CN109127737A - Dcr机组大变形下以稳轧为目标的轧辊工艺优化方法 - Google Patents

Abstract

一种DCR机组大变形下以稳轧为目标的轧辊工艺优化方法，它主要包括以下由计算机执行的步骤：(a)收集主要设备与工艺参数；(b)定义参数和中间过程量；(3)初始化k_R＝0；(4)计算工作辊半径R；(5)初始化k_Ra＝0；(6)计算原始粗糙度Ra_r0；(7)计算摩擦系数μ；(8)计算下轧制压力P、前滑值S；(9)计算摩擦系数μ；(10)计算控制目标函数G₂(Y)；(11)判断不等式是否成立；(12)输出最佳工作辊半径R_y，最佳原始表面粗糙度Ra_r0y。本发明最终优化得出工作辊半径R_y和原始表面粗糙度Ra_r0y，实现了二次冷轧机组大变形轧制带材时能够保证生产过程稳定进行，使得带材成品率大大提高，为企业带来了效益。

Description

DCR机组大变形下以稳轧为目标的轧辊工艺优化方法

技术领域

本发明属于冷轧技术领域，特别涉及一种二次冷轧过程中的轧辊工艺参数的优化方法。

背景技术

二次冷轧是在一次冷轧及退火之后，将带钢进一步压下减薄，以降低产品厚度，提高材料的硬度和强度。近年来，随着镀锡、镀铬板带工业的迅猛发展，二次冷轧技术得到越来越广泛的应用。与此同时，对于二次冷轧机组而言，为了保证生产的顺利进行，生产出合格的产品，保持轧制稳定是整个轧制过程中最基本的问题。对于二次冷轧机组DR材变形量大时，轧制压力和前滑值都较大，需要采用小粗糙度的工作辊，以降低辊缝摩擦系数，以达到二次冷轧机组大变形条件下的轧制稳定。但纵观国内外相关文献，很少有对二次冷轧机组大变形条件下对影响轧制稳定问题的因素进行深入研究，这样，在大变形条件下对轧辊工艺参数进行优化以提高轧制的稳定成为现场技术攻关的焦点。

发明内容

本发明的目的在于提供一种能够保证生产过程稳定进行、大大提高带材成品率的DCR机组大变形下以稳轧为目标的轧辊工艺优化方法。

本发明包括以下由计算机执行的步骤：

(a)收集冷轧机组的主要设备与工艺参数，主要包括以下步骤：

a1)收集冷轧机组的轧辊工艺参数，主要包括：工作辊的弹性模量E、工作辊的泊松比ν；

a2)收集冷轧机组相关轧制工艺参数，主要包括：带材的平均变形抗力K_m和屈服强度σ_s、带材的宽度B、来料的厚度h₀、压下率ε、正常轧制速度V、轧制压力设定值P、单位前张力σ₁、单位后张力σ₀、前张力T₁、后张力T₀；

a3)收集工艺润滑制度参数，主要包括：乳化液浓度c、初始温度t₀、流量w、以及乳化液的动力粘度η、压缩系数θ；

a4)收集冷轧机组的工艺特征参数，主要包括：许用最大轧制压力P*，临界最大前滑值S*，许用最小、最大工作辊辊径R_min、R_max，许用最小、最大工作辊原始表面粗糙度Ra_r0min、Ra_r0max；

(b)定义工作辊半径R，工作辊压扁半径其中△h＝h₀ε，原始表面粗糙度Ra_r0，最佳工作辊半径R_y，最佳原始表面粗糙度Ra_r0y，定义控制目标函数为G₂(Y)，给定工作辊半径设定步长△R、原始表面粗糙度设定步长△Ra_r0，设定目标函数初始值G₀＝0；

(c)初始化工作辊半径中间过程参数k_R＝0；

(d)计算工作辊半径R＝R_min+k_R△R；

(e)初始化原始表面粗糙度中间过程参数k_Ra＝0；

(f)计算原始表面粗糙度Ra_r0＝Ra_r0min+k_Ra△Ra_r0；

(g)计算当前工况下摩擦系数μ，其计算模型为：式中：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；ξ₀₁为光辊轧制时的动态油膜厚度，ξ₀₂为轧辊粗糙度对润滑油膜厚度影响量，主要取决于轧辊实际粗糙度；其中光辊轧制时的动态油膜厚度式中：ε为压下率；h₀是轧机入口带钢厚度；K_m平均变形抗力；σ₀为单位后张力，k_c为乳化液浓度影响系数；θ为乳化液的粘度压缩系数；ψ为润滑油膜速度影响系数；其中V为轧制速度；

(h)计算当前工况下轧制压力P、前滑值S，轧制压力式中：为强度张力规格系数 为规格强度系数 为规格压下系数前滑值计算模型

(i)计算控制目标函数G₂(Y)，计算模型为

(j)判断不等式是否成立？如果成立，则令G₀＝G₂，令最佳工作辊半径R_y＝R，最佳原始表面粗糙度Ra_r0y＝Ra_r0，转入步骤(k)；否则，直接转入步骤(k)；

(k)判断不等式Ra_r0<Ra_r0max是否成立？如果不等式成立，则令k_Ra＝k_Ra+1，转入步骤(f)，否则转入步骤(l)；

(l)判断不等式R<R_max是否成立？如果不等式成立，则令k_R＝k_R+1，转入步骤(d)，否则转入步骤(m)；

(m)输出最佳工作辊半径R_y，最佳原始表面粗糙度Ra_r0y，完成二次冷轧机组大变形轧制时以稳定轧制为目标的轧辊工艺参数优化。

本发明与现有技术相比具有如下优点：

最终优化得出工作辊半径R_y和原始表面粗糙度Ra_r0y，实现了二次冷轧机组大变形轧制带材时能够保证生产过程稳定进行，使得带材成品率大大提高，为企业带来了效益。

附图说明

图1是本发明的流程图。

具体实施方式

下面，以某二次冷轧机组为例，结合图1，对本发明的优化方法进行详细说明。

实施例1

(a)收集冷轧机组的主要设备与工艺参数，主要包括以下步骤：

a1)收集冷轧机组的轧辊工艺参数：工作辊的弹性模量E＝210GPa、工作辊的泊松比ν＝0.3；

a2)收集冷轧机组相关轧制工艺参数，主要包括：带材的平均变形抗力K_m＝475MPa、屈服强度σ_s＝500MPa、带材的宽度B＝908mm、来料的厚度h₀＝0.267mm、压下率ε＝49.7％、正常轧制速度V＝400m/min、轧制压力设定值P＝3550kN、单位前张力为σ₁＝29MPa、单位后张力为σ₀＝26MPa，前张力为T₁＝201MPa、后张力为T₀＝126MPa；

a3)工艺润滑制度参数，主要包括：乳化液浓度c＝5.6％、初始温度t₀＝52℃、流量w＝22.5L/min、以及乳化液的动力粘度η＝0.023Pa·s、压缩系数θ＝0.01MPa^-1；

a4)冷轧机组的工艺特征参数，主要包括：许用最大轧制压力P*＝6000kN，临界最大前滑值S*＝6％，许用最小、最大工作辊辊径分别为R_min＝100mm、R_max＝300mm，许用最小、最大工作辊原始表面粗糙度分别为Ra_r0min＝0.3μm、Ra_r0max＝0.9μm；

(b)定义工作辊半径R、工作辊压扁半径其中原始表面粗糙度Ra_r0，最佳工作辊半径R_y，最佳原始表面粗糙度Ra_r0y，定义控制目标函数为给定工作辊半径设定步长△R＝10mm、原始表面粗糙度设定步长△Ra_r0＝0.05μm，设定目标函数初始值G₀＝0；

(c)初始化工作辊半径中间过程参数k_R＝0；

(d)计算工作辊辊径R＝R_min+k_R△R＝100+0＝100mm；

(e)初始化原始表面粗糙度中间过程参数k_Ra＝0；

(f)计算原始表面粗糙度Ra_r0＝Ra_r0min+k_Ra△Ra_r0＝0.3+0＝0.3μm；

(g)计算当前工况下摩擦系数

(h)计算当前工况下轧制压力P＝4899.574kN、前滑值S＝0.1499，轧制压力式中：为强度张力规格系数 为规格强度系数 为规格压下系数前滑值计算模型

(i)计算控制目标函数G₂(Y)，计算模型为

(j)判断不等式成立，令G₀＝G₂＝0.683，令最佳工作辊半径R_y＝R＝100mm，最佳原始表面粗糙度Ra_r0y＝Ra_r0＝0.30μm；

(k)判断不等式Ra_r0<Ra_r0max，如果不等式成立，则令k_Ra＝k_Ra+1，并转入步骤(f)，否则转入步骤(l)；

(l)判断不等式R<R_max，如果不等式成立，则令k_R＝k_R+1，并转入步骤(d),否则转入步骤(m)；

(m)输出最佳工作辊半径R_y＝170mm，最佳原始表面粗糙度Ra_r0y＝0.75μm，完成二次冷轧机组大变形轧制时以稳定轧制为目标的轧辊工艺参数优化。

实施例2

(a)收集冷轧机组的主要设备与工艺参数，主要包括以下步骤：

a1)收集冷轧机组的轧辊工艺参数：工作辊的弹性模量E＝210GPa、工作辊的泊松比ν＝0.3；

a2)收集冷轧机组相关轧制工艺参数，主要包括：带材的平均变形抗力K_m＝460MPa、屈服强度σ_s＝500MPa、带材的宽度B＝920mm、来料的厚度h₀＝0.3mm、压下率ε＝45％、正常轧制速度V＝400m/min、轧制压力设定值P＝3600kN、单位前张力分别为σ₁＝25MPa、单位后张力σ₀＝20MPa，前张力分别为T₁＝200MPa、后张力T₀＝130MPa；

a3)工艺润滑制度参数，主要包括：乳化液浓度c＝5.6％、初始温度t₀＝52℃、流量w＝22.5L/min、以及乳化液的动力粘度η＝0.023Pa·s、压缩系数θ＝0.01MPa^-1；

a4)冷轧机组的工艺特征参数，主要包括：许用最大轧制压力P*＝6000kN，临界最大前滑值S*＝6％，许用最小、最大工作辊辊径分别为R_min＝100mm、R_max＝300mm，许用最小、最大工作辊原始表面粗糙度分别为Ra_r0min＝0.3μm、Ra_r0max＝0.9μm；

(b)定义工作辊半径R、工作辊压扁半径其中原始表面粗糙度Ra_r0，最佳工作辊半径R_y，最佳原始表面粗糙度Ra_r0y，定义控制目标函数为给定工作辊半径设定步长△R＝10mm、原始表面粗糙度设定步长△Ra_r0＝0.05μm，设定目标函数初始值G₀＝0；

(c)初始化工作辊半径中间过程参数k_R＝0；

(d)计算工作辊半径R＝R_min+k_R△R＝100+0＝100mm；

(e)初始化原始表面粗糙度中间过程参数k_Ra＝0；

(f)计算原始表面粗糙度Ra_r0＝Ra_r0min+k_Ra△Ra_r0＝0.3+0＝0.3μm；

(g)计算当前工况下摩擦系数

(h)计算当前工况下轧制压力P＝4885.657kN、前滑值S＝0.1398，轧制压力式中：为强度张力规格系数 为规格强度系数 为规格压下系数前滑值计算模型

(i)计算控制目标函数G₂(Y)，计算模型为

(j)判断不等式成立，则令G₀＝G₂＝0.9767，令最佳工作辊半径R_y＝R＝100mm，最佳原始表面粗糙度Ra_r0y＝Ra_r0＝0.30μm；

(k)判断不等式Ra_r0<Ra_r0max，如果不等式成立，则令k_Ra＝k_Ra+1，并转入步骤(f)，否则转入步骤(l)；

(l)判断不等式R<R_max，如果不等式成立，则令k_R＝k_R+1，并转入步骤(d),否则转入步骤(m)；

(m)输出最佳工作辊半径R_y＝150mm，最佳原始表面粗糙度Ra_r0y＝0.80μm，完成二次冷轧机组大变形轧制时以稳定轧制为目标的轧辊工艺参数优化。

Claims (1)

1.一种DCR机组大变形下以稳轧为目标的轧辊工艺优化方法，其特征在于：其包括以下由计算机执行的步骤：

(a)收集冷轧机组的主要设备与工艺参数，主要包括以下步骤：

a1)收集冷轧机组的轧辊工艺参数，主要包括：工作辊的弹性模量E、工作辊的泊松比ν；

a2)收集冷轧机组相关轧制工艺参数，主要包括：带材的平均变形抗力K_m和屈服强度σ_s、带材的宽度B、来料的厚度h₀、压下率ε、正常轧制速度V、轧制压力设定值P、单位前张力σ₁、单位后张力σ₀、前张力T₁、后张力T₀；

a3)收集工艺润滑制度参数，主要包括：乳化液浓度c、初始温度t₀、流量w、以及乳化液的动力粘度η、压缩系数θ；

a4)收集冷轧机组的工艺特征参数，主要包括：许用最大轧制压力P*，临界最大前滑值S*，许用最小、最大工作辊辊径R_min、R_max，许用最小、最大工作辊原始表面粗糙度Ra_r0min、Ra_r0max；

(b)定义工作辊半径R，工作辊压扁半径其中Δh＝h₀ε，原始表面粗糙度Ra_r0，最佳工作辊半径R_y，最佳原始表面粗糙度Ra_r0y，定义控制目标函数为G₂(Y)，给定工作辊半径设定步长ΔR、原始表面粗糙度设定步长ΔRa_r0，设定目标函数初始值G₀＝0；

(c)初始化工作辊半径中间过程参数k_R＝0；

(d)计算工作辊半径R＝R_min+k_RΔR；

(e)初始化原始表面粗糙度中间过程参数k_Ra＝0；

(f)计算原始表面粗糙度Ra_r0＝Ra_r0min+k_RaΔRa_r0；

(g)计算当前工况下摩擦系数μ，其计算模型为：式中：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；ξ₀₁为光辊轧制时的动态油膜厚度，ξ₀₂为轧辊粗糙度对润滑油膜厚度影响量，主要取决于轧辊实际粗糙度；其中光辊轧制时的动态油膜厚度式中：ε为压下率；h₀是轧机入口带钢厚度；K_m平均变形抗力；σ₀为单位后张力，k_c为乳化液浓度影响系数；θ为乳化液的粘度压缩系数；ψ为润滑油膜速度影响系数；其中V为轧制速度；

(h)计算当前工况下轧制压力P、前滑值S，轧制压力式中：p_η1为强度张力规格系数 为规格强度系数 为规格压下系数前滑值计算模型

(i)计算控制目标函数G₂(Y)，计算模型为

(j)判断不等式是否成立？如果成立，则令G₀＝G₂，令最佳工作辊半径R_y＝R，最佳原始表面粗糙度Ra_r0y＝Ra_r0，转入步骤(k)；否则，直接转入步骤(k)；

(k)判断不等式Ra_r0＜Ra_r0max是否成立？如果不等式成立，则令k_Ra＝k_Ra+1，转入步骤(f)，否则转入步骤(l)；

(l)判断不等式R＜R_max是否成立？如果不等式成立，则令k_R＝k_R+1，转入步骤(d)，否则转入步骤(m)；

(m)输出最佳工作辊半径R_y，最佳原始表面粗糙度Ra_r0y，完成二次冷轧机组大变形轧制时以稳定轧制为目标的轧辊工艺参数优化。