CN112387791B - 冷轧带钢的轧制温度确定方法及确定系统 - Google Patents

冷轧带钢的轧制温度确定方法及确定系统 Download PDF

Info

Publication number
CN112387791B
CN112387791B CN202011411057.2A CN202011411057A CN112387791B CN 112387791 B CN112387791 B CN 112387791B CN 202011411057 A CN202011411057 A CN 202011411057A CN 112387791 B CN112387791 B CN 112387791B
Authority
CN
China
Prior art keywords
temperature
strip steel
rolling
pass
strip
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
Application number
CN202011411057.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112387791A (zh
Inventor
王佃龙
郭立伟
李文鹏
王海玉
何须铃
周凯宇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Shougang Automation Information Technology Co Ltd
Original Assignee
Beijing Shougang Automation Information Technology Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Shougang Automation Information Technology Co Ltd filed Critical Beijing Shougang Automation Information Technology Co Ltd
Priority to CN202011411057.2A priority Critical patent/CN112387791B/zh
Publication of CN112387791A publication Critical patent/CN112387791A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112387791B publication Critical patent/CN112387791B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B21MECHANICAL METAL-WORKING WITHOUT ESSENTIALLY REMOVING MATERIAL; PUNCHING METAL
    • B21BROLLING OF METAL
    • B21B37/00Control devices or methods specially adapted for metal-rolling mills or the work produced thereby
    • B21B37/74Temperature control, e.g. by cooling or heating the rolls or the product

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Control Of Metal Rolling (AREA)

Abstract

本发明公开了一种冷轧带钢的轧制温度确定方法,应用于单机架多道次的带钢冷轧,包括:获取第一带钢温度计算模型和基于第一带钢温度计算模型进行变换后的第二带钢温度计算模型;获取预设数量的冷轧带钢在每个道次下的轧制工艺参数;根据轧制工艺参数,对第二带钢温度计算模型进行非线性回归,获得每个道次下第一塑性变形系数、第二塑性变形系数和乳化液调整系数的取值;根据上述取值,确定每个道次下的目标带钢温度计算模型;根据每个道次下的目标带钢温度计算模型,确定冷轧带钢在经过每个道次后的轧制出口温度;上述方法有效地提高各道次带钢出口温度的计算精度。

Description

冷轧带钢的轧制温度确定方法及确定系统
技术领域
本申请涉及板带冷轧技术领域,尤其涉及一种冷轧带钢的轧制温度确定方 法及确定系统。
背景技术
随着现代科技的发展,家用电器、汽车、电子、建筑、造船、军工、航天 等行业对冷轧板带材需求量的增加,同时对冷轧板带材的质量提出了越来越高 的要求。为了提高冷轧产品的质量,在生产过程中如何通过对轧制温度进行合 理控制以获取良好的表面质量和板形已经成为现场关注的焦点问题之一。
目前冷轧机组包括往复多道次的单机架可逆冷轧机组和一次通过的多机 架连轧机组;由于轧制机组的区别,单机架冷轧机组的温度控制与连轧机组完 全不同;在实际的单机架冷轧生产过程中,对于一般的普通钢种没有关于带钢 温度设定与计算的相关控制;在部分精品钢种的生产过程中,需要在轧制前先 根据设定轧制参数,利用温度模型进行带钢轧制温度的计算。但实践表明现有 的温度模型存在计算精度不高的问题,理论计算温度往往与实际的带钢温度存 在着较大的偏差,需要实时地关注实测值是否在生产的合理范围内,然后进行 相关工艺参数的手动调控来实现温度的控制,如此导致生产效率降低。因此, 如何更准确的计算带钢轧制温度,对正确设定轧制工艺参数、提高精品钢种的 产品质量非常重要。
发明内容
本发明提供了一种冷轧带钢的轧制温度确定方法及确定系统,以解决或者 部分解决现有的单机架可逆冷轧组的带钢轧制温度计算精度不高,影响带钢产 品质量的技术问题。
为解决上述技术问题,本发明提供了一种冷轧带钢的轧制温度确定方法, 应用于单机架多道次的带钢冷轧,轧制温度确定方法包括:
获取第一带钢温度计算模型和基于第一带钢温度计算模型进行变换后的 第二带钢温度计算模型;其中,第二带钢温度计算模型是以带钢的第一塑性 变形系数、第二塑性变形系数和乳化液调整系数为自变量,带钢出口温度为 因变量的非线性回归模型;
获取预设数量的冷轧带钢在每个道次下的轧制工艺参数;轧制工艺参数 包括带钢出口温度以及带钢宽度、带钢入口厚度、带钢出口厚度、乳化液流 量、工作辊辊径、轧制力、轧制速度、入口速度、出口速度、带钢入口温 度、乳化液初始温度、工作辊初始温度中的至少一种;
根据轧制工艺参数,对第二带钢温度计算模型进行非线性回归,获得每 个道次下第一塑性变形系数、第二塑性变形系数和乳化液调整系数的取值;
根据第一带钢温度计算模型和每个道次下第一塑性变形系数、第二塑性 变形系数和乳化液调整系数的取值,确定每个道次下的目标带钢温度计算模 型;
根据每个道次下的目标带钢温度计算模型,确定冷轧带钢在经过每个道 次后的轧制出口温度。
可选的,冷轧带钢包括N道次冷轧,N≥2且为整数;
根据每个道次下的目标带钢温度计算模型,确定冷轧带钢在经过每个道 次后的轧制出口温度,具体包括:
获取冷轧带钢在第1道次的实际入口温度平均值和每个道次下的设定轧制 工艺参数;
根据第1道次的实际入口温度平均值、第1道次的设定轧制工艺参数和第 1道次下的目标带钢温度计算模型,确定冷轧带钢在第1道次的轧制出口温度 计算值;
根据第i道次的轧制入口温度、第i道次的设定轧制工艺参数和第i道次 下的目标带钢温度计算模型,确定冷轧带钢在第i道次的轧制出口温度计算 值;其中,i依次取值2,3,……,N,第i道次的轧制入口温度等于第i-1道次的 轧制出口温度计算值。
可选的,设定轧制工艺参数包括带钢宽度、带钢入口厚度、带钢出口厚 度、乳化液流量、工作辊辊径、轧制力、轧制速度、入口速度、出口速度、 乳化液温度、工作辊温度中的至少一种。
如上述的技术方案,第一带钢温度计算模型为:
Ts=Tc0+(Ts0+Tp+Tf-Ttr-Tc0)×e0.1×A
上式中,Ts为带钢的轧制出口计算温度,单位为℃;Tc0为冷却液温度, 单位为℃;Ts0为带钢入口温度,单位为℃;Tp为带钢塑性变形升温的变化 量,单位为℃;Tf为带钢摩擦升温的变化量,单位为℃;Ttr为带钢热传导降 温的变化量,单位为℃;
其中:
Figure BDA0002816097130000031
Figure BDA0002816097130000032
上式中,ρ为带钢的密度,单位为Kg/m3;h为带钢的出口厚度,单位为 mm;Cs为带钢的热熔,单位为Kcal/(kg·℃);CV为冷却液流速,单位为 L/min;cgain为乳化液调整系数;
Figure BDA0002816097130000033
Figure BDA0002816097130000034
Figure BDA0002816097130000041
Figure BDA0002816097130000042
上式中,Pg为塑性变形热的有效系数;K为热与温度的转化系数;Pm为 平均轧制力,单位为kg/mm2;H为带钢入口厚度,单位为mm;h为带钢出口 厚度,单位为mm;P为轧制力,单位为kg;b为带钢宽度,单位为mm;r′ 为轧辊弹性压扁半径,单位为mm;r为轧辊半径,单位为mm;CH为常数; vr为轧辊速度,单位为m/s;pgaina为第一塑性变形系数;pgainb为第二塑性变形系数。
可选的,带钢摩擦升温的变化量Tf根据下式确定:
Figure BDA0002816097130000043
其中:
wf=μ×Pm×Vave×t;
Figure BDA0002816097130000044
Figure BDA0002816097130000045
Figure BDA0002816097130000046
Figure BDA0002816097130000047
上式中,fg为摩擦热的有效系数;wf为单位接触面积上的摩擦功,单位 为W;μ为带钢与轧辊的摩擦系数;Vave为带钢的平均相对速度,单位为 m/s;t为轧制时间,单位为秒;fs为前滑系数;bs为后滑系数;dsv为带钢出 口速度,单位为mpm;esv为带钢入口速度,单位为mpm。
可选的,带钢热传导降温的变化量Ttr根据下式确定:
Figure BDA0002816097130000051
其中:
Figure BDA0002816097130000052
Figure BDA0002816097130000053
Figure BDA0002816097130000054
上式中,trg为带钢热传导温度系数;λs为带钢的导热系数,单位为 W/(m·℃);gain为轧辊和带钢的接触时间系数;λr为轧辊的导热系数,单位为 W/(m·℃);Tr0为轧辊的初始温度,单位为℃;αr为轧辊热透性系数,单位为 m2/s;αs为带钢热透性系数,单位为m2/s;Cr为轧辊的热熔,单位为 Kcal/(kg·℃);ρr为轧辊的密度,单位为Kg/m3
可选的,第二带钢温度计算模型为:
Figure BDA0002816097130000055
其中:
E=Ts0+Tf-Ttr-Tc0
Figure BDA0002816097130000056
进一步的,带钢摩擦升温的变化量Tf为:
Figure BDA0002816097130000057
带钢热传导降温的变化量Ttr为:
Figure BDA0002816097130000061
在上式中,dsv为带钢出口速度,单位为mpm;esv为带钢入口速度,单 位为mpm;Tr0为轧辊的初始温度,单位为℃。
基于前述技术方案相同的发明构思,本发明还提供了一种冷轧带钢的轧 制温度确定系统,应用于单机架多道次的带钢冷轧,轧制温度确定系统包 括:
获取模块,用于获取第一带钢温度计算模型和基于第一带钢温度计算模 型进行变换后的第二带钢温度计算模型;其中,第二带钢温度计算模型是以 带钢的第一塑性变形系数、第二塑性变形系数和乳化液调整系数为自变量, 带钢出口温度为因变量的非线性回归模型;
以及用于获取预设数量的冷轧带钢在每个道次下的轧制工艺参数;轧制 工艺参数包括带钢出口温度以及带钢宽度、带钢入口厚度、带钢出口厚度、 乳化液流量、工作辊辊径、轧制力、轧制速度、入口速度、出口速度、带钢 入口温度、乳化液初始温度、工作辊初始温度中的至少一种;
非线性回归模块,用于根据轧制工艺参数,对第二带钢温度计算模型进 行非线性回归,获得每个道次下第一塑性变形系数、第二塑性变形系数和乳 化液调整系数的取值;
第一确定模块,用于根据第一带钢温度计算模型和每个道次下第一塑性 变形系数、第二塑性变形系数和乳化液调整系数的取值,确定每个道次下的 目标带钢温度计算模型;
第二确定模块,用于根据每个道次下的目标带钢温度计算模型,确定冷 轧带钢在经过每个道次后的轧制出口温度。
可选的,冷轧带钢包括N道次冷轧,N≥2且为整数;
第二确定模块具体用于:
获取冷轧带钢在第1道次的实际入口温度平均值和每个道次下的设定轧制 工艺参数;
根据第1道次的实际入口温度平均值、第1道次的设定轧制工艺参数和第 1道次下的目标带钢温度计算模型,确定冷轧带钢在第1道次的轧制出口温度 计算值;
根据第i道次的轧制入口温度、第i道次的设定轧制工艺参数和第i道次 下的目标带钢温度计算模型,确定冷轧带钢在第i道次的轧制出口温度计算 值;其中,i依次取值2,3,……,N,第i道次的轧制入口温度等于第i-1道次的 轧制出口温度计算值。
通过本发明的一个或者多个技术方案,本发明具有以下有益效果或者优 点:
本发明提供了一种应用于单机架多道次的带钢冷轧的轧制温度确定方 法,首先基于第一带钢温度计算模型进行变换,获得以第一塑性变形系数、 第二塑性变形系数和乳化液调整系数为自变量,带钢出口温度为因变量的非 线性回归模型,然后收集冷轧带钢在每个道次下的轧制历史工艺参数,以历 史工艺参数为输入进行非线性多元回归,得到冷轧带钢在每个道次下的第一 塑性变形系数、第二塑性变形系数和乳化液调整系数的取值,将这些取值代 入第一带钢温度计算模型,获得每个道次下的目标带钢温度计算模型;上述方案提供了一种以海量实际生产过程数据回归温度计算模型中与带钢塑性变 形和乳化液传热相关系数的方案,特别是根据单机架可逆冷轧的道次获取带 钢稳定段的轧制工艺参数作为回归的输入数据,得到与实际道次工况相关的 塑性变形系数和乳化液传热系数,使获得的各道次下的温度计算模型更符合 对应道次的工况计算条件,有效地提高各道次带钢出口温度的计算精度,解 决了实际轧制条件变动时,计算温度偏差波动性较大的问题,确保最终获得 满足生产需求精度的计算结果。
上述说明仅是本发明技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明的技术 手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本发明的上述和其它目的、 特征和优点能够更明显易懂,以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述,各种其他的优点和益处对于本领 域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的,而并 不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中,用相同的参考符号表示相同的 部件。在附图中:
图1示出了根据本发明一个实施例的冷轧带钢的轧制温度确定方法流程 图;
图2示出了根据本发明一个实施例的冷轧带钢的轧制温度确定系统示意 图。
具体实施方式
为了使本申请所属技术领域中的技术人员更清楚地理解本申请,下面结合 附图,通过具体实施例对本申请技术方案作详细描述。在整个说明书中,除非 另有特别说明,本文使用的术语应理解为如本领域中通常所使用的含义。因此, 除非另有定义,本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属领域技术人 员的一般理解相同的含义。若存在矛盾,本说明书优先。除非另有特别说明, 本发明中用到的各种设备等,均可通过市场购买得到或者可通过现有方法制备 得到。
通过对单机架可逆轧制的温度计算的研究,发现现有的温度模型计算精 度不高的根本原因是没有考虑到可逆轧制过程中往复的多道次轧制对带钢温 度的影响。在现有轧制温度计算过程中,在各个道次均使用同一个温度计算模 型,没有考虑到不同道次对轧制模型的关键计算参数:塑性变形系数和乳化液 传热系数的影响,因此这些计算参数的设定值没有有效反映各个道次的实际轧 制工况,会造成计算结果精度下降,导致在实际温度计算过程中,得到的计算 温度值与实际温度值相比存在着波动性较大的现象,不能满足实际的轧制工艺 需求。所以需要根据单机架冷轧的工作特性,按道次对这些关键计算参数进行 修正,来建立适合其生产需求的温度计算方法。
基于上述研究,在一个可选的实施例中,如图1所示,提供了一种冷轧带 钢的轧制温度确定方法,应用于单机架多道次的带钢冷轧,轧制温度确定方 法包括:
S1:获取第一带钢温度计算模型和基于第一带钢温度计算模型进行变换 后的第二带钢温度计算模型;其中,第二带钢温度计算模型是以带钢的第一 塑性变形系数、第二塑性变形系数和乳化液调整系数为自变量,带钢出口温 度为因变量的非线性回归模型;
S2:获取预设数量的冷轧带钢在每个道次下的轧制工艺参数;轧制工艺 参数包括带钢出口温度以及带钢宽度、带钢入口厚度、带钢出口厚度、乳化 液流量、工作辊辊径、轧制力、轧制速度、入口速度、出口速度、带钢入口 温度、乳化液初始温度、工作辊初始温度中的至少一种;
S3:根据轧制工艺参数,对第二带钢温度计算模型进行非线性回归,获 得每个道次下第一塑性变形系数、第二塑性变形系数和乳化液调整系数的取 值;
S4:根据第一带钢温度计算模型和每个道次下第一塑性变形系数、第二 塑性变形系数和乳化液调整系数的取值,确定每个道次下的目标带钢温度计 算模型;
S5:根据每个道次下的目标带钢温度计算模型,确定冷轧带钢在经过每 个道次后的轧制出口温度。
本实施例中的第一带钢温度计算模型是以一个道次的轧制工艺参数为输 入,带钢在该道次的轧制出口温度为输出的温度计算模型。在轧制温度计算 的理论模型中,通常有四部分的热量变化对带钢最终计算温度起到影响作 用,分别是:轧制过程中轧辊与带钢之间的摩擦生热;轧制过程中带钢塑性 变形产生的热量;轧辊与带钢之间的热传导;乳化液对带钢的冷却降温。在 第一带钢温度计算模型中,包括三个受到单机架可逆多道次轧制过程影响的 重要计算参数:与带钢塑性应变相关的第一塑性变形系数pgaina和第二塑性变形系数pgainb,以及与乳化液传热相关的乳化液调整系数cgain。为了使各 道次的轧制出口温度计算更加准确,应当根据每道次轧制的实测工艺数据, 差异化的确定计算系数pgaina、pgainb和cgain,以获得每个道次下不同的温 度计算模型,从而获得更精确的轧制出口温度计算结果。
为了确定计算系数pgaina、pgainb和cgain,本实施例提供了一种多元非 线性回归方法。首先,将第一带钢温度计算模型中的已知固定取值的参数, 如带钢与工作辊的摩擦系数,导热系数,热熔值等参数的已知取值代入,然 后对第一带钢温度计算模型进行变换,使其转换为简化后的第二带钢温度计 算模型,其是以pgaina、pgainb和cgain为自变量,带钢出口温度Ts为因变量 的非线性回归模型。
接下来,按钢种、道次收集一批次带钢的轧制工艺数据;可选的,轧制 工艺参数为轧制稳定段工艺参数,每卷带钢、每个道次的轧制工艺数据包 括:带钢宽度、带钢入口厚度、带钢出口厚度、乳化液流量、工作辊辊径、 轧制力、轧制速度、入口速度、出口速度、带钢入口温度、乳化液初始温 度、初始轧辊温度等计算模型涉及的输入数据和与计算模型输出对应的带钢 出口实际温度,利用已知的输入数据和输出数据,对第二带钢温度计算模型执行,非线性多元回归计算,获得每个道次的回归计算结果pgainai、pgainbi和cgaini
接下来,将pgainai、pgainbi和cgaini代入到第一带钢温度计算模型,并按 轧制过程顺序整理,获得每个道次下的目标带钢温度计算模型。在确定计算 模型之后,即可根据钢种、道次确定拟轧制工艺参数,然后分别使用每个道 次下的目标带钢温度计算模型计算每个道次的轧制出口温度,为评价工艺参 数设定是否合理,带钢产品质量是否良好提供决策。
可选的,根据上述目标带钢温度计算模型计算带钢在每个道次的轧制出 口温度的方法如下:
S51:获取冷轧带钢在第1道次的实际入口温度平均值和每个道次下的设 定轧制工艺参数;
S52:根据第1道次的实际入口温度平均值、第1道次的设定轧制工艺参 数和第1道次下的目标带钢温度计算模型,确定冷轧带钢在第1道次的轧制出 口温度计算值;
S53:根据第i道次的轧制入口温度、第i道次的设定轧制工艺参数和第i 道次下的目标带钢温度计算模型,确定冷轧带钢在第i道次的轧制出口温度计 算值;其中,i依次取值2,3,……,N,第i道次的轧制入口温度等于第i-1道次 的轧制出口温度计算值。
可选的,设定轧制工艺参数包括带钢宽度、带钢入口厚度、带钢出口厚 度、乳化液流量、工作辊辊径、轧制力、轧制速度、入口速度、出口速度、 乳化液温度、工作辊温度中的至少一种。
上述方法是统计该类型的冷轧带钢的历史工艺参数,获取第1道次的实际 带钢入口温度平均值,以此值作为带钢开始轧制的初始带钢温度。然后在计 算第1道次的带钢轧制出口温度时,将实际带钢入口温度平均值设定为第1道 次的入口温度值,然后再输入第1道次其它轧制工艺参数的设定值,根据步骤 S4中获取的第1道次的目标带钢温度计算模型,计算带钢在第1道次的轧制出 口温度;
在计算第2道次的轧制出口温度时,以第1道次的轧制出口温度作为第2 道次的轧制入口温度,再结合第2道次的其它轧制工艺参数的设定值。计算出 带钢在第2道次的轧制出口温度。
以此类推,直至计算出最后一个道次,也就是第N道次的轧制出口温 度。
通过对大量带钢的生产数据的统计分析表明,通过应用上述的方法,能 够使温度计算模型确定的各道次轧制出口计算温度与实际检测的轧制出口实 际温度之间的偏差在±15℃以内;若不考虑道次,对所有道次使用相同的计算 模型,获得的每个道次计算温度与实际温度的偏差在±20℃以上。
总的来说,本实施例提供了一种应用于单机架多道次的带钢冷轧的轧制 温度确定方法,首先基于第一带钢温度计算模型进行变换,获得以第一塑性 变形系数、第二塑性变形系数和乳化液调整系数为自变量,带钢出口温度为 因变量的非线性回归模型,然后收集冷轧带钢在每个道次下的轧制历史工艺 参数,以历史工艺参数为输入进行非线性多元回归,得到冷轧带钢在每个道 次下的第一塑性变形系数、第二塑性变形系数和乳化液调整系数的取值,将 这些取值代入第一带钢温度计算模型,获得每个道次下的目标带钢温度计算 模型;上述方案提供了一种以海量实际生产过程数据回归温度计算模型中与 带钢塑性变形和乳化液传热相关系数的方案,特别是根据单机架可逆冷轧的 道次获取带钢稳定段的轧制工艺参数作为回归的输入数据,得到与实际道次 工况相关的塑性变形系数和乳化液传热系数,使获得的各道次下的温度计算 模型更符合对应道次的工况计算条件,有效地提高各道次带钢出口温度的计 算精度,解决了实际轧制条件变动时,计算温度偏差波动性较大的问题,确 保最终获得满足生产需求精度的计算结果。
另一方面,现有的单机架冷轧的温度计算模型存在计算过程繁琐,计算 量大,不能有效地满足工业生产的问题。具体的,现有的一种温度计算模型 如下:
带钢计算温度受到四部分的热量变化的影响,分别是轧制过程中轧辊与 带钢之间的摩擦生热;轧制过程中带钢塑性变形产生的热量;轧辊与带钢之 间的热传导;乳化液对带钢的冷却降温。这四个方面的温度理论计算公式分 别是:
(1)轧件的摩擦热产生的温度变化:
Figure BDA0002816097130000131
Qf=Wf/J
Figure BDA0002816097130000132
tr=(∑li)/vr
Figure BDA0002816097130000133
其中,ΔTf为摩擦生热的温度;ηf为摩擦热的有效系数;h0为轧件的入口 厚度;h1为轧件的出口厚度;lc为接触弧的长度;ρs为轧件密度;cs为轧件的 热熔;Qf为摩擦热;J为热工当量;Wf为单位宽度上的摩擦功;
Figure BDA0002816097130000134
为单位时 间单位面积上的摩擦功;tr为轧辊与轧件的接触时间;li为各变形区的长度;vr为轧辊的线速度。f(x)为轧制力;vn为轧辊与轧件的相对滑动速度。
(2)轧件塑性变形热产生的温度变化:
Figure BDA0002816097130000135
Qp=ηpWp/J
Figure BDA0002816097130000136
Figure BDA0002816097130000137
其中,ΔTp为塑性变形生热的温度;Qp为单位体积的发热量;ηp为纯变形 功的热量变形比;Wp为单位体积的塑性变形功;σ(φ)为变形抗力;σs0为带钢 在零应变速率下的屈服应力;δ为真应变;A为材料参数;N为加工硬化性能 指数;
(3)根据生产现场的经验公式,轧件的热传导作用后,轧件温度的变化 量为:
Figure BDA0002816097130000138
Figure BDA0002816097130000141
Figure BDA0002816097130000142
Figure BDA0002816097130000143
其中,Ttr为轧件的热传导温度;trg为轧件的热传导温度系数;λs为轧件的 导热系数;λr为轧辊的导热系数;t为轧辊和轧件接触的时间;gain为轧辊和轧 件的接触时间系数,取常数1;Ts0为轧件的入口温度;Tr0为轧辊的初始温度; αs为轧件的热透性系数;αr为轧辊的热透性系数;cs为轧件的热熔;cr为轧辊 的热熔;ρr为轧辊的密度;ρs为轧件的密度;
(4)考虑轧件的热传导和冷却因素的轧件的温度:
Figure BDA0002816097130000144
Ts=Ts0+Tp+Tf-Ttr
其中,T为轧件的最终温度;Tc为冷却液的温度;Ts为考虑了轧件的塑性 变形、摩擦热、热传导等影响因素后的轧件的温度;TP为轧件的塑性变形使得 轧件温度的变化量;Tf为轧件与轧辊的摩擦是的轧件温度的变化量;Ttr为轧件 的热传导温度;Ts0为轧件的入口温度;k为乳化液传热系数;ρs为轧件的密度; cs为轧件的热熔;hs为轧件的出口厚度;t为冷却时间。
在上述的现有模型中,一些计算相关的变量值不容易直接获取,计算难 度大;并且现有模型是全道次通用,也没有根据冷轧道次进行调整,因此计 算值与实际值误差较大。
基于此,为了需要转化为更容易获取的工艺参数进行计算,同时提高轧 制温度计算精度,基于前述实施例相同的发明构思,在又一个可选的实施例 中,提出了一种新的温度计算模型,具体如下:
新的温度计算模型考虑四部分的温度计算,分别是:轧制过程中的带钢 塑性变形产生的升温;轧辊与带钢的摩擦升温;轧辊与带钢之间的热传导; 以及带钢考虑塑性变形升温、摩擦升温、热传导降温等因素后的乳化液冷却 降温。带钢温度计算模型为:
Ts=Tc0+(Ts0+Tp+Tf-Ttr-Tc0)×e0.1×A (1)
其中,
Figure BDA0002816097130000151
Figure BDA0002816097130000152
上式中,Ts为带钢的轧制出口计算温度,℃;Tc0为冷却液温度,℃;Ts0为 带钢入口温度,℃;Tp为带钢塑性变形升温的变化量,℃;Tf为带钢摩擦升温 的变化量,℃;Ttr为带钢热传导降温的变化量,℃;ρs为带钢的密度,取值 7800Kg/m3;h为带钢的出口厚度,mm;Cs为带钢的热熔,取值0.12 Kcal/(kg·℃);CV为冷却液流速,L/min;A、B为计算中的中间变量。cgain为 乳化液调整系数;
上述带钢温度计算公式中包含以下几部分的计算:
a)带钢塑性变形生热的温度计算公式为:
Figure BDA0002816097130000153
在(4)式中:
Figure BDA0002816097130000154
Figure BDA0002816097130000155
在式(5)中:
Figure BDA0002816097130000161
其中,Tp为带钢塑性变形升温的变化量,℃;Pg为塑性变形热的有效系数; K为热与温度的转化系数,取值1/427;Pm为平均轧制力,kg/mm2;H为带钢 入口厚度,mm;h为带钢出口厚度,mm;P为轧制力,kg;b为带钢宽度, mm;r′为轧辊弹性压扁半径,mm;r为轧辊半径,mm;CH为常数,取值 0.00214;vr为轧辊速度,m/s;pgaina为第一塑性变形系数;pgainb为第二塑性 变形系数;
b)带钢摩擦生热的温度计算公式为:
Figure BDA0002816097130000162
在式(8)中:
wf=μ×Pm×Vave×t (9)
在式(9)中:
Figure BDA0002816097130000163
Figure BDA0002816097130000164
在式(11)中:
Figure BDA0002816097130000165
Figure BDA0002816097130000166
其中,Tf为带钢摩擦升温的变化量,℃;fg为摩擦热的有效系数,取值 0.5;wf为单位接触面积上的摩擦功,W;μ为带钢与轧辊的摩擦系数;Vave为 带钢的平均相对速度,m/s;t为轧制时间,s;fs为前滑系数;bs为后滑系数; dsv为带钢出口速度,mpm(米/分钟);esv为带钢入口速度,mpm;
c)热传导引起的带钢温度变化的计算公式为:
Figure BDA0002816097130000171
在式(14)中:
Figure BDA0002816097130000172
在式(15)中:
Figure BDA0002816097130000173
Figure BDA0002816097130000174
其中,Ttr为带钢热传导降温的变化量,℃;trg为带钢热传导温度系数,可 取0.6;λs为带钢的导热系数,取值25/3600W/(m·℃);gain为轧辊和带钢的接 触时间系数,取常数1;TM为中间变量;λr为轧辊的导热系数,取值 24/3600W/(m·℃);Tr0为轧辊的初始温度,℃;αr为轧辊热透性系数,m2/s;αs为带钢热透性系数,m2/s;Cr为轧辊的热熔,取值0.116Kcal/(kg·℃);ρr为轧 辊的密度,取值7800Kg/m3
上述方案提供了一种适合单机架冷轧的温度计算模型。该计算模型是对 理论温度计算公式进行简化和优化,以更适宜生产计算、更容易获得的变量 参数代替不易获取的变量,使得温度计算公式的更加实用化,效率更加高效 化;同时还能提高计算精度。
接下来在某厂的单机架冷轧生产线上,基于本实施例中提出的新的温度 计算模型,应用前述实施例中的温度计算方法,其具体实施过程如下:
步骤1:首先基于(1)~(17),代入已知的常量参数,如导热系数,热熔 等,然后进行公式变换,获得温度模型简化计算式Tcal(b,H,h,CV,r,p,vr,esv,dsv,Ts0,Tc0,Tr0),也就是第二带钢温度计算模型,便于多 元非线性回归计算,具体如下:
Figure BDA0002816097130000181
在式(18)中:
E=Ts0+Tf-Ttr-Tc0 (19)
Figure BDA0002816097130000182
在式(19)中:
Figure BDA0002816097130000183
Figure BDA0002816097130000184
在式(20)、(22)中:
Figure BDA0002816097130000185
步骤2:根据本实施例中的带钢温度计算公式收集工艺数据,收集一批次 带钢的轧制稳定段工艺数据,该批次带钢在单机架轧机上执行5道次轧制,每 卷带钢每个道次需要包含轧制稳定段所有点的相关工艺数据,这些相关工艺参 数为13个工艺参数,分别为:带钢宽度b、带钢入口厚度H、带钢出口厚度h、 乳化液流量CV、工作辊辊径r、轧制力P、轧制速度vr、入口速度esv、出口速 度dsv、带钢入口温度Ts0、带钢出口实际温度Tss、乳化液初始温度Tc0、初始轧 辊温度Tr0
接着对获取的批量钢卷的工艺数据进行处理,选取每卷带各道次稳定轧制 段的轧制工艺参数作为计算的数据源。
步骤3:基于步骤1得到的第二带钢温度计算模型,以步骤2收集的轧制 稳定段工艺数据,按道次进行多元非线性回归计算,获得各道次的带钢温度模 型参数pgainai、pgainbi、cgaini,回归过程具体如下:
1)将收集的工艺数据,按到道次整理。其中第i道次的数据处理如下:
第i道次的参数回归过程为,根据收集到的轧制稳定段工艺参数设置回归 使用数据,Xi=[bi Hi hi CVi ri Pi vri esvi dsvi Ts0i Tc0i Tr0i];Yi=[Tssi];
2)以上述步骤的数据为输入,使用Matlab软件的非线性回归函数nlinfit 按道次对步骤带钢温度模型参数pgaina、pgainb、cgain进行回归计算。在Matlab 软件中执行非线性多元回归函数[betai]=nlinfit(HXi,Yi,Tcal,[a b c]),其中a、b、c 给定设定值;获得各道次的回归计算结果,参数pgainai=betai(1)、 pgainbi=betai(2)、cgaini=betai(3)。各道次回归计算的温度模型参数统计如下:
表1:各道次的模型参数回归结果
道次编号i pgaina pgainb cgain
1 0.05 1.15 0.68
2 0.17 0.09 0.43
3 0.08 0.09 0.47
4 0.28 -0.75 0.55
5 0.61 -0.88 0.57
步骤4,将各道次回归计算所得的参数pgainai、pgainbi、cgaini代入温度计 算公式,获得各道次的温度计算公式。
步骤5,按照轧制道次顺序,将各道次的温度计算公式整理,形成本类带 钢轧制过程的轧制温度计算模型。
步骤6,使用新的带钢温度计算模型计算带钢温度,具体如下:
1)统计第一道次的实际带钢入口温度值均值,以此统计值为带钢初始温 度设定值。将此值作为第一道次的入口温度值,计算第一道次的轧制出口温 度;
2)其他各道次的入口温度值为前一道次的轧制出口温度计算值,并以各 道次的温度计算公式和设定轧制工艺参数,计算对应道次的轧制出口计算温 度;
步骤7,收集使用新带钢温度计算公式的相关温度数据,包括计各道次带 钢的轧制出口温度计算值和出口实际值;
步骤8,计算新带钢温度计算公式的带钢温度偏差,并评估温度计算方法 的可行性。
根据以上步骤,在单机架的生产线上进行投入本实施例中提供的温度模 型和计算方法,一段时间后收集生产的工艺参数,包括使用该发明温度计算 方法后的计算带钢温度和实际带钢温度,并统计各道次的带钢温度偏差(即实 际带钢温度减去计算带钢温度),各道次的温度计算偏差基本上控制在±10℃ 之间的范围之内,各道次的带钢温度计算精度得到了有效的提高。可以看 出,本发明提出的温度计算方法满足了生产实际的需求,对实际的单机架冷 轧生产过程具有重要的指导意义。
本实施例提出了一种新的温度计算模型和利用该温度计算模型计算带钢 轧制温度的方法,通过数据分析的方法对影响带钢温度的塑性变形生热和乳 化液降温的计算进行了重新的优化;特别是进行了按道次进行对塑性应变系 数和乳化液传热系数的设定,有效地提高了各道次的温度计算的精度。其 中,根据塑性应变系数与轧制速度的相互影响关系,建立了塑性变形系数关 于轧制速度的线性函数公式;根据乳化液传热系数与乳化液流量的相互影响 关系,建立乳化液调整系数关于乳化液流量的幂函数公式;
进一步的,提供了以海量实际生产过程数据,对温度计算公式中的塑性 变形参数和乳化液调整系数进行非线性回归技术方案。该方案的公式以回归 的结果为依据,确定了与各道次工况相符的计算参数,并且建立单机架冷轧 的温度计算模型,最终获得满足生产需求精度的计算结果;
总的来说,与现有技术相比,本实施例提供的计算模型更加简单,计算 公式中的各工艺参数更加容易获得,使得温度计算过程变得简捷;根据道次 设置不同的计算参数,使其符合不同道次的工况计算条件,有效地提高带钢 温度计算精度,保证温度计算的结果在要求的精度范围以内;解决了实际轧 制条件变动时,计算温度偏差波动性较大的现象。
基于前述实施例相同的发明构思,在又一个可选的实施例中,如图2所 示,提供了一种冷轧带钢的轧制温度确定系统,应用于单机架多道次的带钢 冷轧,轧制温度确定系统包括:
获取模块10,用于获取第一带钢温度计算模型和基于第一带钢温度计算 模型进行变换后的第二带钢温度计算模型;其中,第二带钢温度计算模型是 以带钢的第一塑性变形系数、第二塑性变形系数和乳化液调整系数为自变 量,带钢出口温度为因变量的非线性回归模型;
以及用于获取预设数量的冷轧带钢在每个道次下的轧制工艺参数;轧制 工艺参数包括带钢出口温度以及带钢宽度、带钢入口厚度、带钢出口厚度、 乳化液流量、工作辊辊径、轧制力、轧制速度、入口速度、出口速度、带钢 入口温度、乳化液初始温度、工作辊初始温度中的至少一种;
非线性回归模块20,用于根据轧制工艺参数,对第二带钢温度计算模型 进行非线性回归,获得每个道次下第一塑性变形系数、第二塑性变形系数和 乳化液调整系数的取值;
第一确定模块30,用于根据第一带钢温度计算模型和每个道次下第一塑 性变形系数、第二塑性变形系数和乳化液调整系数的取值,确定每个道次下 的目标带钢温度计算模型;
第二确定模块40,用于根据每个道次下的目标带钢温度计算模型,确定 冷轧带钢在经过每个道次后的轧制出口温度。
可选的,冷轧带钢包括N道次冷轧,N≥2且为整数;
第二确定模块40具体用于:
获取冷轧带钢在第1道次的实际入口温度平均值和每个道次下的设定轧制 工艺参数;
根据第1道次的实际入口温度平均值、第1道次的设定轧制工艺参数和第 1道次下的目标带钢温度计算模型,确定冷轧带钢在第1道次的轧制出口温度 计算值;
根据第i道次的轧制入口温度、第i道次的设定轧制工艺参数和第i道次 下的目标带钢温度计算模型,确定冷轧带钢在第i道次的轧制出口温度计算 值;其中,i依次取值2,3,……,N,第i道次的轧制入口温度等于第i-1道次的 轧制出口温度计算值。
通过本发明的一个或者多个实施例,本发明具有以下有益效果或者优 点:
本发明提供了一种应用于单机架多道次的带钢冷轧的轧制温度确定方 法,首先基于第一带钢温度计算模型进行变换,获得以第一塑性变形系数、 第二塑性变形系数和乳化液调整系数为自变量,带钢出口温度为因变量的非 线性回归模型,然后收集冷轧带钢在每个道次下的轧制历史工艺参数,以历 史工艺参数为输入进行非线性多元回归,得到冷轧带钢在每个道次下的第一 塑性变形系数、第二塑性变形系数和乳化液调整系数的取值,将这些取值代 入第一带钢温度计算模型,获得每个道次下的目标带钢温度计算模型;上述方案提供了一种以海量实际生产过程数据回归温度计算模型中与带钢塑性变 形和乳化液传热相关系数的方案,特别是根据单机架可逆冷轧的道次获取带 钢稳定段的轧制工艺参数作为回归的输入数据,得到与实际道次工况相关的 塑性变形系数和乳化液传热系数,使获得的各道次下的温度计算模型更符合 对应道次的工况计算条件,有效地提高各道次带钢出口温度的计算精度,解 决了实际轧制条件变动时,计算温度偏差波动性较大的问题,确保最终获得 满足生产需求精度的计算结果。
尽管已描述了本申请的优选实施例,但本领域内的普通技术人员一旦得知 了基本创造性概念,则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以,所附权 利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。
显然,本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申 请的精神和范围。这样,倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及 其等同技术的范围之内,则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种冷轧带钢的轧制温度确定方法,其特征在于,应用于单机架多道次的带钢冷轧,所述轧制温度确定方法包括:
获取第一带钢温度计算模型和基于所述第一带钢温度计算模型进行变换后的第二带钢温度计算模型;其中,所述第二带钢温度计算模型是以带钢的第一塑性变形系数、第二塑性变形系数和乳化液调整系数为自变量,带钢出口温度为因变量的非线性回归模型;
获取预设数量的所述冷轧带钢在每个道次下的轧制工艺参数;所述轧制工艺参数包括带钢出口温度以及带钢宽度、带钢入口厚度、带钢出口厚度、乳化液流量、工作辊辊径、轧制力、轧制速度、入口速度、出口速度、带钢入口温度、乳化液初始温度、工作辊初始温度中的至少一种;
根据所述轧制工艺参数,对所述第二带钢温度计算模型进行非线性回归,获得每个道次下所述第一塑性变形系数、所述第二塑性变形系数和所述乳化液调整系数的取值;
根据所述第一带钢温度计算模型和所述每个道次下所述第一塑性变形系数、所述第二塑性变形系数和所述乳化液调整系数的取值,确定每个道次下的目标带钢温度计算模型;
根据所述每个道次下的目标带钢温度计算模型,确定所述冷轧带钢在经过每个道次后的轧制出口温度。
2.如权利要求1所述的轧制温度确定方法,其特征在于,所述冷轧带钢包括N道次冷轧,N≥2且为整数;
所述根据所述每个道次下的目标带钢温度计算模型,确定所述冷轧带钢在经过每个道次后的轧制出口温度,具体包括:
获取所述冷轧带钢在第1道次的实际入口温度平均值和每个道次下的设定轧制工艺参数;
根据所述第1道次的实际入口温度平均值、第1道次的设定轧制工艺参数和第1道次下的目标带钢温度计算模型,确定所述冷轧带钢在第1道次的轧制出口温度计算值;
根据第i道次的轧制入口温度、第i道次的设定轧制工艺参数和第i道次下的目标带钢温度计算模型,确定所述冷轧带钢在第i道次的轧制出口温度计算值;其中,i依次取值2,3,……,N,所述第i道次的轧制入口温度等于第i-1道次的轧制出口温度计算值。
3.如权利要求2所述的轧制温度确定方法,其特征在于,所述设定轧制工艺参数包括带钢宽度、带钢入口厚度、带钢出口厚度、乳化液流量、工作辊辊径、轧制力、轧制速度、入口速度、出口速度、乳化液温度、工作辊温度中的至少一种。
4.如权利要求1所述的轧制温度确定方法,其特征在于,所述第一带钢温度计算模型为:
Ts=Tc0+(Ts0+Tp+Tf-Ttr-Tc0)×e0.1×A
上式中,Ts为带钢的轧制出口计算温度,单位为℃;Tc0为乳化液初始温度,单位为℃;Ts0为带钢入口温度,单位为℃;Tp为带钢塑性变形升温的变化量,单位为℃;Tf为带钢摩擦升温的变化量,单位为℃;Ttr为带钢热传导降温的变化量,单位为℃;
其中:
Figure FDA0003855182840000021
Figure FDA0003855182840000022
上式中,ρs为带钢的密度,单位为Kg/m3;h为带钢的出口厚度,单位为mm;Cs为带钢的热熔,单位为Kcal/(kg·℃);CV为乳化液流速,单位为L/min;cgain为所述乳化液调整系数;
Figure FDA0003855182840000031
Figure FDA0003855182840000032
Figure FDA0003855182840000033
Figure FDA0003855182840000034
上式中,Pg为塑性变形热的有效系数;K为热与温度的转化系数;Pm为平均轧制力,单位为kg/mm2;H为带钢入口厚度,单位为mm;h为带钢出口厚度,单位为mm;P为轧制力,单位为kg;b为带钢宽度,单位为mm;r′为轧辊弹性压扁半径,单位为mm;r为轧辊半径,单位为mm;CH为常数;vr为轧辊速度,单位为m/s;pgaina为所述第一塑性变形系数;pgainb为所述第二塑性变形系数。
5.如权利要求4所述的轧制温度确定方法,其特征在于,所述带钢摩擦升温的变化量Tf根据下式确定:
Figure FDA0003855182840000035
其中:
wf=μ×Pm×Vave×t;
Figure FDA0003855182840000036
Figure FDA0003855182840000037
Figure FDA0003855182840000038
Figure FDA0003855182840000041
上式中,fg为摩擦热的有效系数;wf为单位接触面积上的摩擦功,单位为W;μ为带钢与轧辊的摩擦系数;Vave为带钢的平均相对速度,单位为m/s;t为轧制时间,单位为秒;fs为前滑系数;bs为后滑系数;dsv为带钢出口速度,单位为mpm;esv为带钢入口速度,单位为mpm。
6.如权利要求4所述的轧制温度确定方法,其特征在于,所述带钢热传导降温的变化量Ttr根据下式确定:
Figure FDA0003855182840000042
其中:
Figure FDA0003855182840000043
Figure FDA0003855182840000044
Figure FDA0003855182840000045
上式中,trg为带钢热传导温度系数;λs为带钢的导热系数,单位为W/(m·℃);gain为轧辊和带钢的接触时间系数;λr为轧辊的导热系数,单位为W/(m·℃);Tr0为轧辊的初始温度,单位为℃;αr为轧辊热透性系数,单位为m2/s;αs为带钢热透性系数,单位为m2/s;Cr为轧辊的热熔,单位为Kcal/(kg·℃);ρr为轧辊的密度,单位为Kg/m3;t为轧制时间,单位为秒。
7.如权利要求4所述的轧制温度确定方法,其特征在于,所述第二带钢温度计算模型为:
Figure FDA0003855182840000046
其中:
E=Ts0+Tf-Ttr-Tc0
Figure FDA0003855182840000051
8.如权利要求7所述的轧制温度确定方法,其特征在于,所述带钢摩擦升温的变化量Tf为:
Figure FDA0003855182840000052
所述带钢热传导降温的变化量Ttr为:
Figure FDA0003855182840000053
在上式中,dsv为带钢出口速度,单位为mpm;esv为带钢入口速度,单位为mpm;Tr0为轧辊的初始温度,单位为℃。
9.一种冷轧带钢的轧制温度确定系统,应用于单机架多道次的带钢冷轧,所述轧制温度确定系统包括:
获取模块,用于获取第一带钢温度计算模型和基于所述第一带钢温度计算模型进行变换后的第二带钢温度计算模型;其中,所述第二带钢温度计算模型是以带钢的第一塑性变形系数、第二塑性变形系数和乳化液调整系数为自变量,带钢出口温度为因变量的非线性回归模型;
以及用于获取预设数量的所述冷轧带钢在每个道次下的轧制工艺参数;所述轧制工艺参数包括带钢出口温度以及带钢宽度、带钢入口厚度、带钢出口厚度、乳化液流量、工作辊辊径、轧制力、轧制速度、入口速度、出口速度、带钢入口温度、乳化液初始温度、工作辊初始温度中的至少一种;
非线性回归模块,用于根据所述轧制工艺参数,对所述第二带钢温度计算模型进行非线性回归,获得每个道次下所述第一塑性变形系数、所述第二塑性变形系数和所述乳化液调整系数的取值;
第一确定模块,用于根据所述第一带钢温度计算模型和所述每个道次下所述第一塑性变形系数、所述第二塑性变形系数和所述乳化液调整系数的取值,确定每个道次下的目标带钢温度计算模型;
第二确定模块,用于根据所述每个道次下的目标带钢温度计算模型,确定所述冷轧带钢在经过每个道次后的轧制出口温度。
10.如权利要求9所述的轧制温度确定系统,其特征在于,所述冷轧带钢包括N道次冷轧,N≥2且为整数;
所述第二确定模块具体用于:
获取所述冷轧带钢在第1道次的实际入口温度平均值和每个道次下的设定轧制工艺参数;
根据所述第1道次的实际入口温度平均值、第1道次的设定轧制工艺参数和第1道次下的目标带钢温度计算模型,确定所述冷轧带钢在第1道次的轧制出口温度计算值;
根据第i道次的轧制入口温度、第i道次的设定轧制工艺参数和第i道次下的目标带钢温度计算模型,确定所述冷轧带钢在第i道次的轧制出口温度计算值;其中,i依次取值2,3,……,N,所述第i道次的轧制入口温度等于第i-1道次的轧制出口温度计算值。
CN202011411057.2A 2020-12-03 2020-12-03 冷轧带钢的轧制温度确定方法及确定系统 Active CN112387791B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011411057.2A CN112387791B (zh) 2020-12-03 2020-12-03 冷轧带钢的轧制温度确定方法及确定系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011411057.2A CN112387791B (zh) 2020-12-03 2020-12-03 冷轧带钢的轧制温度确定方法及确定系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112387791A CN112387791A (zh) 2021-02-23
CN112387791B true CN112387791B (zh) 2022-11-18

Family

ID=74605796

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011411057.2A Active CN112387791B (zh) 2020-12-03 2020-12-03 冷轧带钢的轧制温度确定方法及确定系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112387791B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114818456B (zh) * 2022-02-18 2023-01-24 北京科技大学 一种冷连轧带钢全长变形抗力预测方法及优化方法
CN115647077B (zh) * 2022-12-09 2023-04-18 首钢智新迁安电磁材料有限公司 一种提高温度控制精度的冷连轧机组及其控制方法

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2528048B2 (ja) * 1991-09-12 1996-08-28 新日本製鐵株式会社 厚板圧延における温度制御方法
JP4744226B2 (ja) * 2005-08-08 2011-08-10 株式会社神戸製鋼所 冷却制御モデルの学習方法及び圧延材の冷却方法。
EP1958711A1 (en) * 2007-02-16 2008-08-20 Siemens VAI Metals Technologies Ltd. Method and apparatus for thermo-mechanical controlled rolling of metal plates and strips
JP5077437B2 (ja) * 2008-09-11 2012-11-21 東芝三菱電機産業システム株式会社 冷間タンデム圧延機の圧延速度制御方法
CN101992218B (zh) * 2009-08-25 2013-05-01 鞍钢股份有限公司 冷轧带钢板形控制目标值的修正方法
CN104001736B (zh) * 2013-02-22 2016-04-27 宝山钢铁股份有限公司 热连轧机带钢温度控制方法
CN106269897B (zh) * 2015-06-12 2018-04-27 宝山钢铁股份有限公司 一种单机架可逆冷轧机组润滑控制方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN112387791A (zh) 2021-02-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104942019B (zh) 一种带钢冷轧过程宽度自动控制方法
CN112387791B (zh) 冷轧带钢的轧制温度确定方法及确定系统
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
CN110773573B (zh) 一种板形调控功效系数实测数据处理方法
CN110802114B (zh) 一种冷轧板带轧制力的计算方法
CN102363159B (zh) 一种单张板精密冷轧板厚测量系统的厚度控制方法
CN104785543B (zh) 一种基于滑动平均滤波的热轧带钢凸度反馈控制方法
CN113434994B (zh) 一种基于热轧原板热轧工艺参数预测冷轧变形抗力的方法
CN103962390A (zh) Vc辊平整机湿平整过程中张力与轧制压力综合设定方法
CN105344720B (zh) 一种精轧带钢终轧温度的在线控制方法
CN110434172B (zh) 一种炉卷和精轧机组连轧的负荷分配计算方法
CN114818456B (zh) 一种冷连轧带钢全长变形抗力预测方法及优化方法
CN104238498A (zh) 热连轧管线钢组织及力学性能预测的方法
CN101417292A (zh) 依托常规轧制模型控制中低牌号电工钢轧制的方法
Kurpe et al. Improvement of process parameters calculation for coil rolling at the steckel mill
CN113434968B (zh) 一种基于钢板化学成分预测冷轧变形抗力的方法
CN1641356B (zh) 硬线产品显微组织与力学性能预报系统
CN116108932A (zh) 一种钢铁生产过程数据和机理融合模型建立方法
CN112474826A (zh) 一种热连轧中间坯厚度分布的计算方法
KR102448426B1 (ko) 어닐링 로의 작동 방법
RU2655398C2 (ru) Способ производства проката
CN115846418A (zh) 一种热轧钢材高温氧化速率的预测方法
EP3922371B1 (en) Method of cooling control for thick steel plate, cooling control device, and method of producing thick steel plate
CN111215457A (zh) 中厚板轧后控制冷却方法、装置及电子设备
CN112131728B (zh) 一种钢带异步连轧过程的变形抗力计算方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant