厚板氧化铁皮;轧制速度和压下率对氧化铁皮厚度和板面粗糙度有显著影响,压下率和轧制速度越大,氧化铁皮厚度和表面粗糙度越小.     

中厚板精轧机轧制力预报综合模型研究

为提高中厚板精轧机轧制力的预报精度,建立了Sims公式简化式与人工神经网络相结合的轧制力预报综合模型.以3 000 mm中厚板精轧机实测数据为基础,用Sims公式简化式计算轧制力主值,利用MATLAB人工神经网络工具箱,建立BP神经网络模型预报轧制力的偏差值,用提前结束的方法来训练网络.模型的综合采用加法和乘法两种方式.结果表明,与单独采用Sims公式简化式相比,综合模型的预报精度提高很多,而且加法网络算法的预报效果比乘法网络算法更好.     

热连轧机轧制力和轧制力矩模型研究

研究了一种适用于热连轧机的新型高精度轧制力和轧制力矩模型,建立了一个轧制力功系数和轧制力矩功系数的新型指数公式,将两个系数的表达式统一起来,仅含"压下率"和"压扁半径与出口厚度之比"两个影响因子,形式简洁,物理意义明显.给出了新型指数公式中待定参数的确定方法,求得的待定参数值对不同钢种和不同精轧机架具有通用性.预测实践表明,新型轧制力和轧制力矩模型提高了热连轧过程中轧制力和轧制力矩的预报精度,可用于热轧板带生产线精轧机架的在线控制.     

热轧带钢精轧过程高精度轧制力预测模型

轧制力模型的计算精度直接影响热轧带钢厚度控制精度,目前大多数轧制力模型都把轧制压力分解成应力状态影响系数和变形抗力的乘积.选用与西姆斯公式吻合较好美坂佳助公式作为应力状态影响系数模型,并考虑残余应变的影响,建立了高精度轧制力预测模型.分析了残余应变对普碳钢和合金钢轧制力的影响,给出了带钢热连轧机组残余应变工程计算方法.现场应用结果表明,该轧制力模型具有较高的预测精度,可以满足在线要求.     

中厚板生产的高精度轧制力短期自学习

针对国内大多数企业没有安装测厚仪的现状,提出了中厚板生产中无测厚仪下的高精度轧制力自学习模型.模型通过自然对数法进行厚度族的划分,并将用于轧制力自学习的变形抗力参数按照不同的厚度族进行区分,最后模型采用了指数平滑法对各个厚度族内的变形抗力参数进行处理.以高精度弹跳模型为基础,提出将末道次实际出口厚度锁定为目标值的思想进行了各道次变形抗力参数的回归.将该模型实际应用于国内某3 000 mm轧机的过程控制系统中,获得了良好的效果.     

基于实测值的自适应算法在中厚板轧制中的应用

提出了一种应用于中厚板轧制的道次间自适应算法，该算法以实测数据为基础，通过实测轧制力与实际计算轧制力的比值决定轧制力模型学习量的大小，做到了真正意义上的以实测数据来校正模型，从而使设定的模型有较好的自学习功能，并在实际应用中表现出较好的学习效果。     

单位宽度轧制力对热轧带钢凸度的影响规律

为了建立高精度的热轧带钢凸度计算数学模型 ,根据带钢凸度计算理论 ,采用影响函数法开发了四辊轧机带钢凸度影响率计算软件 ,系统地分析了单位宽度轧制力、轧辊直径和压下量对单位宽度轧制力影响率的影响规律·结果表明单位宽度轧制力影响率随带钢宽度的增加呈抛物线变化 ;轧辊直径和压下量对单位宽度轧制力影响率有一定的影响 ;建立了高精度单位宽度轧制力影响率的数学模型 ,确定了单位宽度轧制力影响率基本值及工作辊直径、支撑辊直径、压下量对单位宽度轧制力影响率修正系数的 6次拟合系数 ,为板形控制系统模型的建立及参数优化提供了理论依据     

热轧带钢精轧过程考虑相变的轧制力模型

对部分在精轧过程发生相变的热轧钢种,当在双相区轧制时,因奥氏体与铁素体的变形抗力随轧制温度的变化规律不同,使得传统轧制力模型的预报误差很大,影响轧制过程参数控制精度.为此,研发了一种适用于精轧过程发生相变的热轧轧制力模型.首先建立了余弦形式的相变体积分数模型,算出不同轧制温度下奥氏体与铁素体的体积分数;接着,建立加权形式的轧制温度对变形抗力影响项的计算公式,较好地模拟出轧件在双相区轧制的变形特性;最后,把该模型用于宝钢1880热轧轧制力预报在线计算,实际生产表明,该模型显著提高了无取向电工钢等精轧相变带钢的轧制力预报精度,改善了轧制稳定性.     

热轧工艺润滑对轧辊磨损和钢板表面质量的影响

分析热轧工艺润滑对轧辊磨损和热轧钢板表面质量的影响,以便更好地提高钢材的质量,降低消耗,达到高产的目的。同时论述了采用热轧工艺润滑后的经济效益。     

角平分屈服准则解析热轧厚板展宽轧制力

根据厚板轧制变形特点,提出了适用于展宽轧制阶段的二维流函数速度场。利用角平分屈服准则对提出的速度场进行解析求得了内部变形功率表达式。采用共线矢量内积法与积分中值定理分别求得了摩擦功率与剪切功率表达式。经总功率泛函最小化获得了轧制力矩与轧制力的解析解。与国内某厂320 mm板坯的实际轧制数据比较表明,该解析解具有较高的预测精度,最大误差不超过10.45%。轧制工艺参数分析表明,随着压下率的增加或几何因子的减小,轧制力矩与轧制力增加;摩擦系数对轧制力矩和轧制力的影响较小。     

棒材热连轧力能参数的解析

采用三维流函数法 ,对棒材热连轧时的椭圆 -圆孔型系统进行了力能参数的解析 ,其结果与实测符合的很好。该法也可以用于高速线材椭圆 -圆孔型轧制力的计算。     

纳米添加剂对板带钢冷轧乳化液润滑性能的影响

通过四球摩擦学试验分析纳米添加剂对板带钢冷轧乳化液摩擦学性能的影响;在不同润滑条件下进行冷轧试验,分析纳米添加剂对冷轧过程和轧后带钢表面质量的影响.结果表明,含纳米添加剂的轧制乳化液与传统轧制乳化液相比,其承载能力和抗磨减摩性能均有所改善;带钢冷轧过程中采用含纳米添加剂的轧制乳化液进行润滑,可有效降低轧制压力和轧机功率、减少能耗,并且轧后带钢表面质量也有明显改观.     

工艺润滑对铝板带冷轧表面粗糙度的影响

铝薄板冷轧工艺润滑中,为获得高质量铝板表面,可选择不同粘度的轧制油,进而控制变形区油膜厚度。轧制实验中选用粘度在1．68-2.13mm^2／s之间的三种轧制油,轧制厚度小于0.3mm的铝薄板,与无润滑轧制相比,可使轧后铝板表面质量得到明显改善,尤其是能使表面粗糙度降低40％左右。同时进一步分析了表面粗糙度降低的微观原因。     

基于多模态和加权支持向量机的热轧轧制力智能预报

为了提高热轧生产过程精轧机组的轧制力预设定精度,需要对轧制力进行高精度的预报.本文通过机理公式计算出轧制力的近似值,然后采集大量的实际生产数据修正轧制力预报值.首先利用聚类方法区分不同的生产状态,其次在相同生产状态下采用加权最小二乘支持向量机计算轧制力的修正系数,最后采用乘法方式修正轧制力,达到高精度的轧制力预测.结果表明,轧制力预报的平均相对误差为3.2%,满足现场的生产要求.     

热轧全流程带钢温度场数值模拟

为精确预测轧件的温度场、优化轧制工艺和提高最终产品的质量水平,通过对钢坯的加热和轧件轧制过程传热关系的分析,采用有限差分法建立了热轧全流程各环节轧件三维温度场的数值计算模型。结合钢厂实际生产条件,利用该模型模拟了各环节轧件的温度场,并与实测结果进行了比较,验证了计算结果的准确性。研究表明,轧制速度和终轧厚度对轧件温度影响较大,压下率和轧辊温度对轧件温度有一定的影响,其他工艺因素的影响较小。     

热轧带钢轧制力模型自学习算法优化

根据轧制数量、测量数据质量和轧制力预报误差的影响,建立了轧制力自学习速度因子优化模型. 在长期自学习的判定条件中综合考虑了规格分档的变化以及厚度、宽度的改变量,减少了换规格的次数. 长期自学习系数计算时利用了从前一块钢数据中分离出的设备状态信息,从而改善了模型自学习的连续性. 离线仿真分析结果表明,轧制力计算精度相对于自学习算法优化前有较大的提高.     

2250热连轧R2轧机轴向力生成机理

针对某2250热连轧R2轧机轴向力过大导致传动系统的主电机轴承座和水平轴轴承座移位事故的问题,研制了轴向力在线监测系统并对轴向力进行长期在线监测.从理论上剖析了轧机轴向力生成的主要原因并进行了计算机仿真研究和探讨,得出轴向力的大小与辊系交叉角密切相关.通过减小辊系轴承座与牌坊之间的间隙来控制交叉角的大小,从而可以有效地减小轧机轴向力,这一结果得到现场实验验证.     

不同润滑条件对热轧板带钢表面氧化的影响

为研究热轧润滑对板带钢热轧后表面质量的影响,对不同润滑条件下板带钢热轧后表面氧化情况进行了观察研究.结果表明:通过热轧润滑可以明显改善表面质量.油水混合润滑条件下,钢板表面的氧化铁皮仅有5μm,比纯水润滑条件下氧化层厚度平均减薄3μm左右,比无润滑平均减薄7μm左右.同时,对轧后的表面形貌进行了观察,可以看到在油水混合润滑条件下钢板轧后表面有清晰的轧制纹络存在.