CN101537431A - 冷轧薄带钢表面粗糙度在线预测和控制方法 - Google Patents

冷轧薄带钢表面粗糙度在线预测和控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种冷轧薄带钢表面粗糙度在线预测和控制方法，其包括：输入平整机各轧辊的粗糙度数据，并计算出轧辊平均粗糙度
Figure 200810034944.5_AB_0
；在线收集带钢长度Ldi及对应带钢不同长度间距d时的平均轧制力Pdi和平均延伸率Ydi；计算粗糙度复制比yi，粗糙度复制比是指平整机组出口带钢的粗糙度与平整机工作辊粗糙度的比值，其数学表达式为：粗糙度复制比＝0.784+0.000038平整轧制力－0.330平整延伸率；计算带钢每个长度位置的粗糙度估计值
Figure 200810034944.5_AB_1
；计算带钢每个长度位置的粗糙度预测区间
Figure 200810034944.5_AB_2
，S为一定值；比较带钢粗糙度目标值与粗糙度预测区间，如果带钢粗糙度目标值不在预测区间内即在线适当调整轧制力和平整延伸率。

Description

冷轧薄带钢表面粗糙度在线预测和控制方法
技术领域
本发明涉及平整冷轧薄带钢表面粗糙度在线预测和控制方法。
背景技术
冷轧薄带钢表面粗糙度不符是冷轧产品的常见缺陷之一，钢板表面粗糙度不符会严重影响用户冲压、喷漆和涂装，造成部件报废；生产厂家发生产品粗糙度不符情况，往往是批量的，会造成产品改判和返工。
目前平整冷轧薄带钢表面粗糙度的控制主要靠平整机的工作辊粗糙度的选择来保证，参见图1，而实际平整冷轧薄带钢表面粗糙度不仅仅与平整工作辊的粗糙度相关，而且与平整延伸率、平整轧制压力、平整轧制吨位数等因素都有关，而且这些因素变化较大，经常造成钢板表面粗糙度无法满足具体要求。
日本专利58-103905[JP 58103905 A]专利的控制方法是通过钢板粗糙度测量仪的实测值与钢板粗糙度控制目标的差异值，来调整轧制力和后张力，进而控制钢板粗糙度。但该控制方法没有实现全长预测，且需配置粗糙度测量仪，测量仪器成本高，该控制方法只适用于五机架连轧机。
发明内容
本发明的目的在于提供一种冷轧薄带钢表面粗糙度在线预测和控制方法，该在线预测和控制方法通过构建粗糙度复制比控制模型，在线预测带钢粗糙度，如果带钢粗糙度不满足要求可及时采取措施，防止产生批量的粗糙度不符问题。
本发明是这样实现的：一种冷轧薄带钢表面粗糙度在线预测和控制方法，包括：
(1)输入平整机各轧辊的粗糙度数据，并计算出轧辊平均粗糙度R0；
(2)在线收集带钢长度Ldi，以及对应带钢不同长度间距d时的平均轧制力Pdi和平均延伸率Ydi；
(3)判断平均轧制力Pdi和平均延伸率Ydi是否在设定范围内，若超范围则列入异常情况，并直接输出；没超范围则进入下一步；
(4)计算粗糙度复制比，粗糙度复制比是指平整机组出口带钢的粗糙度与平整机工作辊粗糙度的比值，粗糙度复制比与平整轧制力、平整延伸率有关，其数学表达式为：
粗糙度复制比＝0.784+0.000038平整轧制力-0.330平整延伸率(1)按式(1)计算粗糙度复制比yi，即：
yi＝f(x)＝0.784+0.000038×Pdi-0.330×Ydi；
(5)计算带钢每个长度位置的粗糙度估计值Ra＝yi×R0；
(6)计算带钢每个长度位置的粗糙度预测区间PI＝(yi±2×S)×R0，即：粗糙度预测上限PI(上)＝(yi+2×S)×R0，
粗糙度预测下限PI(下)＝(yi-2×S)×R0，
其中S为一定值，取S＝0.0582304；
(7)将带钢粗糙度目标值与粗糙度预测区间进行比较，如果带钢粗糙度目标值不在预测区间内即在线适当调整轧制力和平整延伸率，使带钢粗糙度目标值在预测区间内。
本发明的带钢表面粗糙度在线预测和控制方法通过构建粗糙度复制比控制模型，收集带钢长度方向的过程参数，如轧制力和延伸率，根据模型预测粗糙度的估计值和预测区间，如果带钢粗糙度目标值不在预测区间内即在线适当调整轧制力和平整延伸率，防止产生批量的粗糙度不符问题，从而达到表面粗糙度在线控制目的。本发明不需要配置价格昂贵的粗糙度测量仪，其成本降低，且可实现带钢的全长预测，适用于带钢平整机组。
附图说明
图1为带钢平整机组轧制带钢示意图；
图2为本发明冷轧薄带钢表面粗糙度在线预测和控制方法流程图；
图3为实施例的带钢粗糙度估计值和预测区间输出示意图一；
图4为实施例的带钢粗糙度估计值和预测区间输出示意图二。
图1中：1、2工作辊，3带钢。
图2及本申请文件中的数学符号说明如下：
R1-上轧辊操作(WS)侧粗糙度；
R2-上轧辊中间粗糙度；
R3-上轧辊传动(DS)侧粗糙度；
R4-上轧辊操作(WS)侧粗糙度；
R5-上轧辊中间粗糙度；
R6-上轧辊传动(DS)侧粗糙度；
R0-轧辊平均粗糙度；
d-带钢长度间距；
Pdi-带钢长度间距di处的平均轧制力；
Ydi-带钢长度间距di处的平均延伸率；
yi-粗糙度复制比；Ldi-长度间距di的带钢长度；
Ldi的粗糙度Ra-长度Ldi的粗糙度估计值；
Ldi的粗糙度Ra的PI-长度Ldi的粗糙度估计值的预测区间。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。
参见图2，一种冷轧薄带钢表面粗糙度在线预测和控制方法，包括：
(1)输入平整机各轧辊的粗糙度数据，并计算出轧辊平均粗糙度R0；
(2)在线收集带钢长度Ldi，以及对应带钢不同长度间距d时的平均轧制力Pdi和平均延伸率Ydi；
(3)判断平均轧制力Pdi和平均延伸率Ydi是否在设定范围内，设定范围为：轧制力为4500KN-5500KN，延伸率为0.5-1.2％，若超范围则列入异常情况，并直接输出；没超范围则进入下一步；
(4)计算粗糙度复制比，粗糙度复制比是指平整机组出口带钢的粗糙度与平整机工作辊粗糙度的比值，粗糙度复制比与平整轧制力、平整延伸率有关，其数学表达式为：
粗糙度复制比＝0.784+0.000038平整轧制力-0.330平整延伸率(1)按式(1)计算粗糙度复制比yi，即：
yi＝f(x)＝0.784+0.000038×Pdi-0.330×Ydi；
(5)计算带钢每个长度位置的粗糙度估计值Ra＝yi×R0；
(6)计算带钢每个长度位置的粗糙度预测区间PI＝(yi±2×S)×R0，即：粗糙度预测上限PI(上)＝(yi+2×S)×R0，
粗糙度预测下限PI(下)＝(yi-2×S)×R0，
其中S为回归残差，其为一定值，取S＝0.0582304。
(7)将带钢粗糙度目标值与粗糙度预测区间进行比较，如果带钢粗糙度目标值不在预测区间内即在线适当调整轧制力和平整延伸率，使带钢粗糙度目标值在预测区间内。
实施例
(1)已知平整机轧辊的粗糙度求出轧辊平均粗糙度
R1-上轧辊操作侧粗糙度为1.59；
R2-上轧辊中间粗糙度为1.60；
R3-上轧辊传动侧粗糙度为1.59；
R4-上轧辊操作侧粗糙度为1.59；
R5-上轧辊中间粗糙度为1.60；
R6-上轧辊传动侧粗糙度为1.59；则可以求出：
R0-轧辊平均粗糙度＝(1.59+1.60+1.59+1.59+1.60+1.59)/6＝1.60；
(2)通过平整过程机收集1-100米带钢长度Ldi的平均轧制力Pdi和平均延伸率Ydi，长度间距d＝1米，参见表1中C1、C2和C3列；
(3)判断平均轧制力Pdi和平均延伸率Ydi是否在设定范围内，其设定范围为：平均轧制力为4500KN-5500KN，平均延伸率为0.5-1.2％，平均轧制力Pdi和平均延伸率Ydi均没超范围，则进入下一步；
(4)通过粗糙度复制比模型计算式，即式(1)计算粗糙度复制比yi，
yi＝0.784+0.000038×Pdi-0.33×Ydi，参见表1中C4列；
(5)计算带钢每个长度位置的粗糙度估计值Ra＝yi×R0，参见表1中C7列；
(6)计算带钢每个长度位置的粗糙度预测值PI(下)＝(yi-2×S)×R0、PI(上)＝(yi+2×S)×R0，其中S为回归残差，取S＝0.0582304，参见表1中的C6和C8；
(7)以带钢长度Ldi为横坐标，粗糙度预测值PI(下)、PI(上)和粗糙度估计值Ra为纵坐标，将表1的相关数据绘制成图，输出为图3、图4。
(8)将带钢粗糙度目标值与粗糙度预测区间进行比较，如果带钢粗糙度目标值不在预测区间内即在线适当调整轧制力和平整延伸率，使带钢粗糙度目标值在预测区间内。
表1 计算过程数据表
  C1   C2   C3   C4   C5   C6   C7   C8
  Ldi   Pdi   Ydi   Yi   R0   PI(下)   Ra   PI(上)
  1   4881.47   0.98852   0.643284   1.6   0.842919   1.029   1.215591
  2   4978.29   1.02179   0.635984   0.831239   1.018   1.203911
  3   5015.25   0.95756   0.658585   0.8674   1.054   1.240072
  4   4894.25   1.07884   0.613964   0.796007   0.982   1.168679
  5   4900.8   1.00369   0.639013   0.836084   1.022   1.208756
  6   5040.17   0.95966   0.658839   0.867806   1.054   1.240478
  7   5013.03   0.97326   0.653319   0.858975   1.045   1.231647
  8   4900.04   0.87026   0.683016   0.906489   1.093   1.279161
  9   4929.16   1.03422   0.630015   0.821689   1.008   1.194361
  10   4919.11   1.04355   0.626555   0.816151   1.002   1.188823
  11   5075.39   0.94563   0.664807   0.877355   1.064   1.250027
  12   5049.12   0.99368   0.647952   0.850387   1.037   1.223059
  13   4894.37   1.06832   0.61744   0.801569   0.988   1.174241
  14   4956.94   0.94328   0.661081   0.871394   1.058   1.244066
  15   5085.93   0.97529   0.65542   0.862335   1.049   1.235007
  16   4991.48   0.97953   0.650431   0.854354   1.041   1.227026
  17   5177.64   1.06275   0.630043   0.821733   1.008   1.194405
  18   4858.24   0.96918   0.648784   0.851718   1.038   1.22439
  19   4962.8   0.98513   0.647494   0.849654   1.036   1.222326
  20   6000   1.01916   0.675677   0.894748   1.081   1.26742
  21   5059.86   0.97422   0.654782   0.861315   1.048   1.233987
  22   4883.63   0.99309   0.641858   0.840637   1.027   1.213309
  23   5066.08   0.99831   0.647069   0.848974   1.035   1.221646
  24   4863.91   1.02586   0.630295   0.822136   1.008   1.194808
  25   4937.86   1.02401   0.633715   0.827609   1.014   1.200281
  26   5090.94   0.97761   0.654844   0.861415   1.048   1.234087
  27   4951.23   0.92477   0.666973   0.88082   1.067   1.253492
  28   5072.56   0.93166   0.669309   0.884559   1.071   1.257231
  29   4983.65   0.95035   0.659763   0.869285   1.056   1.241957
  30   5236.78   0.93485   0.674497   0.892859   1.079   1.265531
  31   5047.62   0.95988   0.659049   0.868143   1.054   1.240815
  32   5043.92   0.97135   0.655123   0.861862   1.048   1.234534
  33   4890.01   0.94948   0.656492   0.864051   1.050   1.236723
  34   4991.7   0.96571   0.655   0.861664   1.048   1.234336
  35   5019.31   0.97038   0.654508   0.860877   1.047   1.233549
  36   5034.13   0.95027   0.661708   0.872397   1.059   1.245069
  37   5121.12   1.00247   0.647787   0.850124   1.036   1.222796
  38   5081.71   1.00847   0.64431   0.84456   1.031   1.217232
  39   5085.9   0.98179   0.653274   0.858902   1.045   1.231574
  40   4831.6   1.03075   0.627453   0.817589   1.004   1.190261
  41   5020.87   0.98719   0.64902   0.852097   1.038   1.224769
  42   4952.89   1.01445   0.637441   0.83357   1.020   1.206242
  43   5067.18   1.06503   0.625093   0.813813   1.000   1.186485
  44   4876.27   1.05544   0.621003   0.807269   0.994   1.179941
  45   4988.67   0.99772   0.644322   0.844579   1.031   1.217251
  46   4947.06   1.04188   0.628168   0.818733   1.005   1.191405
  47   5003.08   1.05226   0.626871   0.816658   1.003   1.18933
  48   4992.76   1.07054   0.620447   0.806379   0.993   1.179051
  49   5102.92   0.96266   0.660233   0.870037   1.056   1.242709
  50   5004.8   1.05407   0.626339   0.815807   1.002   1.188479
  51   4955.14   1.04209   0.628406   0.819113   1.005   1.191785
  52   4778.08   1.03263   0.624799   0.813343   1.000   1.186015
  53   5043.73   1.08094   0.618952   0.803986   0.990   1.176658
  54   5076.24   0.99499   0.64855   0.851345   1.038   1.224017
  55   4988.6   1.02926   0.633911   0.827922   1.014   1.200594
  56   5053.87   0.98306   0.651637   0.856284   1.043   1.228956
  57   5037.44   1.04488   0.630612   0.822644   1.009   1.195316
  58   4845.5   1.0328   0.627305   0.817352   1.004   1.190024
  59   4894.85   0.98095   0.646291   0.847729   1.034   1.220401
  60   5149.74   1.09136   0.619541   0.80493   0.991   1.177602
  61   4941.22   1.01064   0.638255   0.834872   1.021   1.207544
  62   4881.81   0.92662   0.663724   0.875623   1.062   1.248295
  63   5132.47   0.91774   0.67618   0.895551   1.082   1.268223
  64   4874.35   1.0759   0.614178   0.796349   0.983   1.169021
  65   5013.96   1.04794   0.62871   0.8196   1.006   1.192272
  66   4875.27   1.03283   0.628426   0.819146   1.005   1.191818
  67   4975.95   1.04022   0.629814   0.821366   1.008   1.194038
  68   4995.98   0.97255   0.652906   0.858313   1.045   1.230985
  69   4907.62   0.95082   0.656719   0.864414   1.051   1.237086
  70   5123.23   0.95506   0.663513   0.875285   1.062   1.247957
  71   4888.55   0.97836   0.646906   0.848714   1.035   1.221386
  72   5215.1   0.99666   0.653276   0.858906   1.045   1.231578
  73   4941.49   0.94039   0.661448   0.871981   1.058   1.244653
  74   4989.49   0.99995   0.643617   0.843451   1.030   1.216123
  75   5023.92   0.92474   0.669745   0.885256   1.072   1.257928
  76   4970.33   1.06673   0.620852   0.807027   0.993   1.179699
  77   4964.49   1.03786   0.630157   0.821915   1.008   1.194587
  78   4969.57   1.0162   0.637498   0.83366   1.020   1.206332
  79   4994.54   0.92394   0.668892   0.883892   1.070   1.256564
  80   4903.54   1.01026   0.636949   0.832782   1.019   1.205454
  81   4938.79   0.9991   0.641971   0.840818   1.027   1.21349
  82   5106.81   1.04155   0.634347   0.82862   1.015   1.201292
  83   4955.47   1.07215   0.618498   0.803261   0.990   1.175933
  84   5054.65   0.94172   0.665309   0.878159   1.064   1.250831
  85   5219.28   1.03723   0.640047   0.837739   1.024   1.210411
  86   4998.49   0.98175   0.649965   0.853608   1.040   1.22628
  87   4829.36   1.05367   0.619805   0.805351   0.992   1.178023
  88   4857.55   1.02118   0.631598   0.82422   1.011   1.196892
  89   4893.76   0.9439   0.658476   0.867225   1.054   1.239897
  90   5018.88   0.95789   0.658614   0.867446   1.054   1.240118
  91   5008.39   0.98363   0.649721   0.853217   1.040   1.225889
  92   4906.93   1.01591   0.635213   0.830005   1.016   1.202677
  93   5049.8   0.90624   0.676833   0.896597   1.083   1.269269
  94   4872.25   1.01019   0.635783   0.830916   1.017   1.203588
  95   5205.34   1.00588   0.649863   0.853444   1.040   1.226116
  96   5043.59   0.98254   0.651418   0.855933   1.042   1.228605
  97   4999.16   0.9837   0.649347   0.852619   1.039   1.225291
  98   4873.47   1.06239   0.618603   0.803429   0.990   1.176101
  99   4981.73   0.92913   0.666693   0.880373   1.067   1.253045
  100   5094.98   1.03873   0.634828   0.829389   1.016   1.202061

Claims (2)

1、一种冷轧薄带钢表面粗糙度在线预测和控制方法，其特征是：包括：
(1)输入平整机各轧辊的粗糙度数据，并计算出轧辊平均粗糙度R0；
(2)在线收集带钢长度Ldi，以及对应带钢不同长度间距d时的平均轧制力Pdi和平均延伸率Ydi；
(3)判断平均轧制力Pdi和平均延伸率Ydi是否在设定范围内，若超范围则列入异常情况，并直接输出；没超范围则进入下一步；
(4)计算粗糙度复制比yi，粗糙度复制比是指平整机组出口带钢的粗糙度与平整机工作辊粗糙度的比值，粗糙度复制比与平整轧制力、平整延伸率有关，其数学表达式为：
粗糙度复制比＝0.784+0.000038平整轧制力-0.330平整延伸率(1)按式(1)计算粗糙度复制比yi，即：
yi＝f(x)＝0.784+0.000038×Pdi-0.330×Ydi；
(5)计算带钢每个长度位置的粗糙度估计值Ra＝yi×R0；
(6)计算带钢每个长度位置的粗糙度预测区间PI＝(yi±2×S)×R0，即：粗糙度预测上限PI(上)＝(yi+2×S)×R0，
粗糙度预测下限PI(下)＝(yi-2×S)×R0，
其中S为一定值；
(7)将带钢粗糙度目标值与粗糙度预测区间进行比较，如果带钢粗糙度目标值不在预测区间内即在线适当调整轧制力和平整延伸率，使带钢粗糙度目标值在预测区间内。
2.根据权利要求1所述的冷轧薄带钢表面粗糙度在线预测和控制方法，其特征是：取S＝0.0582304。
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Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102172990A (zh) * 2011-01-11 2011-09-07 哈尔滨工业大学 一种单点金刚石车削加工中表面粗糙度的预测方法
CN102553936A (zh) * 2010-12-17 2012-07-11 鞍钢股份有限公司 冷轧电工钢产品的轧制粗糙度控制方法
CN102649128A (zh) * 2012-05-09 2012-08-29 首钢总公司 一种对冷硬卷表面进行缺陷检查的方法
CN103079721A (zh) * 2010-08-27 2013-05-01 西门子公司 具有轧辊磨损预测功能的用于轧制平坦的轧件的轧机的运行方法
CN103376086A (zh) * 2012-04-27 2013-10-30 上海宝钢工业技术服务有限公司 在线判断连退机组张紧辊组辊面粗糙度下降的方法
CN103394972A (zh) * 2013-08-05 2013-11-20 上海理工大学 基于声发射信号的铣削加工表面粗糙度在线预测方法
CN104624669A (zh) * 2015-02-10 2015-05-20 北京科技大学 一种电火花毛化工作辊生产带钢的粗糙度预测和控制方法
CN106407669A (zh) * 2016-09-07 2017-02-15 江苏大学 一种切削加工表面粗糙度的预测方法
CN106734250A (zh) * 2017-01-04 2017-05-31 河钢股份有限公司邯郸分公司 一种在线检测冷轧板表面摩擦系数的系统及其使用方法
CN106807757A (zh) * 2015-11-27 2017-06-09 宝山钢铁股份有限公司 适合于冷连轧过程的轧辊表面粗糙度优化配辊方法
CN106825068A (zh) * 2017-01-13 2017-06-13 北京科技大学 一种轧制过程带钢表面粗糙度的预测方法
CN106955897A (zh) * 2016-01-11 2017-07-18 上海梅山钢铁股份有限公司 适用于热连轧机组末机架出口带钢表面粗糙度预报方法
CN107234135A (zh) * 2016-03-28 2017-10-10 上海梅山钢铁股份有限公司 一种适用于热连轧机组出口带钢表面粗糙度控制方法
CN107442575A (zh) * 2016-03-28 2017-12-08 上海梅山钢铁股份有限公司 一种带钢湿平整表面粗糙度的预测方法

Cited By (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103079721B (zh) * 2010-08-27 2015-10-21 西门子公司 具有轧辊磨损预测功能的用于轧制平坦的轧件的轧机的运行方法
CN103079721A (zh) * 2010-08-27 2013-05-01 西门子公司 具有轧辊磨损预测功能的用于轧制平坦的轧件的轧机的运行方法
CN102553936A (zh) * 2010-12-17 2012-07-11 鞍钢股份有限公司 冷轧电工钢产品的轧制粗糙度控制方法
CN102172990B (zh) * 2011-01-11 2013-10-30 哈尔滨工业大学 一种单点金刚石车削加工中表面粗糙度的预测方法
CN102172990A (zh) * 2011-01-11 2011-09-07 哈尔滨工业大学 一种单点金刚石车削加工中表面粗糙度的预测方法
CN103376086A (zh) * 2012-04-27 2013-10-30 上海宝钢工业技术服务有限公司 在线判断连退机组张紧辊组辊面粗糙度下降的方法
CN103376086B (zh) * 2012-04-27 2017-04-12 上海宝钢工业技术服务有限公司 在线判断连退机组张紧辊组辊面粗糙度下降的方法
CN102649128A (zh) * 2012-05-09 2012-08-29 首钢总公司 一种对冷硬卷表面进行缺陷检查的方法
CN102649128B (zh) * 2012-05-09 2015-05-27 首钢总公司 一种对冷硬卷表面进行缺陷检查的方法
CN103394972A (zh) * 2013-08-05 2013-11-20 上海理工大学 基于声发射信号的铣削加工表面粗糙度在线预测方法
CN103394972B (zh) * 2013-08-05 2016-06-08 上海理工大学 基于声发射信号的铣削加工表面粗糙度在线预测方法
CN104624669A (zh) * 2015-02-10 2015-05-20 北京科技大学 一种电火花毛化工作辊生产带钢的粗糙度预测和控制方法
CN106807757A (zh) * 2015-11-27 2017-06-09 宝山钢铁股份有限公司 适合于冷连轧过程的轧辊表面粗糙度优化配辊方法
CN106807757B (zh) * 2015-11-27 2019-01-15 宝山钢铁股份有限公司 适合于冷连轧过程的轧辊表面粗糙度优化配辊方法
CN106955897A (zh) * 2016-01-11 2017-07-18 上海梅山钢铁股份有限公司 适用于热连轧机组末机架出口带钢表面粗糙度预报方法
CN106955897B (zh) * 2016-01-11 2019-05-24 上海梅山钢铁股份有限公司 适用于热连轧机组末机架出口带钢表面粗糙度预报方法
CN107234135A (zh) * 2016-03-28 2017-10-10 上海梅山钢铁股份有限公司 一种适用于热连轧机组出口带钢表面粗糙度控制方法
CN107442575A (zh) * 2016-03-28 2017-12-08 上海梅山钢铁股份有限公司 一种带钢湿平整表面粗糙度的预测方法
CN107234135B (zh) * 2016-03-28 2019-07-19 上海梅山钢铁股份有限公司 一种适用于热连轧机组出口带钢表面粗糙度控制方法
CN106407669A (zh) * 2016-09-07 2017-02-15 江苏大学 一种切削加工表面粗糙度的预测方法
CN106734250A (zh) * 2017-01-04 2017-05-31 河钢股份有限公司邯郸分公司 一种在线检测冷轧板表面摩擦系数的系统及其使用方法
CN106734250B (zh) * 2017-01-04 2019-02-19 河钢股份有限公司邯郸分公司 一种在线检测冷轧板表面摩擦系数的系统及其使用方法
CN106825068A (zh) * 2017-01-13 2017-06-13 北京科技大学 一种轧制过程带钢表面粗糙度的预测方法
CN106825068B (zh) * 2017-01-13 2019-05-03 北京科技大学 一种轧制过程带钢表面粗糙度的预测方法

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