胡衍生
,
程晓茹
,
李虎兴
,
宋耀华
钢铁
通过模拟试验,分别测定了不同来料厚度、不同变形程度、不同上下辊径比轧制时轧件上、下表面前滑及速度并绘出了相应的试验曲线,以期找出产生弯曲的原因,探明产生弯曲的机理.经试验结果分析,弯曲是轧件上、下表面前滑差和速差综合作用的结果.即:前滑差大时,速差所起作用小,轧件易往大辊或快辊侧弯;前滑差小时,速差起主导作用,轧件易往小辊或慢辊侧弯.
关键词:
中厚板轧制
,
轧件头部
,
弯曲
,
前滑差
,
速差
刘华强
,
唐荻
,
杨荃
,
余伟
,
孙浩
上海金属
doi:10.3969/j.issn.1001-7208.2007.01.010
介绍为国内某中厚板厂设计开发的轧后加速冷却在线使用的控冷数学模型,包括空冷和水冷换热系数模型等,模型采用有限差分法计算钢板在冷却过程中沿钢板厚度方向的温度场分布.通过在线使用证明该控冷模型预报精度较高,控冷钢板的板形和性能均达到设计要求,能够满足现场实际生产的需要.
关键词:
中厚板轧制
,
轧后控制冷却
,
温度场数学模型
,
有限差分
庞玉华
,
刘长瑞
,
赵永团
上海金属
doi:10.3969/j.issn.1001-7208.2006.03.012
通过对国内外中厚板轧制生产、实验研究及理论模拟研究的对比分析,指出了中厚板头部翘曲程度与变形程度、上下工作辊速比等因素的关系目前研究成果不一致,说明了有必要对提出的理论和技术方法深入研究,对各种因素的影响进行定量实验、检测、数值解析,建立模型,以适应实际生产的需要.
关键词:
中厚板轧制
,
头部翘曲
,
变形程度
,
辊速比
范建文
,
谢瑞萍
,
张维旭
,
代晓莉
,
金永春
,
王祖滨
钢铁
采用Gleeble2000热模拟试验机研究了普通C-Mn钢的再结晶规律,在实验室轧机上进行了C-Mn钢超细晶中板的轧制,并且在首钢中厚板厂工业轧机上进行了超细晶中厚板的工业试制,研究了工艺条件对中厚板带状组织的影响,分析了带状组织产生的机理.研究结果表明,在靠近静态相变温度Ara附近的未再结晶区进行大变形量轧制(形变诱导相变),不仅可以使板材的铁素体晶粒细化甚至获得超细晶组织,而且普通C-Mn钢中厚板中的带状组织减轻1～2级;降低精轧开轧温度有利于减轻板材的带状组织;在未再结晶区控轧有利于减轻板材的带状组织;随着未再结晶区形变量增加,板材的带状组织减弱.
关键词:
超细晶
,
带状组织
,
普通碳锰钢
,
中厚板轧制
肖志余
,
袁小会
,
刘兵
,
刘小宁
钢铁研究
钢板边部折叠缺陷的产生导致中厚板切损和表面修磨量大,降低了中厚板产品质量和经济效益.基于中厚板轧制过程中边部质点沿纵向和横向流动规律,建立边部质点流动计算模型;对轧制过程中边部折叠质点位置进行跟踪模拟计算,分析得到钢坯头部弯曲下扣是导致边部折叠缺陷的主要原因;提出通过优化轧制工艺减少折叠不良影响、提高钢板成材率的方法.
关键词:
中厚板轧制
,
折叠缺陷
,
边部质点流动模型
,
成材率
谭文
,
刘振宇
,
支颖
,
吴迪
,
郑芳
,
王巍
钢铁研究学报
采用有限元(FEM)程序模拟计算了中厚板轧制过程中的温度变化,得到与实测温度符合甚好的模拟结果.以模拟计算结果为基础,建立了BP神经网络和回归温度预报模型.采用两种模型对中厚板热轧过程中轧件表面温度变化情况进行了预报.结果表明,神经元网络模型的预报值较回归模型更接近FEM模拟计算值和实测值,可将神经元网络模型应用于中厚板轧制过程中轧件表面温度变化的在线预报.
关键词:
BP神经网络模型
,
回归模型
,
在线温度预报
,
中厚板轧制
孙涛
,
杜平
,
刘相华
,
刘军川
,
闫金龙
钢铁
基于中厚板轧制过程中头部厚度超差原因,分析了传统的头部补偿方法的不足之处.在此基础上开发了一种新型头部厚度控制的方法,可以在不同钢种和不同规格的轧制条件下,利用轧制过程实际数据,进行轧件塑性系数计算,自动修正头部沉人量;采用指数型补偿曲线,使钢板切头之后成品厚度尺寸达标并且切头质量减少,提高了产品的成材率.
关键词:
中厚板轧制
,
头部补偿
,
厚度控制
孟令启
,
雷明杰
,
王建勋
,
吴浩亮
钢铁研究学报
针对中厚板轧机控制模型中的轧制温度精度的提高问题,以4200轧机轧制的大量实测数据为基础,利用Matlab人工神经网络工具箱,建立了中厚板轧制温度的GRNN神经网络预测模型.通过分析影响钢板温度变化的各种因素,调整神经网络的光滑因子,确定了最佳的网络结构形式,提高了模型的预测精度,并与传统的BP神经网络模型相比较.结果表明,GRNN网络具有更高的精度和更好的泛化能力.该神经网络模型可应用于中厚板轧制温度的预测,也可为人工神经网络在其它自动控制方面的应用提供参考.
关键词:
中厚板轧制
,
轧制温度
,
GRNN神经网络
