CN113182363B - 一种单机架宽厚板轧机的力臂系数计算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种单机架宽厚板轧机的力臂系数计算方法,涉及板材轧制技术领域,包括确定力臂系数的影响因素为变形区形状系数和压下率,建立力臂系数的回归模型;根据实际轧制过程中测得的数据,计算出力臂系数、变形区形状系数和压下率的实际值;将力臂系数、变形区形状系数和压下率的实际值代入力臂系数的回归模型,对力臂系数回归模型中的回归模型参数进行非线性回归,得到力臂系数模型。本发明建立的力臂系数计算方法可以显著提高单机架宽厚板轧机的力臂系数计算精度,进而提高轧制力矩的计算精度,减少因轧制力矩计算不准确带来的卡钢及因轧制力矩计算过大带来的轧机不能最大能力地发挥压下量。
Description
技术领域
本发明涉及板材轧制技术领域,特别是涉及一种单机架宽厚板轧机的力臂系数计算方法。
背景技术
在宽厚板生产中,由于钢种的多样化以及对尺寸精度要求的不断提高,要求轧机的设定和控制更加灵活和准确。轧制力矩是中厚板轧制过程中最重要的工艺参数之一,精确预报轧制力矩,对优化轧制规程,充分发挥设备能力并确保设备安全具有重要意义。计算轧制力矩普遍采用轧制力、接触弧长及力臂系数相乘的公式形式,这种方法模型形式简单,物理意义明确,但同时力矩计算精度直接受轧制力、接触弧长和力臂系数三个因素的影响。这三个影响因素中,轧制力计算研究已经很多,其精度能够保证;接触弧长的物理意义和计算公式明确;因此,力臂系数计算成为影响轧制力矩计算精度的关键。
力臂系数影响因素较多,较难计算准确。对热轧中厚板而言,目前力臂系数计算普遍根据经验值选取,热轧中厚板力臂系数的选取范围为0.5~0.55。但在实际应用中发现,采用经验值的形式,计算精度有限。尤其是针对单机架宽厚板轧机,由于一台单机架轧机要在功能上涵盖宽厚板轧制的粗轧和精轧阶段,而粗轧和精轧阶段,轧件厚度和压下量变化特别大,轧制变形区特征完全不同,力臂系数也显著不同,如果采用经验值,会造成轧制力矩的偏差过大。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是,克服现有技术的缺点,提供一种单机架宽厚板轧机的力臂系数计算方法。
为了解决以上技术问题,本发明的技术方案如下:
一种单机架宽厚板轧机的力臂系数计算方法,包括,
确定力臂系数的影响因素为变形区形状系数和压下率,以变形区形状系数和压下率为自变量,以力臂系数为因变量,建立力臂系数的回归模型,所述力臂系数与所述变形区形变系数正相关,所述力臂系数与所述压下率负相关,建立的力臂系数的回归模型如下:,其中,是力臂系数,是变形区形状系数,是压下率,是回归模型参数;
根据实际轧制过程中测得的数据,计算出力臂系数、变形区形状系数和压下率的实际值;
将力臂系数、变形区形状系数和压下率的实际值代入力臂系数的回归模型,对力臂系数回归模型中的回归模型参数进行非线性回归,计算出回归模型参数,得到力臂系数模型。
作为本发明所述单机架宽厚板轧机的力臂系数计算方法的一种优选方案,其中:所述根据实际轧制过程中测得的数据,计算出力臂系数的实际值包括:
通过如下公式一至公式四计算出力臂系数的实际值;
作为本发明所述单机架宽厚板轧机的力臂系数计算方法的一种优选方案,其中:所述根据实际轧制过程中测得的数据,计算出变形区形状系数和压下率的实际值包括:
根据公式五和公式六计算出变形区形状系数,根据公式七计算出压下率;
作为本发明所述单机架宽厚板轧机的力臂系数计算方法的一种优选方案,其中:所述将力臂系数、变形区形状系数和压下率的实际值代入力臂系数的回归模型,对力臂系数回归模型中的回归模型参数进行非线性回归,包括:
将若干组力臂系数、变形区形状系数和压下率的实际值代入力臂系数的回归模型,且任意一组力臂系数、变形区形状系数和压下率的实际值为同一轧制道次下计算得到。
作为本发明所述单机架宽厚板轧机的力臂系数计算方法的一种优选方案,其中:所述力臂系数、变形区形状系数和压下率的实际值至少为5组。
本发明的有益效果是:
本发明建立的力臂系数计算方法可以显著提高单机架宽厚板轧机的力臂系数计算精度,进而提高轧制力矩的计算精度,减少因轧制力矩计算不准确带来的卡钢及因轧制力矩计算过大带来的轧机不能最大能力地发挥压下量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明提供的一种单机架宽厚板轧机的力臂系数计算方法的流程示意图;
图2为本发明实施例提供的厚板轧制过程变形区受力示意图;
图3为本发明提供单机架宽厚板轧机的力臂系数计算方法计算得到的预测值与经验法计算得到的预测值的对比示意图。
具体实施方式
为使本发明的内容更容易被清楚地理解,下面根据具体实施方式并结合附图,对本发明作出进一步详细的说明。
图1为本发明提供的一种单机架宽厚板轧机的力臂系数计算方法的流程示意图,图1所示的方法包括步骤S101至步骤S103,具体如下:
S101、确定力臂系数的关键影响因素为变形区形状系数和压下率,以变形区形状系数和压下率为自变量,以力臂系数为因变量,建立力臂系数的回归模型。
具体的,考虑力臂系数的影响因素,并兼顾粗轧和精轧两个阶段,可确定变形区形状系数和压下率为力臂系数的两个关键影响因素,且力臂系数与变形区形变系数正相关,力臂系数与压下率负相关。以变形区形状系数和压下率这两个关键影响因素作为自变量,以力臂系数为因变量,建立力臂系数的回归模型,具体回归模型如下:。其中,是力臂系数,是变形区形状系数,是压下率,是回归模型参数。
S102、根据实际轧制过程中测得的数据,计算出力臂系数、变形区形状系数和压下率的实际值。
具体的,图3为中厚板轧制过程变形区受力示意图。在实际轧制过程中,轧制力、压下量等数据可直接测量得到,而力臂系数无法直接计算得到,但是可以通过轧制力矩公式结合实际轧制过程中的数据反求出实际力臂系数,具体方法如下:
先测量轧制过程中的轧制力、轧制力矩、轧件宽度、轧件压下量、轧件的道次入口厚度和道次出口厚度以及轧辊的初始半径和压扁半径,然后通过如下公式一至公式四计算出实际力臂系数;
再根据公式五和公式六计算出变形区形状系数,根据公式七计算出压下率;
可以理解的是,在计算力臂系数、变形区形状系数和压下率的实际值时,上述公式一至公式七中使用的各个参数值为同一轧制道次中测量得到的各个参数值。
S103、将力臂系数、变形区形状系数和压下率的实际值代入力臂系数的回归模型,对力臂系数回归模型中的回归模型参数进行非线性回归,计算出回归模型参数,得到力臂系数模型。
具体的,将多组计算得到的力臂系数、变形区形状系数和压下率的实际值代入上述步骤S101中的回归模型,从而对力臂系数回归模型中的回归模型参数进行非线性回归,计算出回归模型参数的值,进而得到具体的力臂系数模型。
可以理解的是,代入回归模型中的任意一组力臂系数、变形区形状系数和压下率的实际值均为同一轧制道次下计算得到的各个参数值。
下面以实际轧制过程中实际轧制参数对上述计算方法进行说明:
实际轧制过程中轧机的设备参数见表1,
表1:单机架宽厚板轧机设备参数表
按照本发明提供的单机架宽厚板轧机的力臂系数计算方法进行如下操作流程:
S101、确定力臂系数的关键影响因素为变形区形状系数和压下率,以变形区形状系数和压下率为自变量,以力臂系数为因变量,建立力臂系数的回归模型。具体回归模型如下:。其中,是力臂系数,是变形区形状系数,是压下率,是回归模型参数。
S102、根据实际轧制过程中测得的数据,计算出力臂系数、变形区形状系数和压下率的实际值。
具体的,以一块轧件的实际力臂计算为例,该轧件的基本信息数据如表2所示,该轧件的实际轧制数据如表3所示,
表2:轧件基本信息数据表
表3:轧件实际轧制数据表
实际力臂系数计算时模型参数的取值如下:
计算第1道次的实际力臂系数,该道次的实际数据如下:
计算变形区形状系数和压下率:
按照上述计算方法,计算不同工艺条件下的多组力臂系数、变形区形状系数和压下率,计算得到的回归数据见表4。
表4:回归数据表
S103、将力臂系数、变形区形状系数和压下率的实际值代入力臂系数的回归模型,对力臂系数回归模型中的回归模型参数进行非线性回归,计算出回归模型参数,得到力臂系数模型。
具体的,将表4中若干组力臂系数、变形区形状系数和压下率的实际值代入力臂系数的回归模型,计算得到回归模型参数: =-0.625, =0.064, =-0.446, =0.228, =1.446,从而得到具体的力臂系数模型。
将上述得到的力臂系数模型应用于轧制力矩的计算,与经验方法对比,可由图3看出,力臂系数模型预报的精度明显高于经验法。
因此,本发明建立的力臂系数计算方法可以显著提高单机架宽厚板轧机的力臂系数计算精度,进而提高轧制力矩的计算精度,减少因轧制力矩计算不准确带来的卡钢及因轧制力矩计算过大带来的轧机不能最大能力地发挥压下量。
除上述实施例外,本发明还可以有其他实施方式;凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案,均落在本发明要求的保护范围。
Claims (5)
4.根据权利要求1所述的单机架宽厚板轧机的力臂系数计算方法,其特征在于:所述将力臂系数、变形区形状系数和压下率的实际值代入力臂系数的回归模型,对力臂系数回归模型中的回归模型参数进行非线性回归,包括:
将若干组力臂系数、变形区形状系数和压下率的实际值代入力臂系数的回归模型,且任意一组力臂系数、变形区形状系数和压下率的实际值为同一轧制道次下计算得到。
5.根据权利要求1所述的单机架宽厚板轧机的力臂系数计算方法,其特征在于:所述力臂系数、变形区形状系数和压下率的实际值至少为5组。
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