CN104289525A - 双机架六辊轧机冷轧中乳化液总流量设定方法 - Google Patents

Abstract

本发明揭示了一种双机架六辊轧机冷轧中乳化液总流量设定方法，在大量的现场试验与理论研究的基础上，考虑到双机架六辊轧机的设备特点与高等级汽车板轧制的工艺特征，在引入板形与表面质量及轧制稳定性综合控制指标的基础上，提供一种适合于双机架六辊轧机高等级汽车板冷轧过程中乳化液总流量优化设定技术，通过该技术可以实现以下三项功能：（1）最大程度的提高成品带钢的板形质量；（2）降低热滑伤的发生概率提高产品表面质量；（3）最大程度的避免打滑提高轧制稳定性。

Description

双机架六辊轧机冷轧中乳化液总流量设定方法

技术领域

本发明涉及高等级汽车板冷轧生产工艺技术，更具体地说，涉及一种双机架六辊轧机冷轧中乳化液总流量设定方法

背景技术

在双机架六辊轧机高等级汽车板的冷轧过程中，由于轧辊与带材之间摩擦的存在导致轧制压力增加，轧辊磨损加剧，产生大量的热量，并恶化轧后产品的表面质量，因此必须向辊缝内喷洒一定量的乳化液，用于冷却与润滑，如图1所示。

与此同时，在乳化液的喷洒过程中，当压下规程与张力制度等轧制工艺参数和乳化液的品质、浓度、温度以及乳化液流量在机架间的分配比例等工艺润滑参数给定时，乳化液的冷却与润滑效果则主要取决于乳化液总的流量，一方面可以通过调整乳化液总流量的大小来控制工作辊、中间辊以及支撑辊的热辊型从而最终影响成品汽车板的板形质量，另外一方面可以通过调整乳化液总的流量来控制带材与轧辊之间的摩擦系数从而影响机组各个机架之间打滑、热滑伤等缺陷的发生概率及程度。

因此，如何正确设定乳化液的总流量对保证成品带钢的板形与表面质量以及轧制稳定性起着举足轻重的影响。以往，现场对于乳化液总流量的设定往往采用表格与生产经验相结合的方法来实现，往往不能同时保证板形与表面质量以及轧制稳定性，给现场造成了较大的经济损失。

通过大量的市场调查表明，成品带钢的板形与表面质量是钢材市场上客户非常重视的主要参数指标，因此面对成品带钢的质量，客户往往会设置一定的质量门槛，来筛选符合客户质量标准的带钢。

因此，最为钢材加工行业企业来说，需要根据客户的需求，分析影响成品带钢的主要因素，即带钢冷轧中乳化液总流量，对此进行优化设计，是本领域亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的旨在提供一种双机架六辊轧机冷轧中乳化液总流量设定方法，针对以往双机架六辊轧机高等级汽车板轧制过程中乳化液总流量的设定以表格与现场经验为主，不能同时保证板形与表面质量以及轧制稳定性的问题。

根据本发明，提供一种一种双机架六辊轧机冷轧中乳化液总流量设定方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，收集第一、第二机架机组、待轧制带材、主要轧制工艺、主要工艺润滑制度的参数；步骤二，定义过程参数；步骤三，计算第一、第二机架工作辊、中间辊的弯力；步骤四，设定第一机架的乳化液总流量的过程变量；步骤五，分别计算第一、第二机架乳化液流量，以及当前压下条件、工艺润滑制度及轧制速度下第一、第二机架的摩擦系数；步骤六，计算当前压下条件、张力制度、工艺润滑制度及轧制速度下第一、第二机架的轧制压力、轧制功率，并判断所述轧制压力和轧制功率是否满足预设条件；若是，则继续后续步骤；若否，则转入步骤十；步骤七，计算当前压下条件、张力制度、工艺润滑制度及轧制速度下第一、第二机架的打滑因子、滑伤指数，并判断所述打滑因子和滑伤指数是否满足预设条件；若是，则继续后续步骤；若否，则转入步骤十；步骤八，计算当前压下制度、工艺润滑制度下第一第二轧机工作辊的热辊型分布、出口张力分布、出口板形值，并判断所述出口板形值是否满足预设条件；若是，则继续后续步骤；若否，则转入步骤十；步骤九，计算乳化液总流量优化设定目标函数，并判断所述目标函数是否满足预设条件；若是，则设定第一机架、第二机架的乳化液总流量的过程变量相等，并继续后续步骤；若否，则转入步骤十；步骤十，判断第一机架的乳化液总流量的过程变量是否满足预设条件；若是，则返回步骤四；若否，则继续后续步骤；步骤十一，将第二机架的乳化液总流量的过程变量设定为最优乳化液总流量。

根据本发明的一实施例，步骤三包括：第一机架的工作辊弯辊力为 $S_{1w}=\frac{S_{1w\max }^{+}-S_{1w\max }^{-}}{2};$ 第二机架的工作辊弯辊力为 $S_{2w}=\frac{S_{2w\max }^{+}-S_{2w\max }^{-}}{2};$ 第一机架的中间辊弯辊力为第二机架的中间辊弯辊力为其中， 为第一、第二机架工作辊允许最大正弯辊力； 为第一、第二机架工作辊允许最大负弯辊力； 为第一、第二机架中间辊允许最大正弯辊力； 为第一、第二机架中间辊允许最大负弯辊力。

根据本发明的一实施例，步骤四包括：令第一机架的乳化液总流量过程变量其中flow_min为乳化液流量搜索初始值，m为搜索过程参数，Δflow为搜索步长。

根据本发明的一实施例，步骤五包括：计算第一、第二机架乳化液流量flow₁=flow_z1×λ₁、flow₂=flow_z1×λ₂；其中flow₁、flow₂为第一与第二机架乳化液的流量；λ₁,λ₂为第一与第二机架乳化液的流量占总流量的比例；计算出当前压下条件、工艺润滑制度及轧制速度下第一、第二机架的摩擦系数μ₁,μ₂。其中式中μ为摩擦系数，a为液体摩擦影响系数，b为干摩擦影响系数，B_ξ为摩擦系数衰减指数，ξ₀为当前工况下的油膜厚度。

根据本发明的一实施例，步骤六包括：计算当前压下条件、张力制度、工艺润滑制度及轧制速度下第一、第二机架的轧制压力P₁,P₂，轧制功率F₁,F₂。其中轧制压力计算基本模型为： $P=({\mathrm{\σ}}_s-q_m)B\sqrt{R^{\′}{H}_0\mathrm{\ϵ}}(1.08+1.79\mathrm{\μ\ϵ}\sqrt{\frac{R^{\′}}{h_0}}-1.02\mathrm{\ϵ}),$ 式中为轧P制力，R′为压扁半径，q_m为等效张力，σ_s为平均变形抗力，B为带材宽度，μ为摩擦系数，ε为压下率，H₀为入口厚度；轧制功率计算基本模型为：式中F为轧制功率，η为电机效率，v_r为轧辊转速（m/min），R为轧辊直径(m)，N为轧制力矩。

根据本发明的一实施例，轧制压力和轧制功率的预设条件为不等式 $\left\{\begin{array}{c}{P}_1\≤0.9P_{1\max }\\ P_2\≤0.9P_{2\max }\\ F_1\≤0.9F_{1\max }\\ F_2\≤0.9F_{2\max }\end{array}\right.$ 是否同时成立，其中P_1max、P_2max为第一与第二机架轧机允许最大轧制压力；F_1max、F_2max为第一与第二机架轧机允许最大轧制功率。

根据本发明的一实施例，步骤七包括：计算当前压下条件、张力制度、工艺润滑制度及轧制速度下第一、第二机架的打滑因子ψ₁,ψ₂；其中打滑因子的基本模型为：式中ψ为打滑因子，T₁、T₀为前后张力，R'为工作辊压扁半径，P为总轧制压力，μ为摩擦系数，Δh为压下量；

计算当前压下条件、张力制度、工艺润滑制度及轧制速度下第一、第二机架的滑伤指数其中滑伤指数的基本模型为：其中为滑伤指数，ξ为轧制变形区润滑油膜当量厚度，ξ′临界热滑伤状态的润滑油膜当量厚度。

根据本发明的一实施例，打滑因子和滑伤指数的预设条件是不等式是否同时成立，其中ψ^*为临界打滑因子值；为临界滑伤指数。

根据本发明的一实施例，步骤八包括：计算当前压下制度、工艺润滑制度下第一、第二轧机工作辊的热辊型分布 计算当前工况下轧机的出口张力分布σ_1i、出口板形值SHAPE。

根据本发明的一实施例，出口板形值的预设条件为不等式SHAPE≤SHAPE_max是否成立，其中SHAPE_max为弯辊调节后的允许最大板形。

根据本发明的一实施例，步骤九包括：乳化液总流量优化设定目标函数为 其中 $F_{\mathrm{\ψav}}=\frac{1}{2}[\frac{{\mathrm{\ψ}}^{*}-{\mathrm{\ψ}}_1}{{\mathrm{\ψ}}^{*}}+\frac{{\mathrm{\ψ}}^{*}-{\mathrm{\ψ}}_2}{{\mathrm{\ψ}}^{*}}],$ α,β为加权系数，α=0.14～0.4,β=0.14～0.4。

根据本发明的一实施例，目标函数的预设条件为不等式F<F₀是否成立，如果不等式成立，则令F₀=F，flow_z2=flow_z1。

根据本发明的一实施例，步骤十包括：第一机架的乳化液总流量的过程变量的预设条件为flow_z1<flow_max是否成立，如果不等式成立，则令m=m+1。

根据本发明的一实施例，步骤十一包括：设定最优乳化液总流量flow_zy=flow_z2。

采用了本发明的技术方案，提供一种适合于双机架六辊轧机高等级汽车板冷轧过程中乳化液总流量优化设定技术，通过该技术可以实现以下三项功能：

（1）最大程度的提高成品带钢的板形质量；

（2）降低热滑伤的发生概率提高产品表面质量；

（3）最大程度的避免打滑提高轧制稳定性。

附图说明

在本发明中，相同的附图标记始终表示相同的特征，其中：

图1是双机架六辊轧机的设备简图；

图2是双机架六辊轧机高等级汽车板冷轧中乳化液总流量设定方法总计算框图；

图3是第1实施例中1#2#机架工作辊辊型曲线示意图；

图4是第1实施例中1#2#机架中间辊辊型曲线示意图；

图5是第1实施例中1#2#机架支撑辊辊型曲线示意图；

图6是第1实施例中带材来料厚度分布曲线；

图7是第1实施例中来料板形的长度横向分布曲线；

图8是第1实施例中优化后1#2#轧机工作辊的热辊型分布；

图9是第1实施例中优化前后带材出口张力分布曲线；

图10是第1实施例中优化前后带材板形分布曲线；

图11是第2实施例中1#2#机架工作辊辊型曲线示意图；

图12是第2实施例中1#2#机架中间辊辊型曲线示意图；

图13是第2实施例中1#2#机架支撑辊辊型曲线示意图。

具体实施方式

下面结合图和实施例进一步说明本发明的技术方案。

本发明专利在大量的现场试验与理论研究的基础上，考虑到双机架六辊轧机的设备特点与高等级汽车板轧制的工艺特征，在引入板形与表面质量及轧制稳定性综合控制指标的基础上，首次提出了一套适合于双机架六辊轧机高等级汽车板冷轧过程中乳化液总流量优化设定技术。该方法通过双机架六辊轧机乳化液总流量的综合优化设定，可以最大程度的提高成品带钢的板形质量，最大程度的降低打滑、热滑伤等缺陷的发生概率，从而有效的提高产品质量与轧制稳定性。

为了实现以上目的，本发明采用以下技术方案：一种适合于双机架六辊轧机高等级汽车板冷轧过程中乳化液总流量优化设定方法，包括以下可由计算机执行的步骤（计算框图见图2）：

（a）收集待优化设定的双机架六辊轧机的主要设备参数，主要包括1#与2#机架工作辊辊径D_w1、D_w2；1#与2#机架中间辊辊径D_m1、D_m2；1#与2#机架支撑辊辊径D_b1、D_b2；1#与2#机架工作辊辊身长度L_w1、L_w2；1#与2#机架中间辊辊身长度L_m1、L_m2；1#与2#机架支撑辊的辊身长度L_b1、L_b2；1#与2#机架工作辊弯辊缸距离l_w1、l_w2；1#与2#机架中间辊弯辊缸距离l_m1、l_m2；1#与2#机架支撑辊压下螺丝中心距l_b1、l_b2；1#与2#机架工作辊辊型ΔD_1wi、ΔD_2wi；1#与2#机架中间辊辊型ΔD_1mi、ΔD_2mi；1#与2#机架支撑辊辊型ΔD_1bi、ΔD_2bi；1#、2#机架工作辊允许最大正弯辊力 1#、2#机架工作辊允许最大负弯辊力 1#、2#机架中间辊允许最大正弯辊力 1#、2#机架中间辊允许最大负弯辊力 1#与2#机架轧机允许最大轧制压力P_1max、P_2max；1#与2#机架轧机允许最大轧制功率F_1max、F_2max；

（b）收集待轧制带材的特征参数，主要包括：带材的宽度B；带材来料的平均厚度h₀；带材来料的厚度横向分布值h_0i；带材的弹性模量E；带材的泊松比v；来料板形的长度横向分布值L_i、来料板形取样长度L、成品带钢平均厚度h₂；成品带钢的出口速度V₂；带材的初始变形抗力σ_s0；变形抗力强化系数k_s；

（c）收集主要轧制工艺参数，主要包括1#、2#机架压下率ε₁、ε₂；临界打滑因子值ψ^*；临界滑伤指数后张力设定值T₀、前张力设定值T₁、中张力设定值T_z；考虑到弯辊调节后的允许最大板形为SHAPE_max；

（d）收集主要工艺润滑制度参数，主要包括乳化液供给系统允许最大总流量flow_max；1#与2#机架乳化液的流量占总流量的比例λ₁,λ₂；乳化液的温度T_wd；乳化液的浓度C；

（e）定义乳化液总流量优化设定过程中所涉及的过程参数：乳化液总流量优化设定目标函数F；目标函数的初始值为F₀；1#与2#机架乳化液的流量flow₁、flow₂；乳化液流量搜索初始值flow_min，乳化液总流量过程参数flow_z1,flow_z2；最优乳化液总流量flow_zy；搜索步长Δflow；搜索过程参数m；1#、2#机架打滑因子ψ₁,ψ₂；1#、2#机架滑伤指数1#、2#机架摩擦系数μ₁,μ₂；1#、2#机架轧制力P₁,P₂；1#、2#机架轧制功率F₁,F₂；1#、2#机架轧机工作辊弯辊力S_1w、S_2w；1#、2#机架轧机中间辊弯辊力S_1m、S_2m；1#2#轧机工作辊的热辊型分布 2#机架出口板形值SHAPE；2#机架出口张力分布σ_1i；打滑因子、滑伤指数均值函数F_ψav、

（f）令1#、2#机架工作辊弯辊力 $S_{1w}=\frac{S_{1w\max }^{+}-S_{1w\max }^{-}}{2},$ $S_{2w}=\frac{S_{2w\max }^{+}-S_{2w\max }^{-}}{2};$ 中间辊弯辊力 $S_{1m}=\frac{S_{1m\max }^{+}-S_{1m\max }^{-}}{2},$ $S_{2m}=\frac{S_{2m\max }^{+}-S_{2m\max }^{-}}{2};$

（g）令m=0、Δflow=20、F₀=100000；

（h）令乳化液总流量过程变量

（i）计算1#、2#机架乳化液流量flow₁=flow_z1×λ₁、flow₂=flow_z1×λ₂；

（j）计算出当前压下条件、工艺润滑制度及轧制速度下1#、2#机架的摩擦系数μ₁,μ₂；其中式中μ为摩擦系数，a为液体摩擦影响系数，b为干摩擦影响系数，B_ξ为摩擦系数衰减指数，ξ₀为当前工况下的油膜厚度。

（k）计算当前压下条件、张力制度、工艺润滑制度及轧制速度下1#、2#机架的轧制压力P₁,P₂，轧制功率F₁,F₂；其中轧制压力计算基本模型为： $P=({\mathrm{\&sigma;}}_s-q_m)B\sqrt{R^{\&prime;}{H}_0\mathrm{\&epsiv;}}(1.08+1.79\mathrm{\&mu;\&epsiv;}\sqrt{\frac{R^{\&prime;}}{h_0}}-1.02\mathrm{\&epsiv;}),$ 式中为轧P制力，R′为压扁半径，q_m为等效张力，σ_s为平均变形抗力，B为带材宽度，μ为摩擦系数，ε为压下率，H₀为入口厚度；轧制功率计算基本模型为：式中F为轧制功率，η为电机效率，v_r为轧辊转速（m/min），R为轧辊直径(m)，N为轧制力矩。

（l）判断不等式 $\left\{\begin{array}{c}{P}_1\&le;0.9P_{1\max }\\ P_2\&le;0.9P_{2\max }\\ F_1\&le;0.9F_{1\max }\\ F_2\&le;0.9F_{2\max }\end{array}\right.$ 是否同时成立？如果不等式成立，则转入步骤（m），否则转入步骤（u）；

（m）计算当前压下条件、张力制度、工艺润滑制度及轧制速度下1#、2#机架的打滑因子ψ₁,ψ₂；其中打滑因子的基本模型为：式中ψ为打滑因子，T₁、T₀为前后张力，R'为工作辊压扁半径，P为总轧制压力，μ为摩擦系数，Δh为压下量；

（n）计算当前压下条件、张力制度、工艺润滑制度及轧制速度下1#、2#机架的滑伤指数其中滑伤指数的基本模型为：其中为滑伤指数，ξ为轧制变形区润滑油膜当量厚度，ξ′临界热滑伤状态的润滑油膜当量厚度；

（o）判断不等式是否同时成立？如果不等式成立，则转入步骤（p），否则转入步骤（u）；

（p）计算当前压下制度、工艺润滑制度下1#2#轧机工作辊的热辊型分布

（q）计算当前工况下轧机的出口张力分布σ_1i、出口板形值SHAPE；

（r）判断不等式SHAPE≤SHAPE_max是否成立？如果不等式成立，则转入步骤（s）；否则，转入步骤（u）；

（s）计算乳化液总流量优化设定目标函数F，其中 其中 $F_{\mathrm{\&psi;av}}=\frac{1}{2}[\frac{{\mathrm{\&psi;}}^{*}-{\mathrm{\&psi;}}_1}{{\mathrm{\&psi;}}^{*}}+\frac{{\mathrm{\&psi;}}^{*}-{\mathrm{\&psi;}}_2}{{\mathrm{\&psi;}}^{*}}],$ α,β为加权系数，α=0.14～0.4,β=0.14～0.4；

（t）判断不等式F<F₀是否成立？如果不等式成立，则令F₀=F，flow_z2=flow_z1，转入步骤（u）；如果不等式不成立，转入步骤（u）；

（u）判断不等式flow_z1<flow_max是否成立？如果不等式成立，则令m=m+1，转入步骤（h）；如果不等式不成立，转入步骤（v）；

（v）最优乳化液总流量flow_zy=flow_z2；完成乳化液总流量的优化设定。

下面通过实施例来说明上述的技术方案。

第一实施例

图2是按照本发明双机架六辊轧机高等级汽车板冷轧中乳化液总流量设定方法总计算框图。现以某双机架1420轧机为例，借助于图2来描述特定规格的高等级汽车板轧制压下设定过程。

首先，在步骤1中，收集待优化设定的双机架六辊轧机的主要设备参数，主要包括1#与2#机架工作辊辊径D_w1=420mm、D_w2=400mm；1#与2#机架中间辊辊径D_m1=500mm、D_m2=500mm；1#与2#机架支撑辊辊径D_b1=1200mm、D_b2=1200mm；1#与2#机架工作辊辊身长度L_w1=1350mm、L_w2=1350mm；1#与2#机架中间辊辊身长度L_m1=1510mm、L_m2=1510mm；1#与2#机架支撑辊的辊身长度L_b1=1350mm、L_b2=1350mm；1#与2#机架工作辊弯辊缸距离l_w1=2500mm、l_w2=2500mm；1#与2#机架中间辊弯辊缸距离l_m1=2500mm、l_m2=2500mm；1#与2#机架支撑辊压下螺丝中心距l_b1=2500mm、l_b2=2500mm；1#与2#机架工作辊辊型ΔD_1wi、ΔD_2wi，其分布曲线如图3所示；1#与2#机架中间辊辊型ΔD_1mi、ΔD_2mi，其分布曲线如图4所示；1#与2#机架支撑辊辊型ΔD_1bi、ΔD_2bi，其分布曲线如图5所示；1#、2#机架工作辊允许最大正弯辊力 1#、2#机架工作辊允许最大负弯辊力 1#、2#机架中间辊允许最大正弯辊力 1#、2#机架中间辊允许最大负弯辊力 1#与2#机架轧机允许最大轧制压力P_1max=1800t、P_2max=1800t；1#与2#机架轧机允许最大轧制功率F_1max=4000Kw、F_2max=4000Kw；

随后，在步骤2中，收集待轧制带材的特征参数，主要包括：带材的宽度B=1200mm；带材来料的平均厚度h₀=0.94mm；带材来料的厚度横向分布值h_0i，其分布曲线如图6所示；带材的弹性模量E=2.1×10⁵MPa；带材的泊松比v=0.3；来料板形的长度横向分布值L_i，其分布曲线如图7所示、来料板形取样长度L=500mm、成品带钢平均厚度h₂=0.5mm；成品带钢的出口速度V₂=800m/min；带材的初始变形抗力σ_s0=400MPa；变形抗力强化系数k_s=1.3；

随后，在步骤3中，收集主要轧制工艺参数，主要包括1#、2#机架压下率ε₁=0.27、ε₂=0.27；临界打滑因子值ψ^*=0.40；临界滑伤指数后张力设定值T₀=80MPa、前张力设定值T₁=155MPa、中张力设定值T_z=160MPa；考虑到弯辊调节后的允许最大板形为SHAPE_max=23I；

随后，在步骤4中，收集主要工艺润滑制度参数，主要包括乳化液供给系统允许最大总流量1#与2#机架乳化液的流量占总流量的比例λ₁=0.45,λ₂=0.55；乳化液的温度T_wd=55摄氏度；乳化液的浓度C=2%；

随后，在步骤5中，定义乳化液总流量优化设定过程中所涉及的过程参数：乳化液总流量优化设定目标函数F；目标函数的初始值为F₀；1#与2#机架乳化液的流量flow₁、flow₂；乳化液流量搜索初始值flow_min，乳化液总流量过程参数flow_z1,flow_z2；最优乳化液总流量flow_zy；搜索步长Δflow；搜索过程参数m；1#、2#机架打滑因子ψ₁,ψ₂；1#、2#机架滑伤指数1#、2#机架摩擦系数μ₁,μ₂；1#、2#机架轧制力P₁,P₂；1#、2#机架轧制功率F₁,F₂；1#、2#机架轧机工作辊弯辊力S_1w、S_2w；1#、2#机架轧机中间辊弯辊力S_1m、S_2m；1#2#轧机工作辊的热辊型分布 2#机架出口板形值SHAPE；2#机架出口张力分布σ_1i；打滑因子、滑伤指数均值函数F_ψav、

随后，在步骤6中，令1#、2#机架工作辊弯辊力 $S_{1w}=\frac{S_{1w\max }^{+}-S_{1w\max }^{-}}{2}=5t,$ $S_{2w}=\frac{S_{2w\max }^{+}-S_{2w\max }^{-}}{2}=5t;$ 中间辊弯辊力 $S_{1m}=\frac{S_{1m\max }^{+}-S_{1m\max }^{-}}{2}=10t,$ $S_{2m}=\frac{S_{2m\max }^{+}-S_{2m\max }^{-}}{2}=10t;$

随后，在步骤7中，令m=0、Δflow=20、F₀=100000、flow_min=2000；

随后，在步骤8中，令乳化液总流量过程变量

随后，在步骤9中，计算1#、2#机架乳化液流量

随后，在步骤10中，计算出当前压下条件、工艺润滑制度及轧制速度下1#、2#机架的摩擦系数μ₁=0.101,μ₂=0.087；

随后，在步骤11中，计算当前压下条件、张力制度、工艺润滑制度及轧制速度下1#、2#机架的轧制压力P₁=812.08t,P₂=1152.49t，轧制功率F₁=2257.71KwF₂=2917.93Kw；

随后，在步骤12中，判断不等式 $\left\{\begin{array}{c}{P}_1\&le;0.9P_{1\max }\\ P_2\&le;0.9P_{2\max }\\ F_1\&le;0.9F_{1\max }\\ F_2\&le;0.9F_{2\max }\end{array}\right.$ 是否同时成立？显然，不等式成立，转入步骤13；

随后，在步骤13中，计算当前压下条件、张力制度、工艺润滑制度及轧制速度下1#、2#机架的打滑因子ψ₁=0.084,ψ₂=0.113；

随后，在步骤14中，计算当前压下条件、张力制度、工艺润滑制度及轧制速度下1#、2#机架的滑伤指数

随后，在步骤15中，判断不等式是否同时成立？显然，不等式不成立，转入步骤21；

随后，在步骤16中，计算当前压下制度、工艺润滑制度下1#2#轧机工作辊的热辊型分布 其分布曲线如图8所示；

随后，在步骤17中，计算当前工况下轧机的出口张力分布σ_1i、出口板形值SHAPE，其中出口张力分布曲线如图9、出口板形分布曲线如图10所示；

随后，在步骤18中，判断不等式SHAPE≤SHAPE_max是否成立？如果不等式成立，则转入步骤19；否则，转入步骤21；

随后，在步骤19中，计算乳化液总流量优化设定目标函数F，其中 其中 $F_{\mathrm{\&psi;av}}=\frac{1}{2}[\frac{{\mathrm{\&psi;}}^{*}-{\mathrm{\&psi;}}_1}{{\mathrm{\&psi;}}^{*}}+\frac{{\mathrm{\&psi;}}^{*}-{\mathrm{\&psi;}}_2}{{\mathrm{\&psi;}}^{*}}],$ α,β为加权系数，α=0.3,β=0.3；

随后，在步骤20中，判断不等式F<F₀是否成立？如果不等式成立，则令F₀=F，flow_z2=flow_z1，转入步骤21；如果不等式不成立，转入步骤21；

随后，在步骤21中，判断不等式flow_z1<flow_max是否成立？如果不等式不成立，令m=m+1=1，转入步骤8；

最后，在步骤22中，输出最优乳化液总流量完成乳化液总流量的优化设定。

为了方便比较，如表1所示,分别给出采用本发明所述方法与传统方法得出的乳化液总流量，并分别对优化前后打滑因子、滑伤指数、出口板形进行对比；从表中可以看出，表征板形与表面质量以及轧制稳定性的目标函数从0.183下降到0.168，下降了8.2%，同样出口板形从18.81I下降到14.79I，下降了21.37%，很好的改善了出口带材的表面质量以及轧制稳定性

表1某双机架1420轧机采用本发明与传统方法得到的相关参数对比表

第二实施例

为了进一步的说明本专利的实施过程，再以某双机架1550轧机为例，借助于图2来描述特定规格的高等级汽车板轧制压下设定过程。

首先，在步骤1中，收集待优化设定的双机架六辊轧机的主要设备参数，主要包括1#与2#机架工作辊辊径D_w1=450mm、D_w2=430mm；1#与2#机架中间辊辊径D_m1=520mm、D_m2=520mm；1#与2#机架支撑辊辊径D_b1=1100mm、D_b2=1100mm；1#与2#机架工作辊辊身长度L_w1=1460mm、L_w2=1460mm；1#与2#机架中间辊辊身长度L_m1=1620mm、L_m2=1620mm；1#与2#机架支撑辊的辊身长度L_b1=1460mm、L_b2=1460mm；1#与2#机架工作辊弯辊缸距离l_w1=2600mm、l_w2=2600mm；1#与2#机架中间辊弯辊缸距离l_m1=2600mm、l_m2=2600mm；1#与2#机架支撑辊压下螺丝中心距l_b1=2600mm、l_b2=2600mm；1#与2#机架工作辊辊型ΔD_1wi、ΔD_2wi，其分布曲线如图11所示；1#与2#机架中间辊辊型ΔD_1mi、ΔD_2mi，其分布曲线如图12所示；1#与2#机架支撑辊辊型ΔD_1bi、ΔD_2bi，其分布曲线如图13所示；1#、2#机架工作辊允许最大正弯辊力 1#、2#机架工作辊允许最大负弯辊力 1#、2#机架中间辊允许最大正弯辊力 1#、2#机架中间辊允许最大负弯辊力 1#与2#机架轧机允许最大轧制压力P_1max=2000t、P_2max=2000t；1#与2#机架轧机允许最大轧制功率F_1max=4500Kw、F_2max=4500Kw；

随后，在步骤2中，收集待轧制带材的特征参数，主要包括：带材的宽度B=1320mm；带材来料的平均厚度h₀=1.25mm；带材来料的厚度横向分布值h_0i；带材的弹性模量E=2.1×10⁵MPa；带材的泊松比v=0.3；来料板形的长度横向分布值L_i，来料板形取样长度L=500mm、成品带钢平均厚度h₂=0.65mm；成品带钢的出口速度V₂=800m/min；带材的初始变形抗力σ_s0=400MPa；变形抗力强化系数k_s=1.3；

随后，在步骤3中，收集主要轧制工艺参数，主要包括1#、2#机架压下率ε₁=0.29、ε₂=0.27；临界打滑因子值ψ^*=0.42；临界滑伤指数后张力设定值T₀=100MPa、前张力设定值T₁=160MPa、中张力设定值T_z=190MPa；考虑到弯辊调节后的允许最大板形为SHAPE_max=25I；

随后，在步骤4中，收集主要工艺润滑制度参数，主要包括乳化液供给系统允许最大总流量1#与2#机架乳化液的流量占总流量的比例λ₁=0.43,λ₂=0.57；乳化液的温度T_wd=55摄氏度；乳化液的浓度C=2%；

随后，在步骤5中，定义乳化液总流量优化设定过程中所涉及的过程参数：乳化液总流量优化设定目标函数F；目标函数的初始值为F₀；1#与2#机架乳化液的流量flow₁、flow₂；乳化液流量搜索初始值flow_min，乳化液总流量过程参数flow_z1,flow_z2；最优乳化液总流量flow_zy；搜索步长Δflow；搜索过程参数m；1#、2#机架打滑因子ψ₁,ψ₂；1#、2#机架滑伤指数1#、2#机架摩擦系数μ₁,μ₂；1#、2#机架轧制力P₁,P₂；1#、2#机架轧制功率F₁,F₂；1#、2#机架轧机工作辊弯辊力S_1w、S_2w；1#、2#机架轧机中间辊弯辊力S_1m、S_2m；1#2#轧机工作辊的热辊型分布 2#机架出口板形值SHAPE；2#机架出口张力分布σ_1i；打滑因子、滑伤指数均值函数F_ψav、

随后，在步骤6中，令1#、2#机架工作辊弯辊力 $S_{1w}=\frac{S_{1w\max }^{+}-S_{1w\max }^{-}}{2}=5t,$ $S_{2w}=\frac{S_{2w\max }^{+}-S_{2w\max }^{-}}{2}=5t;$ 中间辊弯辊力 $S_{1m}=\frac{S_{1m\max }^{+}-S_{1m\max }^{-}}{2}=5t,$ $S_{2m}=\frac{S_{2m\max }^{+}-S_{2m\max }^{-}}{2}=5t;$

随后，在步骤7中，令m=0、Δflow=20、F₀=100000、flow_min=2000；

随后，在步骤8中，令乳化液总流量过程变量

随后，在步骤9中，计算1#、2#机架乳化液流量

随后，在步骤10中，计算出当前压下条件、工艺润滑制度及轧制速度下1#、2#机架的摩擦系数μ₁=0.097,μ₂=0.078；

随后，在步骤11中，计算当前压下条件、张力制度、工艺润滑制度及轧制速度下1#、2#机架的轧制压力P₁=921.17t,P₂=1068.93t，轧制功率F₁=3911.63Kw,F₂=3821.21Kw；

随后，在步骤12中，判断不等式 $\left\{\begin{array}{c}{P}_1\&le;0.9P_{1\max }\\ P_2\&le;0.9P_{2\max }\\ F_1\&le;0.9F_{1\max }\\ F_2\&le;0.9F_{2\max }\end{array}\right.$ 是否同时成立？显然，不等式成立，转入步骤13；

随后，在步骤13中，计算当前压下条件、张力制度、工艺润滑制度及轧制速度下1#、2#机架的打滑因子ψ₁=0.092,ψ₂=0.133；

随后，在步骤14中，计算当前压下条件、张力制度、工艺润滑制度及轧制速度下1#、2#机架的滑伤指数

随后，在步骤15中，判断不等式是否同时成立？显然，不等式不成立，转入步骤21；

随后，在步骤16中，计算当前压下制度、工艺润滑制度下1#2#轧机工作辊的热辊型分布

随后，在步骤17中，计算当前工况下轧机的出口张力分布σ_1i、出口板形值SHAPE。

随后，在步骤18中，判断不等式SHAPE≤SHAPE_max是否成立？如果不等式成立，则转入步骤19；否则，转入步骤21；

随后，在步骤19中，计算乳化液总流量优化设定目标函数F，其中 其中 $F_{\mathrm{\&psi;av}}=\frac{1}{2}[\frac{{\mathrm{\&psi;}}^{*}-{\mathrm{\&psi;}}_1}{{\mathrm{\&psi;}}^{*}}+\frac{{\mathrm{\&psi;}}^{*}-{\mathrm{\&psi;}}_2}{{\mathrm{\&psi;}}^{*}}],$ α,β为加权系数，α=0.3,β=0.3；

随后，在步骤20中，判断不等式F<F₀是否成立？如果不等式成立，则令F₀=F，flow_z2=flow_z1，转入步骤21；如果不等式不成立，转入步骤21；

随后，在步骤21中，判断不等式flow_z1<flow_max是否成立？如果不等式不成立，令m=m+1=1，转入步骤8；

最后，在步骤22中，输出最优乳化液总流量完成乳化液总流量的优化设定。

为了方便比较，如表2所示，分别给出采用本发明所述方法与传统方法得出的乳化液总流量，并分别对优化前后打滑因子、滑伤指数、出口板形进行对比；从表中可以看出，表征板形与表面质量以及轧制稳定性的目标函数从0.196下降到0.59，下降了18.88%，同样出口板形从19.681I下降到13.31I，下降了32.37%，很好的改善了出口带材的表面质量以及轧制稳定性

表2某双机架1550轧机采用本发明与传统方法得到的相关参数对比表

Claims (10)

1.一种双机架六辊轧机冷轧中乳化液总流量设定方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，收集第一、第二机架机组、待轧制带材、主要轧制工艺、主要工艺润滑制度的参数；

步骤二，定义过程参数；

步骤三，计算第一、第二机架工作辊、中间辊的弯力；

步骤四，设定第一机架的乳化液总流量的过程变量；

步骤五，分别计算第一、第二机架乳化液流量，以及当前压下条件、工艺润滑制度及轧制速度下第一、第二机架的摩擦系数；

步骤六，计算当前压下条件、张力制度、工艺润滑制度及轧制速度下第一、第二机架的轧制压力、轧制功率，并判断所述轧制压力和轧制功率是否满足预设条件；若是，则继续后续步骤；若否，则转入步骤十；

步骤七，计算当前压下条件、张力制度、工艺润滑制度及轧制速度下第一、第二机架的打滑因子、滑伤指数，并判断所述打滑因子和滑伤指数是否满足预设条件；若是，则继续后续步骤；若否，则转入步骤十；

步骤八，计算当前压下制度、工艺润滑制度下第一第二轧机工作辊的热辊型分布、出口张力分布、出口板形值，并判断所述出口板形值是否满足预设条件；若是，则继续后续步骤；若否，则转入步骤十；

步骤九，计算乳化液总流量优化设定目标函数，并判断所述目标函数是否满足预设条件；若是，则设定第一机架、第二机架的乳化液总流量的过程变量相等，并继续后续步骤；若否，则转入步骤十；

步骤十，判断第一机架的乳化液总流量的过程变量是否满足预设条件；若是，则返回步骤四；若否，则继续后续步骤；

步骤十一，将第二机架的乳化液总流量的过程变量设定为最优乳化液总流量。

2.如权利要求1所述的双机架六辊轧机冷轧中乳化液总流量设定方法，其特征在于，所述步骤三包括：

第一机架的工作辊弯辊力为

第二机架的工作辊弯辊力为

第一机架的中间辊弯辊力为

第二机架的中间辊弯辊力为

其中， 为第一、第二机架工作辊允许最大正弯辊力； 为第一、第二机架工作辊允许最大负弯辊力； 为第一、第二机架中间辊允许最大正弯辊力； 为第一、第二机架中间辊允许最大负弯辊力。

3.如权利要求2所述的双机架六辊轧机冷轧中乳化液总流量设定方法，其特征在于，所述步骤四包括：

令第一机架的乳化液总流量过程变量其中flow_min为乳化液流量搜索初始值，m为搜索过程参数，Δflow为搜索步长。

4.如权利要求3所述的双机架六辊轧机冷轧中乳化液总流量设定方法，其特征在于，所述步骤五包括：

计算第一、第二机架乳化液流量flow₁=flow_z1×λ₁、flow₂=flow_z1×λ₂；其中flow₁、flow₂为第一与第二机架乳化液的流量；λ₁,λ₂为第一与第二机架乳化液的流量占总流量的比例；

计算出当前压下条件、工艺润滑制度及轧制速度下第一、第二机架的摩擦系数μ₁,μ₂，其中式中μ为摩擦系数，a为液体摩擦影响系数，b为干摩擦影响系数，B_ξ为摩擦系数衰减指数，ξ₀为当前工况下的油膜厚度。

5.如权利要求4所述的双机架六辊轧机冷轧中乳化液总流量设定方法，其特征在于，所述步骤六包括：

计算当前压下条件、张力制度、工艺润滑制度及轧制速度下第一、第二机架的轧制压力P₁,P₂，轧制功率F₁,F₂，其中轧制压力计算基本模型为： $P=({\mathrm{\&sigma;}}_s-q_m)B\sqrt{R^{\&prime;}{H}_0\mathrm{\&epsiv;}}(1.08+1.79\mathrm{\&mu;\&epsiv;}\sqrt{\frac{R^{\&prime;}}{h_0}}-1.02\mathrm{\&epsiv;}),$ 式中为轧P制力，R′为压扁半径，q_m为等效张力，σ_s为平均变形抗力，B为带材宽度，μ为摩擦系数，ε为压下率，H₀为入口厚度；轧制功率计算基本模型为：式中F为轧制功率，η为电机效率，v_r为轧辊转速（m/min），R为轧辊直径(m)，N为轧制力矩。

6.如权利要求5所述的双机架六辊轧机冷轧中乳化液总流量设定方法，其特征在于：

所述轧制压力和轧制功率的预设条件为不等式 $\left\{\begin{array}{c}{P}_1\&le;0.9P_{1\max }\\ P_2\&le;0.9P_{2\max }\\ F_1\&le;0.9F_{1\max }\\ F_2\&le;0.9F_{2\max }\end{array}\right.$ 是否同时成立，其中P_1max、P_2max为第一与第二机架轧机允许最大轧制压力；F_1max、F_2max为第一与第二机架轧机允许最大轧制功率。

7.如权利要求6所述的双机架六辊轧机冷轧中乳化液总流量设定方法，其特征在于，所述步骤七包括：

计算当前压下条件、张力制度、工艺润滑制度及轧制速度下第一、第二机架的打滑因子ψ₁,ψ₂；其中打滑因子的基本模型为：式中ψ为打滑因子，T₁、T₀为前后张力，R'为工作辊压扁半径，P为总轧制压力，μ为摩擦系数，Δh为压下量；

计算当前压下条件、张力制度、工艺润滑制度及轧制速度下第一、第二机架的滑伤指数其中滑伤指数的基本模型为：其中为滑伤指数，ξ为轧制变形区润滑油膜当量厚度，ξ′临界热滑伤状态的润滑油膜当量厚度。

8.如权利要求7所述的双机架六辊轧机冷轧中乳化液总流量设定方法，其特征在于：

所述打滑因子和滑伤指数的预设条件是不等式是否同时成立，其中ψ^*为临界打滑因子值；为临界滑伤指数。

9.如权利要求8所述的双机架六辊轧机冷轧中乳化液总流量设定方法，其特征在于，所述步骤八包括：

计算当前压下制度、工艺润滑制度下第一、第二轧机工作辊的热辊型分布

计算当前工况下轧机的出口张力分布σ_1i、出口板形值SHAPE。

10.如权利要求9所述的双机架六辊轧机冷轧中乳化液总流量设定方法，其特征在于：

所述出口板形值的预设条件为不等式SHAPE≤SHAPE_max是否成立，其中SHAPE_max为弯辊调节后的允许最大板形；

所述乳化液总流量优化设定目标函数为 其中 $F_{\mathrm{\&psi;av}}=\frac{1}{2}[\frac{{\mathrm{\&psi;}}^{*}-{\mathrm{\&psi;}}_1}{{\mathrm{\&psi;}}^{*}}+\frac{{\mathrm{\&psi;}}^{*}-{\mathrm{\&psi;}}_2}{{\mathrm{\&psi;}}^{*}}],$ α,β为加权系数，α=0.14～0.4,β=0.14～0.4，

其中，所述目标函数的预设条件为不等式F<F₀是否成立，如果不等式成立，则令F₀=F，flow_z2=flow_z1。