轧制力

摘要： 针对传统轧制力预测模型参数强耦合、非线性等缺点,提出了一种基于遗传算法优化反馈极限学习机算法的冷轧轧制力预测模型。该模型在原极限学习机网络中增加一条反馈回路,构建了反馈极限学习机网络;并针对原网络在初始权值阈值的选取上具有随机性,从而影响模型预测精度的缺点,设计了基于遗传算法优化反馈极限学习机网络初始权值和阈值的模型结构,通过优化初始参数以提高模型预测精度。最后,采用某厂冷轧生产现场数据对本文提出的模型进行仿真测试,测试结果表明:该模型在精度上优于传统神经网络模型、原极限学习机和反馈极限学习机网络,可应用于冷轧机组轧制力的预测。

摘要： 针对汽车大梁钢马钢510L分条后频繁发生的直线度缺陷、板形不对称等问题,以现场常用的2种轧制模式为研究对象,以马钢1580平整机的相关参数为依据,建立三维有限元仿真模型,通过对模型两端施加相同的轧制力和压下量,仿真分析2种轧制模式对热轧带钢板形不对称的影响规律。结果表明两侧采取相同参数,不同轧制力和压下量时,将产生板形不对称,其纵向延伸的不对称度不相等,也非线性关系。在平整轧制过程中,对于对称板廓来料而言,轧制力差会导致带钢轧后延伸率变得不均匀。研究结果可为相关的热轧工程实践提供借鉴。

摘要： 随着沧州市管道装备的迅猛发展,钢管管材的轧制过程质量控制对沧州市钢管企业的发展至关重要。以沧州市某企业的钢管减径轧制过程为例,对管材轧制过程的质量控制进行了有限元分析,研究了在不同减径量、减壁量、送进量及摩擦系数等工艺参数下钢管管材的应力、应变的变化规律,以及轧辊轧制力的变化规律,并确定了最佳工艺参数,提高了钢管管材的轧制质量,为沧州市管材企业提供了技术支持,推动了其发展。

摘要： 阐述了基于双动态死区控制技术的精轧机辊缝水平自动调整系统控制原理,该系统能实时反映带钢轧制时的状态变化,可多机架同时实时调整轧机辊缝水平量,替代了人工手动操作,减轻了操作人员的劳动强度,减少了生产事故,为全自动轧钢奠定了基础。

摘要： 针对将360mm×280mm矩形坯开坯轧制成200mm×200mm中间坯的轧制过程,采用有限元法建立仿真模型,对其开坯轧制过程的变形和力能进行模拟。仿真分析能有效模拟多道次往复的开坯轧制过程,可计算坯料轧制过程每一道次宽展量、Mise应力、轧制力和轧制功率。所得结果对设备设计和轧制工艺参数的合理设定具有现实指导意义。

摘要： 厚度精度是衡量板带材质量的重要指标,分为带钢头部厚度命中率和带钢全长厚度偏差,其中头部厚度超差困扰着热轧产品尺寸精度提升,成为国内外冶金行业普遍关注的焦点。从头部温度、轧制力的设定及辊缝修正系数调整等方面,分析了导致头部厚度超差的主要原因,认为轧制力的设定对带钢头部厚度控制影响最大。通过提高带钢温度均匀性、优化厚度设定模型及AGC头部响应等措施,提升了产品通板厚度精度,满足了高精度厚度控制产品的生产要求。

摘要： 以平整机延伸率与轧制力为研究对象,探讨平整机前后张力辊辊径变化对平整机轧制带钢时轧制力或延伸率变化的影响。通过理论计算与实际现场试验证明,张力辊辊径变化会导致平整机轧制力与延伸率变化。利用这一结论可指导生产实践。

摘要： 为优化轧辊辊形及提高辊系稳定性,以某设计院设计的1620 mm UCMW轧机为对象,结合具体生产数据,利用abaqus有限元软件建立了UCMW轧机二分之一辊系静力学仿真模型。通过仿真分析获得了轧制力、板宽、中间辊弯窜辊、工作辊弯窜辊、中间辊偏置等工艺参数对轧辊变形的影响规律。结果表明轧辊在压下方向变形影响最大的为中间辊的弯辊及窜辊,而中间辊偏置会对轧制方向变形产生影响,随着偏置量的增加,轧辊变形方向逐渐稳定。

摘要： 通过H钢厂热镀锌线高端汽车板HX180YD用户提出的粗糙度需求,以客户需求为企业生产主线,按照客户需求确定粗糙度控制范围,光整机采用湿光整方式。收集粗糙度数据,建立粗糙度控制模型,评估粗糙度控制能力可信度。结果表明,此数据模型可以达到高端汽车板用户的客户需求,而且有助于改善和提升产品质量。

摘要： 该文简要介绍了河钢衡板1100单机架平整机因开发二次冷轧产品、改善湿平整功能而进行改造,增加延伸率及AGC控制的情况.并对AGC控制系统的构成及各种AGC控制方式的原理及特点进行了简单描述.

摘要： 为了提高钢铁产品的质量,围绕热轧带钢生产过程中轧制力的预测精度问题,本文建立了基于卷积神经网络(CNN)的轧制力预测模型.通过采集某钢厂历史生产数据,并进行处理,利用开源深度学习工具TensorFlow编写相应的仿真程序.结果表明,基于CNN的轧制力预测模型具有很强的学习能力和表达能力,轧制力预测精度得到很大提高.

摘要： 冷轧带钢的生产模式正向多品种、小批量、低库存转变,这直接导致了轧制过程中需要更频繁地切换品种规格.由于变规格过程中产品规格、轧制工艺状态变化较大,传统机理模型加常规自学习和自适应方法很难保证规格切换后首卷产品设定精度.为提高变规格过程中轧制力预报精度,提出了一种机理模型与轧制过程海量历史数据相融合的复合模型.该方法在建立轧制力理论模型的基础上,采用遗传算法优化BP神经网络的方法对模型轧制力进行校正.使用该算法进行轧制力预报,使变规格后首卷钢轧制力预报的平均相对误差控制在±5.5％内,远高于常规机理模型的设定精度.

摘要： 通过将冷轧辊缝断面变形区离散为若干条元,并对各条元的力平衡关系进行分析,借助Mises平面变形屈服准则建立起表征冷轧辊缝区塑性应力分布的轧制力计算模型.基于DP590和DP780双相钢准确的变形抗力模型,通过生产实例对轧制力模型进行了有效性验证.结果表明,所建立的离线轧制力模型与现场在线模型对轧制力的设定误差小于5％,模型具有较高的计算精度.

摘要： 针对冷连轧机液压AGC系统轧制力的精确设定问题,提出了一种基于差分进化算法优化支持向量机的轧制力精确设定方法.该方法在支持向量机预测模型的基础上,引入差分进化算法对支持向量机的训练参数进行优化,提高支持向量机的预测精度.然后,利用海量生产数据对支持向量机进行训练并进行轧制力偏差的预测,最后将预测结果用于修正轧制力模型设定计算值.通过预测结果和实际数据的对比表明,利用该方法能够有效地提高冷连轧机AGC系统轧制力的设定精度,使轧制力设定的相对误差从单纯模型计算的15％降到了6％,为进一步提高冷连轧机的设定计算精度提供了一种有效可行的方法.

摘要： 针对应用广泛的Bland-Ford-Hill冷轧轧制力模型进行轧制力优化,通过挖掘现场数据隐含的规律,优化变形抗力模型参数和摩擦系数模型参数提高轧制力精度.首先,建立经推导得出由轧制力计算变形抗力和摩擦系数的逆计算算法和采用L-M非线性多项式回归方法对变形抗力和摩擦系数的模型参数进行优化回归计算的轧制力优化算法,然后采用数据挖掘的方法根据现场的实际数据使用上述优化方法计算更加符合现场实际的变形抗力模型参数和摩擦系数模型参数.将优化结果投入到在线运行形成闭环控制,轧制力精度明显提高,带钢的头尾厚度超差长度明显减少,提高了带钢的成材率,保证了在线生产的稳定运行.

摘要： 本文简述了几种常见的轧制力计算方法:工程法、上限法、有限元法.重点介绍了工程法和有限元法计算轧制力的研究现状和局限性,并简述了轧制力法两个重要影响因素:变形抗力和摩擦力模型的研究进展,提出了工程法和有限元法计算轧制力的难点.

摘要： 某钢厂森吉米尔轧机轧制生产某牌号不锈钢时,由于非稳态轧制力预设定偏差较大,加之AGC控制能力有限,使非稳态轧制力波动较大,带钢厚度偏差较大.针对这一现场问题,本文基于工业现场数据采集,通过理论研究和数据分析,修正了现有轧制力设定结构,建立了非稳态过程轧制力预设定模型,该轧制力预设定模型重点针对原模型中的摩擦系数模型进行了优化,找到了相邻道次非稳态轧制阶段摩擦系数的关系,用上一道次计算所得摩擦系数预报下一道次的摩擦系数,并且通过仿真分析和应用研究验证了该方法的可行性.修正后的轧制力预设定模型提高了非稳态轧制过程中轧辊与带钢接触摩擦系数的计算精度,提高了轧制力预设定精度,同时为建立非稳态AGC控制参数在线动态计算模型提供了依据.

摘要： 结合实际的生产工艺,利用simufact.forming软件对Ti3111钛合金厚板热轧工艺进行了数值模拟.本文从温度场、轧制力两方面,证明了有限元模型的可靠性和准确性较高;研究了在稳定轧制阶段不同压下量、轧制速度等变形参数对轧制力和温度的影响规律和坯料的应力应变场、温度场变化及材料流动变形规律,为钛合金厚板热轧过程的工艺参数优化提供了基础理论数据.

摘要： 依托首钢迁安钢铁公司1580mm热轧平整机组工程项目,对平整机组过程自动化系统进行深入研究,掌握了平整轧制生产工艺,集成了系统平台组态工具,开发出适用于平整轧制的压力设定预报模型,最终研发出具有自主知识产权的平整轧制过程自动化控制系统,并在该工程进行了现场应用.结果表明:本系统的各项技术性能指标完全满足目标要求,其中轧制力控制精度≤±0.2％,延伸率控制精度≤±0.1％,达到国内领先水平,取得了良好的在线应用效果.

摘要： 利用MMS-200热力模拟试验机对510MPa级含钒低合金钢在850～1100°C温度区间变形抗力进行研究,分析试验中变形温度、变形速率和变形程度对变形抗力的影响规律,并根据实验研究结果优化和完善热连轧变形抗力数学模型,该品种轧制力预报误差由8％～10％降低到5％以下,有效提高了过程控制轧制力数学模型的预报精度。

摘要： 一种精确测试冷轧管机轧制过程中轧制力与轴向力的方法，其使用专用测试装置配套轧管机，对被轧制加工的芯棒(1)进行轧制力与轴向力测试；专用测试装置构成如下：芯棒轴向力测试传感器(5)、轧制管坯轴向力测试传感器(6)、轧制力测试传感器(7)、信号采集装置；测试方法是：在轧制过程中分别采集芯棒(1)与管坯(2)沿管坯轴向所受到的力，据此测得芯棒轴向力测试传感器(5)和轧制管坯轴向力测试传感器(6)的信号；同时采集轧管机的轧辊(3)沿管坯径向所受到的力，据此测得芯棒轴向力测试传感器(7)的信号。之后分析计算得到待测的冷轧管机轧制过程中的轧制力与轴向力。本发明可操作性强，技术效果优良，工程应用前景巨大。

摘要： 本发明涉及一种单位轧制力低于18kN/mm的低轧制力输气管线钢材及其生产方法，管线钢材包括如下重量百分比(wt％)的主成分：Fe：96.3～98.6，C：0.030～0.010，Mn：1.20～1.90，Si：0.10～0.35，Nb：0.015～0.120，Ti：0.005～0.025，N：0.001～0.005，且Ti/N=3-6，Alt：0.020～0.040，且Ca/Alt≥0.10；其还包括如下重量百分比(wt％)的残余成分：O≤0.004，P≤0.010，S≤0.003，As≤0.03，Sn≤0.02，Sb≤0.02。本发明管线钢材可以在普通装备水平的钢铁冶金企业中、稍加工艺调整，就能利用单位轧制力低于18kN/mm的中厚板轧机，对薄/中/厚多种铸坯进行有效轧制，从而生产出优良止裂性能的输气管线钢材。

摘要： 本发明实施例公开了轧制力前置信号处理系统及方法，轧制力测量系统及方法，涉及轧制力测量技术领域。轧制力传感器测量轧制力并产生轧制力信号；轧制力传感器外部安装有屏蔽壳；屏蔽壳用于隔绝强电磁环境对所述轧制力信号的干扰；线缆与轧制力传感器连接，用于传输所述轧制力信号；前置信号处理单元与线缆连接，用于将轧制力信号进行滤波和放大得到第一轧制力信号；去除第一轧制力信号中不符合标准轧制力信号波形特征的干扰波形，得到待转换的轧制力信号；将待转换的轧制力信号转换为数字信号。本发明提高了轧制力信号在各种强电磁场、污染严重、高温、震动等恶劣环境下的抗干扰能力，进而保持轧制力传感器信号经长距离传输后的精度。

摘要： 一种精确测试冷轧管机轧制过程中轧制力与轴向力的方法，其使用专用测试装置配套轧管机，对被轧制加工的芯棒(1)进行轧制力与轴向力测试；专用测试装置构成如下：芯棒轴向力测试传感器(5)、轧制管坯轴向力测试传感器(6)、轧制力测试传感器(7)、信号采集装置；测试方法是：在轧制过程中分别采集芯棒(1)与管坯(2)沿管坯轴向所受到的力，据此测得芯棒轴向力测试传感器(5)和轧制管坯轴向力测试传感器(6)的信号；同时采集轧管机的轧辊(3)沿管坯径向所受到的力，据此测得芯棒轴向力测试传感器(7)的信号。之后分析计算得到待测的冷轧管机轧制过程中的轧制力与轴向力。本发明可操作性强，技术效果优良，工程应用前景巨大。

摘要： 本发明属于轧制生产技术领域，具体涉及一种热轧钢带异步轧制的轧制力和轧制力矩设定方法。包括以下步骤：S1：设置参数；S2：确定快辊中性角γf和慢辊中性角γs；S3：获得异步轧制总轧制力F的计算值；S4：获得异步轧制总轧制力矩T的计算值；S5：将最终的异步轧制总轧制力F和总轧制力矩T的计算值用于热轧钢带异步轧制的轧制力和轧制力矩设定。本发明提供了一种热轧钢带异步轧制过程的轧制力和轧制力矩设定计算方法。可用于轧辊线速度不同、轧辊辊径不同等各种情况的异步热轧过程中轧制参数的设定，计算精度高。

摘要： 本发明属于热轧钢管的技术领域，提出一种低温下轧制钢管的大轧制力大减径轧制设备。提出的低温下轧制钢管的大轧制力大减径轧制设备包括有加热装置和轧管机；轧管机包括有主轧辊（6）；主轧辊（6）包括有入口端轧辊段（13）、出口端轧辊段（18）以及至少一段中间轧辊段（22）；入口端轧辊段（13）、中间轧辊段（22）和出口端轧辊段（18）的外表面构成对钢管进行连续减径轧制的减径轧制面；入口端轧辊段（13）与三辊斜轧管机的轧辊轴键联；中间轧辊段（22）、出口端轧辊段（18）为由前一段轧辊段带动转动的从动轧辊段。本发明所得到的产品表面质量好、轧辊的使用寿命长，所获得的超细晶粒无缝钢管的综合性能优异。

摘要： 本发明公开了一种波纹辊轧制金属复合板的轧制力预测方法，属于复合板轧制技术领域。通过获取所需的复合板轧制工艺参数，计算轧制过程的压下量Δh和变形区入口位置l，计算波纹辊与和与难变形金属之间的剪切摩擦力τ1、平辊和易变形金属之间的剪切摩擦力τ2，难变形金属未发生塑性变形之前与易变形金属之间的剪切摩擦力τ3；然后再根据轧制工艺规程数据和变形区板坯受力特点，对变形区进行分区，计算各个分区n(n＝Ⅰ，Ⅱ，……)的轧制应力pn(x)，计算各个分区n的单位宽度轧制力Pn，最后计算整个轧制变形区的总轧制力P。提供一种计算时间短、成本低、灵活性好且能够综合诸多参数影响规律的轧制力预测方法。

摘要： 本发明属于轧制生产技术领域，具体涉及一种钢带冷轧全变形区的轧制力和轧制力矩设定方法。主要包括以下步骤：S1：确定轧制参数；S2：划分变形区域；S3：计算塑性变形区入口厚度和塑性变形区出口厚度；S4：计算中性角参数；S5：计算轧制变形区总单位宽度轧制力；S6：计算单位宽度扭矩；S7：根据最终获得的轧制变形区总单位宽度轧制力计算值和单位宽度扭矩计算值，设定轧制过程的轧制力和轧制力矩。本发明的方法在计算过程中对塑性变形区和弹性变形区在轧制压力上的区别加以考虑，并进行了区分，全面考虑了轧制塑性区和弹性变形区的影响，轧制力设定计算误差值在8％以内。

摘要： 本发明属于轧制生产技术领域，具体涉及一种钢带异步轧制的轧制力设定方法：钢带异步轧制的变形区划分为三部分，从入口到出口依次为后滑区、搓轧区、前滑区。将后滑区、搓轧区、前滑区的接触弧分别划分为多个微单元并计算每个微单元的单位轧制压力，将单位轧制压力分别加和即得到轧制力的计算值。进行迭代计算使轧制力计算值收敛，即可得到钢带异步轧制过程轧制力的设定值。本发明可用于轧辊线速度不同、轧辊辊径不同、轧辊摩擦系数不同等各种情况的异步轧制过程中轧制力参数的设定，得到的轧制力设定值与实测轧制力误差值在5％以内，计算精度高。

摘要： 一种精确测试冷轧管机轧制过程中轧制力与轴向力的装置，其具体为专用测试装置，配套轧管机并能对通过送料小车(4)带动进行初始驱动，布置在管坯(3)中与使用轧管机的轧辊(1)进行轧制加工的芯棒(2)配套进行轧制力与轴向力测试；所述专用测试装置构成如下：芯棒轴向力测试传感器(5)、轧制管坯轴向力测试传感器(6)、轧制力测试传感器(7)、信号采集装置1套。本实用新型可操作性强，技术效果优良，工程应用前景巨大。