CN101025767A - 冷连轧高速轧制过程中摩擦系数预报与设定方法 - Google Patents

Abstract

一种冷连轧高速轧制过程中摩擦系数预报与设定方法，在计算机系统上执行包括以下步骤：a.收集冷连轧机特定机架的主要设备参数；b.收集冷连轧机特定机架的主要润滑工艺参数；c.收集冷连轧机特定机架的n组实际轧制工艺参数；d.根据特定平整机的现场实验数据，建立特定平整机的板面粗糙度预报模型；e.以a、b、B_ξ为摩擦系数机理模型参数与待求变量，构造出反映摩擦系数与润滑油膜厚度之间基本函数关系的摩擦系数机理模型；f.将摩擦系数机理模型参数代入反映摩擦系数与润滑油膜厚度之间关系的函数方程，得到冷连轧机高速轧制过程的摩擦系数预报与设定模型；g.冷连轧高速轧制过程中摩擦系数的在线预报与设定。本发明所建立的摩擦系数模型最大的优点是通用性强，不但在同一机组内不同机架之间可以互相通用，而且不同冷连轧机组之间也可以互相参考。同时，本发明方法的原理清晰明了，计算速度快，适于在线使用。

Description

冷连轧高速轧制过程中摩擦系数预报与设定方法

技术领域

本发明涉及一种冷连轧生产工艺领域，特别涉及一种冷连轧高速轧制过程中辊缝内摩擦系数预报与设定方法。

背景技术

冷连轧工艺如图1所示，带材1从开卷机2卷出后送至机架3#～3i，经过多个机架的轧制，带材1达到规定的厚度并被送至卷取机4回卷。每个机架的轧辊包括支承辊4和工作辊5，其中工作辊5与带材1表面直接接触。

根据现场生产经验可以知道，在冷连轧过程中影响其摩擦系数的主要有道次压下率、轧制速度、机架入出口厚度、带材变形抗力、乳化液品质、流量、浓度和温度等因素。而在上述相关因素如何定量影响摩擦系数的问题上，有关冷连轧过程中影响其摩擦系数的相关因素具体参见“冷连轧过程中实用摩擦系数模型及其影响因素的研究”(2005年第16期《中国机械工程》第1908-1911页)、“冷轧摩擦系数模型研究.”(1985年(增刊)《武汉钢铁学院学报》第30-36页)、“金属板料冲压加工中的摩擦与润滑研究.”(1999年第1期《航空工艺技术》第18-21页)等参考文献。以往的研究往往采用的是忽略各个因素之间的交叉影响、通过大量现场实测数据的回归拟合建立各个机架的摩擦系数设定模型。采用这些方法所建立的摩擦系数模型，虽然在现场具有一定的实用性，但由于相关模型在建立过程中仅仅是依据各个因素对摩擦系数影响的表面现象来进行回归分析的，而没有体现相关因素对摩擦系数影响的机理问题，并且忽略了影响因素之间的交叉影响，因此模型预报精度不高、其通用性也不强，不但不同冷连轧机组之间无法互相参考，甚至在同一机组内不同机架之间模型也各不相同。这样，如果建立一套简单、通用、可移植的冷连轧机高速轧制过程中的摩擦系数设定技术就成为现场技术攻关的重点与难点。而本发明通过现场实际数据回归出润滑油膜厚度与摩擦系数之间的定量关系，最终建立起包含道次压下率、轧制速度、机架入出口厚度、带材变形抗力、乳化液品质、流量等影响因素的摩擦系数机理模型，并以此为基础得到的摩擦系数设定技术就有效的攻克了这一技术难点解决了相关问题。对于这方面的研究，实际上前苏联在20世纪70年代已经开始展开，但并没有取得明显的进展，主要文献见冶金工业出版社于1981.8出版的由李小玉，顾正秋译的“轧制工艺润滑”一书，此后就没有检索到任何关于这方面具有实质性突破的国外文献。国内对于冷连轧高速轧制过程中摩擦系数机理模型与设定方法的研究几乎属于空白，所有相关文献基本都是参考前苏联的相关技术，比较有代表性的文献是冶金工业出版社1993年出版的由李虎兴编著的“压力加工过程的摩擦与润滑”一书。

发明内容

本发明的目的在于提供一种冷连轧高速轧制过程中摩擦系数预报与设定方法，该发明使得现场能够根据摩擦系数的预报值设定相关轧制压力，提高轧制的稳定性与带材的控制精度，减小了轧制压力模型的自学习与自适应系数波动。

本发明的上述目的通过以下技术方案实现：

一种冷连轧高速轧制过程中摩擦系数的预报与设定方法，包括在计算机系统上执行的以下步骤：

a、收集冷连轧机特定机架的主要设备参数；

b、收集冷连轧机特定机架的主要润滑工艺参数包括润滑剂的粘度压缩系数θ、润滑剂的动力粘度η₀以及乳化液的浓度c等参数；

c、收集冷连轧机特定机架的n组实际轧制工艺参数(n：样本数，n越大越好)；

d、以a、b、B_ξ为摩擦系数机理模型参数与待求变量，构造出反映摩擦系数与润滑油膜厚度之间基本函数关系的摩擦系数机理模型如下：

μ＝a+b·e^Bζ·ζ0

式中：

a-液体摩擦影响系数；

b-干摩擦影响系数；

B_ζ-摩擦系数衰减指数；

ζ₀-润滑油膜厚度；

所述步骤a中特定机架一般是指冷连轧机中入口与出口都配置测厚仪的特定机架，而步骤b、步骤c中所述的特定机架与步骤a中所述机架是同一机架；步骤a中所述特定机架主要设备参数是指工作辊半径R、工作辊原始粗糙度Ra_r0、工作辊粗糙度衰减系数B_L、压印率K_rs等参数；

e、优化计算出摩擦系数机理模型参数，包括以下步骤：

e1)、给定初始模型参数X₀＝{a，b，B_ζ}；

e2)、根据相关模型计算出与实际轧制工艺参数相对应的道次变形抗力{K_mi i＝1，2，…，n}；

e3)、利用相关模型计算出与实际轧制工艺参数及润滑工艺参数所对应的辊缝润滑油膜厚度{ζ_0i  i＝1，2，…，n}；

e4)、根据相关模型返算出与实际轧制工艺参数相对应的实际摩擦系数{μ_i i＝1，2，…，n}；

e5)、计算出相应的控制函数F_i(X)；

e6)、计算出参数计算的目标函数G(X)；

e7)、判断Powell条件是否成立，若不成立，重复上述步骤e5)、e6)，直至Powell条件成立，结束计算，得出最优摩擦系数机理模型参数。

f、将上述摩擦系数机理模型参数代入反映摩擦系数与润滑油膜厚度之间关系的函数方程，得到冷连轧机高速轧制过程的摩擦系数预报与设定模型，见图2所示；

g、冷连轧高速轧制过程中摩擦系数的在线预报与设定，包括以下步骤：

g1)、收集冷连轧机待预报机架的主要设备参数；

g2)、收集冷连轧机待预报机架的主要润滑工艺参数；

g3)、收集冷连轧机预报机架的轧制工艺参数设定值；

g4)、给定摩擦系数的初始设定值μ₀＝0.01；

g5)、利用相关模型计算出与求润滑油膜相关的主要轧制工艺参数；

g6)、利用相关模型计算出辊缝润滑油膜厚度；

g7)、调用摩擦系数机理模型求出摩擦系数μ₀′；

g8)、判断|μ₀-μ₀′|≤0.0001是否成立，若成立则结束摩擦系数预报与设定过程，若不成立则令μ₀＝μ₀′，重复步骤g5)、g6)、g7)直到判断条件成立为止。

步骤(c)中所述冷连轧机特定机架的n组实际轧制工艺参数包括总轧制压力{P_i i＝1，2，…，n}、道次入口与出口带材厚度{h_0i，h_1i i＝1，2，…，n}、入口与出口张力{σ_0i，σ_1i i＝1，2，…，n}、带材的入口速度{v_0i i＝1，2，…，n}、工作辊轧制公里数{L_i i＝1，2，…，n}、带材宽度{B_i i＝1，2，…，n}、热轧来料厚度{H_0i i＝1，2，…，n}、带材初始变形抗力{KFO_i i＝1，2，…，n}与变形抗力强化系数{KFT_i i＝1，2，…，n}等参数；

步骤(e2)中计算平均变形抗力K_mi所采用的模型如下：

$K_{\mathrm{mi}}={\mathrm{KFO}}_i+{\mathrm{KFT}}_i\·\frac{H_{0i}-\frac{h_{0i}+h_{1i}}{2}}{H_{0i}}$

步骤(e3)中计算辊缝润滑油膜厚度时采用的模型如下：

${\mathrm{\ξ}}_{0i}=\frac{h_{0i}+h_{1i}}{{2h}_{0i}}\·k_c\·\frac{{3\mathrm{\θ\η}}_0(v_{\mathrm{ri}}+v_{0i})}{\mathrm{\α}[1-e^{-\mathrm{\θ}(K_{\mathrm{mi}}-{\mathrm{\σ}}_{0i})}]}-k_{\mathrm{rg}}\·(1+K_{\mathrm{rs}})\·{\mathrm{Ra}}_{r0}\·e^{-B_L\·L_i}$

式中：

h_0i，h_1i-机架入、出口厚度；

k_c-乳化液浓度影响系数；

α_i-咬入角， ${\mathrm{\α}}_i=\sqrt{\frac{h_{0i}-h_{1i}}{{R_i}^{\′}}};$

R_i′-工作辊弹性压扁半径， ${R_i}^{\′}=R[1+\frac{16(1-v^2)P_i}{\mathrm{\π}{\mathrm{EB}}_i(h_{0i}-h_{1i})}];$

B_i-带材宽度；

P_i-总轧制压力；

E，v-杨氏模量与泊松比；

η₀-润滑剂的动力粘度；

θ-润滑剂的粘度压缩系数；

v_ri-轧辊表面线速度；

v_0i-带材的入口速度；

K_mi-带材的平均变形抗力；

σ_0i-后张力；

k_rg-表示工作辊和带钢表面纵向粗糙度夹带润滑剂强度的系数，其值在0.09～0.15的范围内；

Ra_r0-冷连轧机工作辊原始粗糙度；

B_i-工作辊粗糙度衰减系数；

K_rs-压印率，即工作辊表面粗糙度传递到带钢上比率。

步骤(e4)中返算辊缝实际摩擦系数时所采用的模型如下：

${\mathrm{\μ}}_i=\frac{\frac{P_i}{(K_{\mathrm{mi}}-{\mathrm{\ξ}}_i)\·B_i\·\sqrt{{R_i}^{\′}{\mathrm{\Δh}}_i}}-\frac{2}{3}\sqrt{\frac{1-v^2}{E}{K}_{\mathrm{mi}}\frac{h_{1i}}{\mathrm{\Δ}{h}_i}}-1.08+1.02r_i}{1.79r_i\sqrt{1-r_i}\·\sqrt{\frac{{R_i}^{\′}}{h_{1i}}}}$

式中：

Δh_i-道次绝对压下量，Δh_i＝h_0i-h_1i；

ξ_i-等效张力影响系数，ζ_i＝0.3σ_1i+0.7σ_0i(σ_1i-前张力)；

r_i-道次压下率， $r_i=\frac{h_{0i}-h_{1i}}{h_{0i}};$

步骤(e5)中控制函数F_i(X)的表达式为 $F_i\left(X\right)=|{\mathrm{\μ}}_i-a-b\·e^{B_{\mathrm{\ξ}}\·{\mathrm{\ξ}}_{0i}}|;$

步骤(e6)中目标函数G(X)的表达式为 $G\left(X\right)=\sqrt{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\left(F_i(X\right)}^2};$

步骤g1)中冷连轧机待预报机架的主要设备参数包括工作辊半径R、工作辊原始粗糙度Ra_r0、工作辊粗糙度衰减系数B_L、压印率K_rs等参数；

步骤g2)中冷连轧机待预报机架的主要润滑工艺参数包括润滑剂的粘度压缩系数θ、润滑剂的动力粘度η₀、以及乳化液的浓度c等参数；

步骤g3)中冷连轧机预报机架的轧制工艺参数设定值包括道次入口与出口带材厚度h₀，h₁、入口与出口张力σ₀，σ₁、带材的入口速度v₀、工作辊轧制公里数L、带材宽度B、热轧来料厚度H₀、带材初始变形抗力KFO与变形抗力强化系数KFT等参数；

步骤g5)中所述与润滑油膜相关的主要轧制工艺参数包括咬入角α、平均变形抗力K_m。

本发明的有益效果是：在经过大量的现场试验与理论分析，研究了冷连轧机高速轧制过程中润滑油膜厚度模型与摩擦系数返算方法的基础上，通过现场实际数据回归出润滑油膜厚度与摩擦系数之间的定量关系，最终建立起一套包含道次压下率、轧制速度、机架入出口厚度、带材变形抗力、乳化液品质、流量等影响因素的摩擦系数机理模型，实现了摩擦系数的在线预报与设定。本发明所建立的摩擦系数模型最大的优点是通用性强，不但在同一机组内不同机架之间可以互相通用，而且不同冷连轧机组之间也可以互相参考。同时，本发明的预报与设定方法原理清晰明了，计算速度快，适于在线使用。

附图说明

图1是本发明中冷连轧工艺的示意图；

图2是本发明中冷连轧机摩擦系数机理模型图；

图3是按照本发明第一个实施例的冷连轧机摩擦系数机理模型求解计算流程图；

图4是按照本发明第二个实施例的冷连轧机摩擦系数在线预报与设定计算流程图。

具体实施方式

以下借助附图描述本发明的实施例。

实施例1

根据现场经验可以知道，在冷连轧生产过程中，为了降低轧辊与带材的表面温度、减小变形区接触弧表面上摩擦系数和摩擦力、防止金属粘在轧辊表面同时减少轧辊的磨损，往往需要向轧辊与带材表面喷洒大量的乳化液。这样，在冷连轧机的高速轧制过程中，带材与轧辊并不是直接接触的，而是通过一定厚度的润滑油膜作为媒介，因此轧制过程中摩擦系数的值就几乎完全决定于接触表面上润滑隔离层的厚度，而根据润滑层的厚度就可以简单的判断出轧制变形区中摩擦处于什么状态以及摩擦系数的变化趋势。例如，随着变形区润滑层厚度的增加，摩擦作用机理由干摩擦向液体摩擦过渡，或者说在混合摩擦中液体摩擦所占的比例加大，摩擦系数相应减小。

实际上，通过进一步的分析可以看出，在冷连轧机高速轧制过程中，变形区润滑油膜的厚度与摩擦系数之间存在着一一对应的关系，而道次压下率、轧制速度、机架入出口厚度、带材变形抗力、乳化液品质、流量、浓度、温度等因素主要是通过影响润滑油膜的厚度来改变摩擦系数的。这就是说，如果能够通过现场实际数据回归出润滑油膜厚度与摩擦系数之间的定量关系，实质就已经建立起了包含道次压下率、轧制速度、机架入出口厚度、带材变形抗力、乳化液品质、流量等影响因素的摩擦系数机理模型。

图3按照本发明一个较佳实施例的冷连轧机摩擦系数机理模型求解计算流程图。该实施例被用于冷连轧机高速轧制过程中辊缝中摩擦系数模型的建立，并且具有大量的相关冷连轧机特定机架的实际轧制工艺参数与工艺润滑制度的实验数据。

在步骤21中，首先收集工作辊半径R、工作辊原始粗糙度Ra_r0、工作辊粗糙度衰减系数B_L、压印率K_rs等冷连轧机特定机架的主要设备参数；

随后，在步骤22中，收集润滑剂的粘度压缩系数θ、润滑剂的动力粘度η₀、以及乳化液的浓度c等冷连轧机特定机架的主要润滑工艺参数；

随后，在步骤23中，收集包括总轧制压力{P_i i＝1，2，…，n}、道次入口与出口带材厚度{h_0i，h_1i i＝1，2，…，n}、入口与出口张力{σ_0i，σ_1i i＝1，2，…，n}、带材的入口速度{v_0i  i＝1，2，…，n}、工作辊轧制公里数{L_i i＝1，2，…，n}、带材宽度{B_i i＝1，2，…，n}、热轧来料厚度{H_0i i＝1，2，…，n}、带材初始变形抗力{KFO_i i＝1，2，…，n}与变形抗力强化系数{KFT_i i＝1，2，…，n}等n组实际轧制工艺参数(n：样本数，n越大越好)；

接着，在步骤24中，以a、b、B_ξ为摩擦系数机理模型参数与待求变量，构造出反映摩擦系数与润滑油膜厚度之间基本函数关系的摩擦系数机理模型如下：

$\mathrm{\μ}=a+b\·e^{B_{\mathrm{\ξ}}\·{\mathrm{\ξ}}_0}$

在上式中：

a-液体摩擦影响系数；

b-干摩擦影响系数；

B_ζ-摩擦系数衰减指数；

ζ₀-润滑油膜厚度；

接着，在步骤25中，给定初始模型参数X₀＝{a，b，B_ζ}；

随后，在步骤26中，计算出与实际轧制工艺参数相对应的道次变形抗力{K_mi i＝1，2，…，n}，相关计算模型如下：

$K_{\mathrm{mi}}={\mathrm{KFO}}_i+{\mathrm{KFT}}_i\·\frac{H_{0i}-\frac{h_{0i}+h_{1i}}{2}}{H_{0i}}$

接着，在步骤27中，计算出与实际轧制工艺参数及润滑工艺参数所对应的辊缝润滑油膜厚度{ζ_ni i＝1，2，…，n}，相关计算模型如下：

${\mathrm{\ξ}}_{0i}=\frac{h_{0i}+h_{1i}}{{2h}_{0i}}\·k_c\·\frac{{3\mathrm{\θ\η}}_0(v_{\mathrm{ri}}+v_{0i})}{\mathrm{\α}[1-e^{-\mathrm{\θ}(K_{\mathrm{mi}}-{\mathrm{\σ}}_{0i})}]}-k_{\mathrm{rg}}\·(1+K_{\mathrm{rs}})\·{\mathrm{Ra}}_{r0}\·e^{-B_L\·L_i}$

式中：

h_0i，h_1i-机架入、出口厚度；

k_c-乳化液浓度影响系数；

α_i-咬入角， ${\mathrm{\α}}_i=\sqrt{\frac{h_{0i}-h_{1i}}{{R_i}^{\′}}};$

R_i′-工作辊弹性压扁半径， ${R_i}^{\′}=R[1+\frac{16(1-v^2)P_i}{\mathrm{\π}{\mathrm{EB}}_i(h_{0i}-h_{1i})}];$

B_i-带材宽度；

P_i-总轧制压力；

E，v-杨氏模量与泊松比；

η₀-润滑剂的动力粘度；

θ-润滑剂的粘度压缩系数；

v_ri-轧辊表面线速度；

v_0i-带材的入口速度；

K_mi-带材的平均变形抗力；

σ_0i-后张力；

k_rg-表示工作辊和带钢表面纵向粗糙度夹带润滑剂强度的系数，其值在0.09～0.15的范围内；

Ra_r0-冷连轧机工作辊原始粗糙度；

B_L-工作辊粗糙度衰减系数；

K_rs-压印率，即工作辊表面粗糙度传递到带钢上比率。

随后，在步骤28中，返算出与实际轧制工艺参数相对应的实际摩擦系数{μ_i i＝1，2，…，n}，相关计算公式如下：

${\mathrm{\μ}}_i=\frac{\frac{P_i}{(K_{\mathrm{mi}}-{\mathrm{\ξ}}_i)\·B_i\·\sqrt{{R_i}^{\′}{\mathrm{\Δh}}_i}}-\frac{2}{3}\sqrt{\frac{1-v^2}{E}{K}_{\mathrm{mi}}\frac{h_{1i}}{\mathrm{\Δ}{h}_i}}-1.08+1.02r_i}{1.79r_i\sqrt{1-r_i}\·\sqrt{\frac{{R_i}^{\′}}{h_{1i}}}}$

式中：

Δh_i-道次绝对压下量，Δh_i＝h_0i-h_1i；

ζ_i-等效张力影响系数，ζ_i＝0.3σ_1i+0.7σ_0i(σ_1i-前张力)；

r_i-道次压下率， $r_i=\frac{h_{0i}-h_{1i}}{h_{0i}};$

接着，在步骤29中计算出相应的控制函数 $F_i\left(X\right)=|{\mathrm{\μ}}_i-a-b\·e^{B_{\mathrm{\ξ}}\·{\mathrm{\ξ}}_{0i}}|;$

随后，在步骤30中，计算出参数计算的目标函数 $G\left(X\right)=\sqrt{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\left(F_i(X\right)}^2};$

接着，在步骤31中，判断Powell条件是否成立，若不成立，调整X₀的值，转入步骤28，直至Powell条件成立，结束计算，进入步骤32；

随后，在步骤32中，输出冷连轧高速轧制过程中的摩擦系数机理模型，见图2所示曲线。

实施例2

一般而言，对于冷连轧高速轧制过程而言而言，建立摩擦系数机理模型的目的之一是为了实现根据已知轧制工艺参数及润滑工艺参数对辊缝中的摩擦系数进行在线预报。

图3是较佳实施例的冷连轧机摩擦系数在线预报与设定计算流程图。该实施例被用于冷连轧高速轧制过程中辊缝中摩擦系数的在线预报与设定。

首先，在步骤41中，收集冷连轧机待预报机架的主要设备参数，包括工作辊半径R、工作辊原始粗糙度Ra_r0、工作辊粗糙度衰减系数B_L、压印率K_rs等参数；

随后，在步骤42中，收集冷连轧机待预报机架的主要润滑工艺参数，包括润滑剂的粘度压缩系数θ、润滑剂的动力粘度η₀、以及乳化液的浓度c等参数；

接着，在步骤43中，收集冷连轧机预报机架的轧制工艺参数设定值，包括道次入口与出口带材厚度h₀，h₁、入口与出口张力σ₀，σ₁、带材的入口速度v₀、工作辊轧制公里数L、带材宽度B、热轧来料厚度H₀、带材初始变形抗力KFO与变形抗力强化系数KFT等参数；

随后，在步骤44中，给定摩擦系数的初始设定值μ₀＝0.01；

接着，在步骤45中，利用模型计算出相关与求润滑油膜相关的主要轧制工艺参数，包括咬入角α、平均变形抗力K_m；

随后，在步骤46中，利用相关模型计算出辊缝润滑油膜厚度；

接着，在步骤47中，调用摩擦系数机理模型求出摩擦系数μ₀′；

随后，在步骤48中，判断|μ₀-μ₀′|≤0.0001是否成立，若成立则转入步骤49结束摩擦系数预报与设定过程，若不成立则令μ₀＝μ₀′，重复步骤45)、46)、47)直到判断条件成立为止。

最后，在步骤49中，输出摩擦系数的计算结果，完成摩擦系数的预报与设定。

以上借助较佳实施例描述了本发明的具体实施方式，但是应该理解的是，这里具体的描述不应理解为对本发明的精神和范围的限定，本领域内的技术人员在阅读本说明书后对上述实施例作出各种修改，这些都属于本发明的范围。

Claims (7)

1、一种冷连轧高速轧制过程中摩擦系数的预报与设定技术，其特征在于：包括以下由计算机系统执行的步骤：

a、收集冷连轧机特定机架的主要设备参数；所述特定机架主要设备参数包括工作辊半径R、工作辊原始粗糙度Ra_r0工作辊粗糙度衰减系数B_L和压印率K_rs；

b、收集冷连轧机特定机架的主要润滑工艺参数；所述冷连轧机特定机架的主要润滑工艺参数包括润滑剂的粘度压缩系数θ、润滑剂的动力粘度η₀和乳化液的浓度c；

c、收集冷连轧机特定机架的n组实际轧制工艺参数；n为样本数，n越大越好；所述冷连轧机特定机架的n组实际轧制工艺参数包括总轧制压力{P_i i＝1，2，…，n}、道次入口与出口带材厚度{h_0i，h_1i i＝1，2，…，n}、入口与出口张力{σ_0i，σ_1i i＝1，2，…，n}、带材的入口速度{v_0i i＝1，2，…，n}、工作辊轧制公里数{L_i i＝1，2，…，n}、带材宽度{B_i i＝1，2，…，n}、热轧来料厚度{H_0i i＝1，2，…，n}、带材初始变形抗力{KFO_i i＝1，2，…，n}与变形抗力强化系数{KFT_i i＝1，2，…，n}；

d、以a、b、B_ξ为摩擦系数机理模型参数与待求变量，构造出反映摩擦系数与润滑油膜厚度之间基本函数关系的摩擦系数机理模型如下：

$\mathrm{\μ}=a+b\·e^{B_{\mathrm{\ξ}}\·{\mathrm{\ξ}}_0}$

式中：

a-液体摩擦影响系数；

b-干摩擦影响系数；

B_ξ-摩擦系数衰减指数；

ξ₀-润滑油膜厚度；

e、优化计算出摩擦系数机理模型参数，包括以下步骤：

e1)、给定初始模型参数X₀＝{a，b，B_ξ}；

e2)、根据相关模型计算出与实际轧制工艺参数相对应的道次变形抗力{K_mi i＝1，2，…，n}；

e3)、利用相关模型计算出与实际轧制工艺参数及润滑工艺参数所对应的辊缝润滑油膜厚度{ξ_0i i＝1，2，…，n}；

e4)、根据相关模型返算出与实际轧制工艺参数相对应的实际摩擦系数{μ_i i＝1，2，…，n}；

e5)、计算出相应的控制函数F_i(X)；

e6)、计算出参数计算的目标函数G(X)；

e7)、判断Powell条件是否成立，若不成立，重复上述步骤e5)、e6)，直至Powell条件成立，结束计算，得出最优摩擦系数机理模型参数；

f、将上述摩擦系数机理模型参数代入反映摩擦系数与润滑油膜厚度之间关系的函数方程，得到冷连轧机高速轧制过程的摩擦系数预报与设定模型；

g、冷连轧高速轧制过程中摩擦系数的在线预报与设定，包括以下步骤：

g1)、收集冷连轧机待预报机架的主要设备参数；所述冷连轧机待预报机架的主要设备参数包括工作辊半径R、工作辊原始粗糙度Ra_r0、工作辊粗糙度衰减系数B_L和压印率K_rs；

g2)、收集冷连轧机待预报机架的主要润滑工艺参数；所述冷连轧机待预报机架的主要润滑工艺参数包括润滑剂的粘度压缩系数θ、润滑剂的动力粘度η₀和乳化液的浓度c。

g3)、收集冷连轧机预报机架的轧制工艺参数设定值；所述冷连轧机预报机架的轧制工艺参数设定值包括道次入口与出口带材厚度h₀，h₁、入口与出口张力σ₀，σ₁、带材的入口速度v₀、工作辊轧制公里数L、带材宽度B、热轧来料厚度H₀以及带材初始变形抗力KFO与变形抗力强化系数KFT；

g4)、给定摩擦系数的初始设定值μ₀＝0.01；

g5)、利用模型计算出相关与求润滑油膜相关的主要轧制工艺参数；所述与润滑油膜相关的主要轧制工艺参数包括咬入角α和平均变形抗力K_m；

g6)、利用相关模型计算出辊缝润滑油膜厚度；

g7)、利用摩擦系数机理模型求出摩擦系数μ₀′；

g8)、判断|μ₀-μ₀′|≤0.0001是否成立，若成立则结束摩擦系数预报与设定过程，若不成立则令μ₀＝μ₀′，重复步骤g5)、g6)、g7)直到判断条件成立为止。

2、根据权利要求1所述的冷连轧高速轧制过程中摩擦系数的预报与设定技术，其特征在于：步骤(a)、(b)和(c)中所述特定机架-般是指冷连轧机中入口与出口都配置测厚仪的特定机架。

3、根据权利要求1所述的冷连轧高速轧制过程中摩擦系数的预报与设定技术，其特征在于：步骤(e2)中计算平均变形抗力K_mi所采用的模型如下：

$K_{\mathrm{mi}}={\mathrm{KFO}}_i+{\mathrm{KFT}}_i\·\frac{H_{0i}-\frac{h_{0i}+h_{1i}}{2}}{H_{0i}}.$

4、根据权利要求1所述的冷连轧高速轧制过程中摩擦系数的预报与设定技术，其特征在于：步骤(e3)中计算辊缝润滑油膜厚度时采用的模型如下：

${\mathrm{\ξ}}_{0i}=\frac{h_{0i}+h_{1i}}{{2h}_{0i}}\·k_c\·\frac{3\mathrm{\θ}{\mathrm{\η}}_0(v_{\mathrm{ri}}+v_{0i})}{\mathrm{\α}[1-e^{-\mathrm{\θ}(K_{\mathrm{mi}}-{\mathrm{\σ}}_{0i})}]}-k_{\mathrm{rg}}\·(1+K_{\mathrm{rs}})\·{\mathrm{Ra}}_{r0}\·e^{-B_L\·L_i}$

式中：h_0i，h_1i-机架入、出口厚度；

k_c-乳化液浓度影响系数；

α_i-咬入角， ${\mathrm{\α}}_i=\sqrt{\frac{h_{0i}-h_{1i}}{{R_i}^{\′}}};$

R_i′-工作辊弹性压扁半径， ${R_i}^{\′}=R[1+\frac{16(1-v^2)P_i}{\mathrm{\πE}{B}_i(h_{0i}-h_{1i})}];$

B_i-带材宽度；

P_i-总轧制压力；

E，v-杨氏模量与泊松比；

η₀-润滑剂的动力粘度；

θ-润滑剂的粘度压缩系数；

v_ri-轧辊表面线速度；

v_0i-带材的入口速度；

K_mi-带材的平均变形抗力；

σ_0i-后张力；

k_rg-表示工作辊和带钢表面纵向粗糙度夹带润滑剂强度的系数，其值在0.09～0.15的范围内；

Ra_r0-冷连轧机工作辊原始粗糙度；

B_L-工作辊粗糙度衰减系数；

K_rs-压印率，即工作辊表面粗糙度传递到带钢上比率。

5、根据权利要求1所述的冷连轧高速轧制过程中摩擦系数的预报与设定技术，其特征在于：步骤(e4)中返算辊缝实际摩擦系数时所采用的模型如下：

${\mathrm{\μ}}_i=\frac{\frac{P_i}{(K_{\mathrm{mi}}-{\mathrm{\ξ}}_i)\·B_i\·\sqrt{{R_i}^{\′}\mathrm{\Δ}{h}_i}}-\frac{2}{3}\sqrt{\frac{1-v^2}{E}{K}_{\mathrm{mi}}\frac{h_{1i}}{\mathrm{\Δ}{h}_i}}-1.08+1.02r_i}{1.79r_i\sqrt{1-r_i}\·\sqrt{\frac{{R_i}^{\′}}{h_{1i}}}}$

式中：

Δh_i-道次绝对压下量，Δh_i＝h_0i-h_1i；

ξ_i-等效张力影响系数，ξ_i＝0.3σ_1i+0.7σ_0i(σ_1i-前张力)；

r_i-道次压下率， $r_i=\frac{h_{0i}-h_{1i}}{h_{0i}}.$

6、根据权利要求1所述的冷连轧高速轧制过程中摩擦系数的预报与设定技术，其特征在于：步骤(e5)中控制函数F_i(X)的表达式为 $F_i\left(X\right)=|{\mathrm{\μ}}_i-a-b\·e^{B_{\mathrm{\ξ}}\·{\mathrm{\ξ}}_{0i}}|.$

7、根据权利要求1所述的冷连轧高速轧制过程中摩擦系数的预报与设定技术，其特征在于：步骤(e6)中目标函数G(X)的表达式为 $G\left(X\right)=\sqrt{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}(F_i{\left(X\right)}^2}.$

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