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摘要
第1章绪论
1．1研究背景和意义
1．2不锈钢热轧生产工艺及控制系统发展
1．2．1不锈钢热轧生产特点
1．2．2不锈钢热轧工艺发展
1．2．3计算机控制系统组成
1．2．4热轧计算机控制技术发展
1．3温度与轧制力模型的发展
1．3．1温度模型的发展
1．3．2轧制力模型的发展
1．3．3热力耦合模型的发展
1．4热轧数学模型自学习
1．4．1模型自学习方法
1．4．2温度自学习发展
1．4．3轧制力自学习发展
1．5本文主要研究内容
第2章带钢热轧过程控制系统开发
2．1过程控制系统概述
2．1．1系统功能需求分析
2．1．2系统结构设计
2．2过程控制数据通讯与管理
2．2．1数据通讯
2．2．2数据管理
2．3轧线跟踪
2．3．1跟踪区域的划分
2．3．2跟踪的实现
2．4控制系统逻辑
2．4．1模型触发
2．4．2模型设定流程
2．4．3模型自学习
2．5负荷分配在线优化
2．5．1功率预报模型
2．5．2功率自学习算法
2．5．3负荷分配的在线优化算法
2．6高精度宽度控制策略研究
2．6．1精轧立辊设定计算
2．6．2精轧立辊模型自学习
2．6．3宽度控制策略应用效果
2．7本章小结
第3章热卷箱内带钢温度场分析
3．1导热方程
3．2径向等效导热系数
3．3边界条件
3．3．1外表面及侧面边界条件
3．3．2内表面边界条件及角系数计算
3．4数值求解
3．4．1偏微分方程替代法建立差分方程
3．4．2收敛性和稳定性
3．4．3边界条件处理
3．5计算与分析
3．5．1保温效果分析
3．5．2头尾温差分析
3．5．3热卷箱出口处温度分析
3．5．4角部和侧面中心温度分析
3．5．5不同内径对温度分布影响
3．6本章小结
第4章轧制区带钢温度变化规律研究
4．1导热方程
4．2边界条件
4．2．1带钢运送过程边界条件
4．2．2高压水除鳞区域边界条件
4．2．3机架间冷却边界条件
4．2．4变形区边界条件
4．3不锈钢物性参数
4．3．1比热系数的确定
4．3．2导热系数的确定
4．4带钢温度场数值求解
4．4．1基于能量平衡法的差分方程
4．4．2边界节点差分方程
4．5计算与分析
4．5．1模型计算流程
4．5．2平均温度计算
4．5．3带钢温度场计算结果分析
4．5．4带钢温度场模型验证
4．5．5模型参数对带钢温度的影响
4．6本章小结
第5章基于智能算法的温度自学习研究
5．1温度自学习方法
5．1．1精轧入口温度自学习
5．1．2轧区同一学习系数法
5．1．3轧区温度分区补偿法
5．2温度分区补偿系数的多目标优化模型
5．2．1决策变量
5．2．2目标函数和约束条件
5．3基于NSGA-Ⅱ算法的温度补偿系数多目标优化
5．3．1非支配排序
5．3．2拥挤距离和拥挤距离排序
5．3．3温度自学习优化流程
5．3．4自学习优化算法应用实例
5．4基于案例推理的精轧出口温度偏差预报
5．4．1案例的构造与检索
5．4．2案例重用
5．4．3案例的修正
5．4．4案例的存储与维护
5．4．5应用效果分析
5．5本章小结
第6章基于能量法的热力耦合建模及其自学习优化
6．1正弦速度场
6．2成形功率泛函
6．2．1塑性变形功率
6．2．2摩擦功率
6．2．3剪切功率
6．3热力耦合分析
6．4计算结果与分析
6．4．1工艺参数对中性点的影响
6．4．2工艺参数对应力状态影响系数的影响
6．4．3轧制功率分布比例
6．4．4模型预报应用效果
6．5轧制力模型自学习优化
6．5．1轧制力预报偏差分析
6．5．2车L,lJ力的自学习过程
6．5．3轧制力自学习算法优化
6．5．4轧制力模型优化应用效果
6．6本章小结
第7章不锈钢过程控制系统的现场应用
7．1产线主要参数
7．2计算机控制系统
7．2．1基础自动化系统
7．2．2人机界面HMI
7．2．3过程自动化控制系统
7．3应用效果
7．3．1轧制规程的应用
7．3．2轧制模型的预报效果
7．3．3厚度宽度控制效果
7．4本章小结
第8章结论
参考文献
攻读博士学位期间完成的工作
致谢
作者简介
东北大学;
