CN105290119B - 基于相变的热轧带钢变形抗力预测方法 - Google Patents
基于相变的热轧带钢变形抗力预测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105290119B CN105290119B CN201410338083.5A CN201410338083A CN105290119B CN 105290119 B CN105290119 B CN 105290119B CN 201410338083 A CN201410338083 A CN 201410338083A CN 105290119 B CN105290119 B CN 105290119B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- deformation
- temperature
- resistance
- coefficient
- formula
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Landscapes
- Control Of Metal Rolling (AREA)
Abstract
本发明提供一种基于相变的热轧带钢变形抗力预测方法。本发明的方法包括：在获取到的轧制过程数据的基础上，针对钢种对实绩数据进行回归分析，回归数据项是：实际变形抗力和温度，建立新的变形抗力计算公式，其中曲线的拟合过程如下：确定温度影响系数计算公式，计算变形抗力温度系数，新变形抗力计算公式：。本发明的方法有利于提高轧制力的设定精度和厚度控制精度，减少轧制不稳定和废钢。
Description
技术领域：
本发明涉及一种基于相变的热轧带钢变形抗力预测方法。
背景技术：
轧制力设定是热轧过程控制系统中最重要的控制参数之一，而变形抗力是轧制力计算公式中的一个重要的物理参数，其大小不仅与金属的化学成分有关，而且还取决于塑性变形的物理条件，如变形温度、变形速度和变形程度。目前，轧制力计算公式如下：
其中，变形抗力计算公式如下：
式中，：变形抗力初始值，：变形程度影响值，：变形速率影响值，：变形温度影响值，：张力影响值。
轧制力与变形抗力存在对应关系，而又是温度对的影响项。的预测精度直接影响变形抗力的精度，该系数和温度的关系如下：
。
而实际生产中，变形抗力与温度的对应关系不一定是指数关系，如果带钢在精轧轧制力产生相变，其变形抗力要受到相变的影响，且钢种不同其影响的程度也不同。
在计算具有相变带钢的变形抗力时如果不考虑相变，就会影响轧制力的计算精度，从而影响带钢厚度控制精度，甚至造成轧制不稳定和废钢。
发明内容
本发明的目的是针对上述存在的问题提供一种基于相变的热轧带钢变形抗力预测方法，能够很好地结合现场实际情况，依据轧制实绩数据，综合考虑温度对变形抗力影响因素，有利于提高轧制力的设定精度和厚度控制精度，减少轧制不稳定和废钢。
上述的目的通过以下技术方案实现：
基于相变的热轧带钢变形抗力预测方法，该方法为：在获取到的轧制过程数据的基础上，针对钢种对实绩数据进行回归分析，回归数据项是：实际变形抗力和温度，建立新的变形抗力计算公式，其中曲线的拟合过程如下：
确定温度影响系数计算公式：
，
式中：,,,：三次曲线系数，
T：温度，
：变形抗力温度系数；
计算变形抗力温度系数：
以预测的机架温度T为中心点，步长为x，前后各取n个温度点，得到2n+1个点的变形抗力系数：
，
，
式中：：为各温度点的权重系数，
：第i点的温度，
：温度点i的变形抗力温度系数，
：最终的变形抗力温度系数，
2n+1：总温度点数；
新变形抗力计算公式：
。
有益效果：
本发明是根据实际数据对温度影响项进行线性回归，同时又对某一温度点的预测进行相应处理，仅考虑某温度段与变形抗力的影响关系，采用一元多次次方程进行回归，能更很好的反应温度与变形抗力间的影响关系。同时本发明是根据实际数据，通过三次曲线对变形区温度影响项进行线性回归，它更接近于实际情况，同时对某一温度点的预测进行相应处理后，又能更好的防止当温度预报精度不高时产生的较大预报轧制力偏差，提高轧制稳定性。
附图说明
图1为各机架轧制力设定值平均精度。
具体实施方式
基于相变的热轧带钢变形抗力预测方法，该方法为：在获取到的轧制过程数据的基础上，针对钢种对实绩数据进行回归分析，回归数据项是：实际变形抗力和温度，建立新的变形抗力计算公式，其中曲线的拟合过程如下：
确定温度影响系数计算公式：
，
式中：,,,：三次曲线系数，
T：温度，
：变形抗力温度系数；
计算变形抗力温度系数：
以预测的机架温度T为中心点，步长为x，前后各取n个温度点，得到2n+1个点的变形抗力系数：
，
，
式中：：为各温度点的权重系数，
：第i点的温度，
：温度点i的变形抗力温度系数，
：最终的变形抗力温度系数，
2n+1：总温度点数；
新变形抗力计算公式：
。
以某产品为例，其变形抗力回归的公式如下：
通过实绩数据回归分析得到，
a0 = -1402.257604, a1 = 4.636184, a2 = -0.005097, a3 = 1.864351E-6
其中：均方差(RMSE)=0.13,相关系数(R)=0.72。
再设置步长为：5°，点数为：5，同时根据该产品精轧模型预报的精度统计分析，再确定5个α值为：α0=0.9，α1=0.95，α2=1.0，α3=1.05，α4=1.1。
得到温度T时新变形抗力公式如下：
变形抗力温度系数：
变形抗力计算公式：
本发明变形抗力预测方法和系统中原有的预测方法在同样的工况下对各机架轧制力设定值精度进行比较，如图1，其中7个机架的两组数据中，NEW是新的预测方法得到的轧制力设定精度平均值，OLD是系统中原有的预测方法得到的轧制力设定精度平均值，从图中可以看出两者相较，系统采用新的变形抗力预测方法更能提高各机架设定精度。
以上仅是本发明的最佳实施例，本发明的方法包括但不限于上述实施例所公开的技术方案，本发明的未尽事宜，属于本领域技术人员的公知常识。
Claims (1)
1.一种基于相变的热轧带钢变形抗力预测方法，其特征是：该方法为：在获取到的轧制过程数据的基础上，针对钢种对实绩数据进行回归分析，回归数据项是：实际变形抗力和温度，建立新的变形抗力计算公式，其中曲线的拟合过程如下：
确定温度影响系数计算公式：
Kfs(T)＝a0+a1*T+a2*T2+a3*T3，
式中：a0,a1,a2,a3：三次曲线系数，
T：温度，
Kfs(T)：变形抗力温度系数；
计算变形抗力温度系数：
以预测的机架温度T为中心点，步长为x，前后各取n个温度点，得到2n+1个点的变形抗力系数：
Ki＝Kfs(Ti)，
式中：为各温度点的权重系数，
Ti：第i点的温度，
Ki：温度点i的变形抗力温度系数，
Kfs：最终的变形抗力温度系数，
2n+1：总温度点数；
新变形抗力计算公式：
式中：km0：变形抗力初始值，变形程度影响值，变形速率影响值，kT(T)：变形温度影响值，ks(Tf,Tb)：张力影响值。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201410338083.5A CN105290119B (zh) | 2014-07-16 | 2014-07-16 | 基于相变的热轧带钢变形抗力预测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201410338083.5A CN105290119B (zh) | 2014-07-16 | 2014-07-16 | 基于相变的热轧带钢变形抗力预测方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN105290119A CN105290119A (zh) | 2016-02-03 |
| CN105290119B true CN105290119B (zh) | 2018-04-20 |
Family
ID=55188319
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201410338083.5A Active CN105290119B (zh) | 2014-07-16 | 2014-07-16 | 基于相变的热轧带钢变形抗力预测方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN105290119B (zh) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107520259B (zh) * | 2016-06-22 | 2019-07-19 | 上海梅山钢铁股份有限公司 | 一种冷轧新钢种变形抗力系数快速修正方法 |
| CN111475917B (zh) * | 2020-03-10 | 2024-06-07 | 江阴兴澄特种钢铁有限公司 | 常用钢种GCr15、60Si2Mn、42CrMo变形抗力计算方法 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6245412A (ja) * | 1985-08-26 | 1987-02-27 | Nippon Kokan Kk <Nkk> | 仕上げ圧延機のセツトアツプ方法 |
| JP4214004B2 (ja) * | 2003-06-13 | 2009-01-28 | 東芝三菱電機産業システム株式会社 | 圧延機の蛇行制御方法 |
| CN1814365A (zh) * | 2005-02-02 | 2006-08-09 | 宝山钢铁股份有限公司 | 利用带钢化学成分数据提高热轧轧制力预报精度的方法 |
| CN102641902B (zh) * | 2011-02-18 | 2014-03-19 | 宝山钢铁股份有限公司 | 精轧相变带钢的轧制压力设定方法 |
| CN103123483B (zh) * | 2012-12-20 | 2014-12-31 | 北京首钢自动化信息技术有限公司 | 一种基于聚类分析的新钢种轧制变形抗力预测系统 |
-
2014
- 2014-07-16 CN CN201410338083.5A patent/CN105290119B/zh active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN105290119A (zh) | 2016-02-03 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| WO2023130666A1 (zh) | 一种基于数据驱动和机理模型融合的板带钢凸度预测方法 | |
| CN103028615B (zh) | 一种预测带钢热连轧过程温度演变的方法 | |
| CN103418618B (zh) | 冷连轧机性能前馈厚度控制方法 | |
| CN102189117B (zh) | 基于横向性能检测的冷轧带钢平直度前馈控制方法 | |
| CN103464471B (zh) | 一种热连轧精轧机组agc自适应控制方法 | |
| CN103722022B (zh) | 一种轧制过程中摩擦系数模型优化系统及方法 | |
| JP5003483B2 (ja) | 圧延ラインの材質予測および材質制御装置 | |
| CN102658297B (zh) | 一种改善换规格首块带钢板形质量的自学习方法 | |
| CN102371279A (zh) | 利用辊缝自适应提高精轧带钢厚度精度的控制方法 | |
| CN105363794B (zh) | 一种基于力学性能预报和轧制能耗模型的精轧节能控制方法 | |
| CN106825069B (zh) | 一种冷轧带钢高精度板形表面粗糙度在线智能控制方法 | |
| CN103128107B (zh) | 一种热连轧粗轧短行程曲线参数的在线计算方法 | |
| CN106475421B (zh) | 一种中间坯来料凸度的控制方法及装置 | |
| CN103506404A (zh) | 一种带钢精轧过程辊缝的控制方法 | |
| CN109013717B (zh) | 一种热连轧中间坯心部温度计算方法 | |
| CN104451118A (zh) | 一种适合于连续退火过程的带钢板形逐段演变预报方法 | |
| CN105290119B (zh) | 基于相变的热轧带钢变形抗力预测方法 | |
| CN115121626B (zh) | 一种基于误差补偿的热轧带钢瞬态热辊型预报方法 | |
| CN103514344B (zh) | 一种基于谱方法的铝合金热轧板带横向厚度分布建模方法 | |
| CN106825068B (zh) | 一种轧制过程带钢表面粗糙度的预测方法 | |
| CN107900114A (zh) | 一种对冷轧带钢板形质量进行评价的方法及装置 | |
| CN105022923B (zh) | 一种轧制力和轧制温度相互迭代的计算方法 | |
| CN105032951B (zh) | 一种提高超快冷温度模型精度和自学习效率的控制方法 | |
| CN105013835A (zh) | 冷连轧机组极薄带轧制中基于热凸度的原始辊缝设定方法 | |
| CN114091352A (zh) | 基于Elman神经网络的热连轧出口板凸度动态预测方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |