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1.
为了研究带钢局部高点卷取起筋的控制方法,利用三维弹塑性变形基本理论,并引入带钢塑性流动因子,建立了弹塑性卷取应力和起筋量模型.基于应力函数假设、S. Timoshenko最小功原理和伽辽金虚位移法建立了起筋带钢的应力场分布和可用于在线计算的起筋临界卷取张力设定模型.仿真结果表明:局部高点在径向累积叠加所引起的带钢张力不均匀分布和轴向压应力是导致带钢起筋的主要原因;起筋量随局部高点高度、卷径和卷取张力增加而增大,薄带钢比厚带钢起筋量增幅明显;临界卷取张力随卷径、带钢厚度和局部高点高度增大而减小. 相似文献
2.
双辊薄带铸轧技术很可能在近期取得突破性进展.本文主要介绍了以美国纽柯Nucor C项目和澳大利亚BHP与日本IHI合作开发的M项目等为代表的双辊薄带铸轧技术最近的进展情况,并对一些关键技术进行了分析和讨论. 相似文献
3.
热连轧精轧机组温度模型的改进 总被引:4,自引:0,他引:4
从实际生产数据入手,研究了温度模型设定精度的现状及设定精度与各影响因素之间的关系,同时还消化了原来的温度模型程序并将其移植到微机上.经大量的离线统计回归分析,提出了一个行之有效的温度模型改进方案.该改进方案的思路同样适合其他热轧生产线. 相似文献
4.
热轧层流冷却系统优化与模型参数自适应 总被引:2,自引:1,他引:1
针对热轧带钢卷取温度控制的不确定性和时变性, 利用系统优化与模型参数的自适应控制热输出辊道上带钢温度. 从控制模式、冷却策略、段跟踪和模型的再计算以及学习系数的读取等方面对系统进行了优化. 根据实际工艺状况, 实时采集现场数据对层冷模型中的参数进行自适应调整, 并就组别分类、空冷/水冷系数的回归分析进行了研究. 实践结果表明: 采用这种方法能满足现场需要, 卷取温度控制精度较高, 基本在-15~15 ℃范围内;控制效果和带钢性能良好. 相似文献
5.
五机架冷连轧AGC模糊小脑模型学习控制 总被引:1,自引:0,他引:1
首次提出模糊小脑模型,将模型概念引入到小脑模型中,给出算法,并采用它实现了冷轧轧AGC系统模糊小脑模型学习控制,该控制方法具有快速学习功能,适合实时控制使用。以某厂五机架冷连轧机研究对象,在386/DX计算机上民了稳定态过程仿真研究。仿真结果表明,所提方法是有效的,比经典PID控制效果优越,具有良好的鲁棒性,可用于工业控制。 相似文献
6.
分布参数模型带钢冷连轧规程优化设定 总被引:1,自引:0,他引:1
分布参数模型带钢冷连轧规程优化设定黄晓鸣赵圣焱(青岛大学数学系,青岛266071)关键词:分布参数模型;连轧规程优化;轧件参数引言带钢连轧规程优化设定的精度对于产品的产量、质量、成本以及生产的安全、工艺控制的精度等均有重大影响.规程优化的主要困难在... 相似文献
7.
以国内某热轧带钢厂的新建项目为背景,分析了影响热轧中宽带钢凸度的主要因素,介绍了凸度预设定模型、工作辊热凸度和磨损计算模型及凸度和平直度反馈控制模型的主要功能及架构;针对典型产品的轧制过程设计了精轧机组工作辊的正弦辊形曲线.根据某产品轧制过程的工程记录数据,绘制了精轧机组的比例凸度分配曲线,结合多功能仪实测数据分析了模型的控制效果,带钢出口凸度保持在(40±20)μm的比例占带钢全长的100%,平直度为(0±10)I的比例占带钢全长的98%以上. 相似文献
8.
针对冷轧带钢生产现场常见的板形翘曲缺陷,应用辛弹性力学方法对因材料纵向延伸在厚度方向上出现不均匀而导致带钢翘曲变形的现象及过程进行了解析研究,通过建立和求解带钢翘曲变形力学模型,推导获得带钢翘曲度大小和不均匀纵向延伸的关系.在选择通用有限元软件验证了基于辛弹性力学方法的带钢翘曲变形力学模型及计算结果的正确性的基础上,计算得到了各个影响因素对翘曲变形的影响规律.计算结果表明,带钢翘曲度大小随着带钢上下表面纵向延伸差和横向与纵向延伸差比值的增大而线性地增大,随着带钢厚度增大而减小,随着带钢宽度增大而呈二次关系增大.最后,应用辛弹性力学方法带钢翘曲变形模型,研究了C翘向L翘的转化现象,建立了C翘转化为L翘的力学模型,获得其转化关系公式,并通过现场实验验证了转化公式的准确性. 相似文献
9.
带钢板形翘曲变形行为的仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
针对带钢平整轧制过程中常见的板形翘曲缺陷(C翘、L翘和四角翘)的产生机理与变形规律,应用ANSYS有限元软件,分别建立了带钢的在线有张力翘曲变形模型和离线无张力翘曲变形模型,对两种状态下带钢翘曲变形的力学机理和各因素的影响机制与规律进行了仿真分析.研究认为,板形翘曲缺陷是平整轧制过程中带钢的塑性变形(主要是纵向延伸)沿厚度方向上的分布不均匀引起,而与纵向延伸沿宽度方向上的分布无关.在仿真计算结果的指导下,对某厂连退机组平整后带钢的严重板形C翘问题进行了研究,改进工艺后取得了显著效果. 相似文献
10.
针对多规格热轧带钢精轧段电耗预测中数据质量低、维数高和复杂性强等问题,本文提出一种基于数据增强与自编码GRU网络的精轧电耗预测模型(WGAN-AE-GRU).数据预处理阶段,针对电耗数据采集不均衡问题,采用WGAN网络对使用低频仪器采集的指标数据进行数据增强,以保证电耗数据质量;同时,采用自编码器(AE)对电耗关联的指... 相似文献