CN117019884B - 一种冷连轧各机架出口板形预测可视化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明的一种冷连轧各机架出口板形预测可视化方法，包括：获取每个机架的现场轧制数据；根据第一机架的现场轧制数据建立第一机架的有限元模型，进行仿真实验提取稳定轧制阶段的带钢横截面节点数据；根据每个机架的轧辊几何数据、轧辊材料性能数据、轧制工艺参数、入口处的带钢宽向不同位置处的拉伸数据及上一机架的有限元模型的带钢横截面节点数据，建立当前机架的有限元模型；利用每一机架的有限元模型对三种板形执行机构进行控制变量实验，提取每一机架的有限元模型的带钢相对长度差数据并计算每一机架的三种板形执行机构的调控功效系数数据；利用每一机架的三种板形执行机构的调控功效系数建立多机架的出口带钢板形预测数学模型。
Description
技术领域
本发明属于带钢轧制技术领域，涉及一种冷连轧各机架出口板形预测可视化方法。
背景技术
随着科技水平的不断提高，更多新技术被用于冷轧的生产与加工过程中，用户对冷轧产品的质量要求日愈提升。带钢板形好坏是影响冷轧薄板整体产品质量的核心因素之一，轧制带材的板形精确控制因而十分重要。现代冷连轧产线在实际生产中一般通过多道次、多种板形调控手段协调配合得到带钢的良好板形，大幅提升企业利润。因此，若在实际生产中可以预测带钢板形曲线在各轧制道次随轧机各板形执行机构协调控制后的变化情况，为实际生产中不同尺寸规格的出口带钢板形快速调整提供依据，将极大提高轧制板带板形质量。
针对获取冷连轧仿真研究，国内研究人员做了一些相关研究。公开号为CN112916624 A的中国发明专利“一种UCM轧机板形执行机构调控功效系数获取方法”，利用三维弹塑性有限元法构建了UCM轧机和带钢的三维弹塑性有限元模型，获取了UCM轧机板形执行机构调控功效系数的方法。中国期刊文章“六辊冷轧机功效系数的研究”（轧钢, 2013,30(5): 1-4.）提出了采用修正的影响函数法建立了六辊冷轧机的辊系弹性变形计算模型，通过求解轧后带钢横向平直度分布来确定各板形调控机构的功效系数。申请号为CN202110727729.9的中国发明专利“一种多机架冷连轧板形有限元仿真方法”基于数据传递方法获取了冷连轧过程的仿真方法。公开号为CN116371942A的中国发明专利“一种基于带钢横向强度不均的横向厚度分布预测方法”给出了一种冷轧单机架的横向厚度预测方法。公开号为CN116329297A的中国发明专利“一种基于轧件横向力学性能差异的板形预测方法”在考虑轧件横向力学性能有所差异条件下给出一种预测出口带钢板形方法。
上述研究所存在不足主要有四个方面：（1）轧件材料几何形状存在诸多假设，目前的理想带钢模型忽略了来料以及传递轧制过程中在几何空间上的带钢不规则变形；（2）轧件材料力学性能存在诸多假设，带钢在实际生产过程中沿着宽度方向力学性能并非均匀分布，且由于加工硬化等因素，这种非均匀分布的力学性能还会传递与继承；（3）以往板形执行机构调控功效仿真研究基本针对单机架开展，即使是多机架冷连轧仿真也存在诸多假设，并且以单机架类推冷连轧过程中各机架的板形执行机构调控功效；（4）未结合多机架冷连轧过程板形调控机理给出多道次、多板形调控手段的出口带钢板形预测方法。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种冷连轧各机架出口板形预测可视化方法。
本发明提供一种冷连轧各机架出口板形预测可视化方法，包括：
步骤1：在良好轧制过程中进行轧机急停机，获取每个机架的现场轧制数据；
步骤2：根据获取的第一机架的现场轧制数据建立第一机架的有限元模型，进行仿真实验提取稳定轧制阶段的带钢横截面节点数据和轧制力数据；
步骤3：将仿真获得的带钢横截面节点数据、轧制力数据与现场轧制数据进行对比验证第一机架的有限元模型的精度；
步骤4：根据获取的每个机架的轧辊几何数据、轧辊材料性能数据、轧制工艺参数、入口处的带钢宽向不同位置处的拉伸数据以及上一机架的有限元模型稳定轧制阶段的带钢横截面节点数据，建立当前机架的有限元模型；
步骤5：利用建立的每一机架的有限元模型对三种板形执行机构进行控制变量实验，提取每一机架的有限元模型稳定轧制阶段的带钢相对长度差数据并计算每一机架的三种板形执行机构的调控功效系数数据；
步骤6：利用每一机架的三种板形执行机构的调控功效系数数据建立多机架的出口带钢板形预测数学模型并进行精度验证，并对多机架的出口带钢板形预测数学模型进行封装得到每一机架出口带钢板形预测的二维和三维可视化软件；
本发明的一种冷连轧各机架出口板形预测可视化方法，至少具有以下有益效果：
（1）首先，所提供的多机架冷连轧有限元模型考虑了冷连轧过程中带钢几何形状的整体继承与传递情况，可以实现带钢横截面形状以及平直度在冷连轧过程中的传递仿真；
（2）其次，本发明建立的多机架冷连轧有限元模型考虑了对冷连轧过程中带钢横向累积变形的研究，可以实现带钢横向力学性能在冷连轧过程中的传递仿真，使得仿真模型更加贴近实际；
（3）再次，采用本发明提供的方法可以精确求解出冷连轧过程中每一机架的板形执行机构调控功效，并结合调控机理使用一种数学回归式给出了每一机架出口带钢板形预测模型，可为实际生产中快速调整各机架板形执行机构调节量以达到良好板形提供依据，对解决冷连轧过程中各机架出口带钢板形曲线精准预报与控制这一问题提供了一种新方法；
（4）最后，本发明是基于轧制理论和有限元显示动力学的仿真模拟，可有效避免实验导致的设备和时间损耗，降低企业成本。
附图说明
图1是本发明的一种冷连轧各机架出口板形预测可视化方法的流程图；
图2是各机架入口带钢横向厚度分布曲线；
图3是各机架入口带钢屈服强度变化情况；
图4a是第一机架出口处的带钢横向厚度分布数据与实测的第一机架出口处的带钢几何数据验证图；
图4b是第二机架出口处的带钢横向厚度分布数据与实测的第二机架出口处的带钢几何数据验证图；
图4c是第三机架出口处的带钢横向厚度分布数据与实测的第三机架出口处的带钢几何数据验证图；
图4d是第四机架出口处的带钢横向厚度分布数据与实测的第四机架出口处的带钢几何数据验证图；
图4e是第五机架出口处的带钢横向厚度分布数据与实测的第五机架出口处的带钢几何数据验证图；
图4f是第六机架出口处的带钢横向厚度分布数据与实测的第六机架出口处的带钢几何数据验证图；
图5a是第一机架的出口带钢板形预测数学模型精度验证图；
图5b是第二机架的出口带钢板形预测数学模型精度验证图；
图5c是第三机架的出口带钢板形预测数学模型精度验证图；
图5d是第四机架的出口带钢板形预测数学模型精度验证图；
图5e是第五机架的出口带钢板形预测数学模型精度验证图；
图5f是第六机架的出口带钢板形预测数学模型精度验证图。
具体实施方式
本实施例中以某厂的1800mm UCM六辊冷连轧机组为例，建立等比例高精度多机架冷连轧有限元模型。
如图1所示，一种冷连轧各机架出口板形预测可视化方法，其特征在于，包括：
步骤1：在来料钢卷的中间板形良好轧制过程中进行轧机急停机，获取每个机架的现场轧制数据；
具体实施时，现场轧制数据包括：每个机架的轧辊几何数据和轧辊材料性能数据、每个机架的轧制工艺参数、第一机架入口处以及每个机架出口处的带钢几何数据以及每个机架入口处的带钢宽向不同位置处的拉伸数据。
所述步骤1具体为：
步骤1.1：获取每个机架的所有轧辊几何和材料性能数据，包括每个机架的工作辊辊身长度、中间辊辊身长度、支撑辊辊身长度、工作辊辊颈、中间辊辊颈、支撑辊辊颈、材料密度、弹性模量和泊松比。轧辊几何和材料性能数据如表1所示。
表1轧辊几何和材料性能数据表。
步骤1.2：获取每个机架的轧制工艺参数，包括摩擦系数、前/后张力、工作辊弯辊力、中间辊弯辊力和中间辊横移量，具体如表2所示。
表2轧制工艺参数表。
步骤1.3：获取第一机架入口处以及每个机架出口处的带钢几何数据，带钢几何数据包括带钢宽度数据和横向厚度分布数据；
具体实施时，测得带钢宽度为1198.5mm，本实施例中获取的各机架入口带钢横向厚度分布曲线如图2所示。
步骤1.4：截取每个机架入口处部分带钢，沿带钢宽度方向将带钢等间距分成N份带钢试样，对每份带钢试样进行拉伸实验，获取所有带钢试样的N条真实应力-应变曲线，进而获取每个机架入口处的带钢宽向不同位置处的拉伸数据，再进一步对拉伸数据处理获得带钢有限元模型建模所需的力学性能数据，所述步骤1.4具体为：
步骤1.4.1：首先，定义真实应力-应变曲线由弹性变形阶段、均匀塑性变形阶段和局部塑性变形阶段组成；弹性变形阶段和均匀塑性变形阶的分界点为屈服点，此时的应力称为屈服应力；均匀塑性变形阶和局部塑性变形阶段的分界点为塑性失稳点，此时的应力称为抗拉强度；应力-应变曲线的末端是塑性变形的终止点，试样发生断裂；
步骤1.4.2：求出屈服点对应的屈服应力σs：
；
其中，P s是材料开始屈服时的载荷，由试验机载荷刻度盘读出；S 0是试样原始横截面面积；
步骤1.4.3：随后找出均匀塑性变形阶段各瞬时的流动应力即真实应力Y和对数应变∈：
；
；
其中，P为各加载瞬间的载荷，由试验机载荷刻度盘读出；S为各加载瞬间试样的横截面面积，由体积不变条件求出：
；
其中，l 0是试样标距的原始长度；Δl是试样标距的伸长量；同样塑性失稳点的应力和应变也由上式求出；
步骤1.4.4：到达塑性失稳点后试样开始出现颈缩，但颈缩后的局部塑性变形阶段的各加载瞬间横截面面积不能由体积不变条件求出，因此需找出断裂时的真实应力Y K1及其对应的对数应变∈ K1：
；
；
其中，P K1是试样断裂时的载荷；S K1是试样断裂时的横截面面积；l K1是试样断裂时的标距总长度；
至此，在真实应力-应变坐标系中确定出了未修正的真实应力-应变曲线；
步骤1.4.5：由于颈缩出现后截面发生局部收缩，此时需要去除形状硬化效应对真实应力-应变关系曲线的影响，使用下式对颈缩后的局部塑性变形阶段的曲线进行修正：
；
其中，Y K2是去除形状硬化后的真实应力；d是试件颈缩处直径；ρ是试件颈缩处外形曲率半径。
至此，可得用于各机架入口带钢有限元模型建模的宽向不同位置处的真实应力-应变曲线，即所需的力学性能数据。本实施例中，各机架入口带钢整体屈服强度变化情况在图3给出；
步骤2：根据获取的第一机架的现场轧制数据建立第一机架的有限元模型，进行仿真实验提取稳定轧制阶段的带钢横截面节点数据和轧制力数据，所述步骤2具体为：
步骤2.1：进行第一机架有限元模型建模过程中的假设和简化：
（1）将每个机架的轧机牌坊视作中间辊、支撑辊的限位体，中间辊限位体起限制轧制和轴向位移的作用，支撑辊限位体起限制压下、轧制和轴向位移的作用，且均设置为刚性体材料；
（2）把每个机架的所有轧辊设置为各向同性线弹性材料，材料的应力-应变关系服从广义胡克定律；
步骤2.2：利用ANSYS/LS-DYNA平台，根据获取的第一机架轧辊几何和材料性能数据、轧制工艺参数、带钢几何和带钢宽向不同位置处的力学性能数据，采用咬入-压下-轧制方法进行第一机架有限元模型的建模工作，所述步骤2.2具体为：
步骤2.2.1：根据步骤1获取的第一机架的轧辊几何、材料性能数据以及轧制工艺参数，在ANSYS/LS-DYNA平台使用SOLID164八节点六面体单元进行轧辊有限元几何建模并定义轧辊模型材料属性，完成轧辊的几何和力学性能建模；
步骤2.2.2：建立以带钢宽向中心位置点为坐标原点，以带钢厚度、宽度、长度为轴的三维坐标系，根据步骤1.3获取的带钢几何数据对带钢进行有限元几何建模，随后将步骤1.4获取的带钢宽向力学性能数据赋值到带钢有限元模型上不同位置处；至此，完成带钢的几何和横向力学性能建模。
步骤2.3：对第一机架的有限元模型中施加质量缩放以及系统阻尼提高有限元模型的稳定性和精度；随后采用咬入-压下-轧制方法进行实验，提取该有限元模型稳定轧制阶段的带钢横截面节点数据和轧制力数据；咬入-压下-轧制方法指的是先将带钢咬入轧辊内，随后给轧辊一个压下指令并转动，最后完成轧制实验。
在第一轧制道次有限元模型中施加取值为10的质量缩放因子，质量缩放临界时间步长取值为，以及取值为620的系统阻尼，提高模型稳定性和精度，随后进行实验。
步骤3：将仿真获得的带钢横截面节点数据、轧制力数据与现场轧制数据进行对比验证第一机架的有限元模型的精度；
步骤3.1：提取模拟实验中带钢稳定轧制阶段的轧制力平均值，该值与步骤1.2获取的现场实际轧制力值的相对误差低于+5%；
同时，提取轧制前后的n个稳定轧制阶段横截面上的上、下表层带钢节点坐标计算得到轧后横向厚度分布曲线，并与步骤1.3获取的现场实际带钢横向厚度分布数据对比验证模型准确度。本实施例中，对仿真获得的第一机架出口处的带钢横向厚度分布数据与实测的第一机架出口处的带钢几何数据验证如图 4a 所示。
步骤4：根据获取的每个机架的轧辊几何数据、轧辊材料性能数据、轧制工艺参数、入口处的带钢宽向不同位置处的拉伸数据以及上一机架的有限元模型稳定轧制阶段的带钢横截面节点数据，建立当前机架的有限元模型，所述步骤4具体为：
步骤4.1：为考虑带钢几何和横向力学性能的轧制遗传性，根据步骤1获取的第二机架轧辊几何和材料性能数据、轧制工艺参数、第二机架入口处的带钢宽向不同位置处的力学性能数据以及步骤2中提取到的第一机架的有限元模型稳定轧制阶段的带钢横截面节点数据建立第二机架的有限元模型，具体为：
步骤4.1.1：根据步骤1获取的第二机架轧辊几何和材料性能数据、轧制工艺参数建立第二机架的轧机有限元几何模型并对每个轧辊赋值材料属性；
步骤4.1.2：利用提取的第一机架轧后横向厚度分布曲线、步骤1.3获取的带钢宽度数据重新建立SOLID164八节点六面体单元的第二轧制道次带钢有限元几何模型，重新对带钢边部网格施加网格细化；随后，使用步骤1中获取的第二机架入口处的带钢宽向不同位置处的力学性能数据赋值到带钢有限元模型上不同位置处；至此，完成第二轧制道次带钢有限元模型的几何和横向力学性能建模。
步骤4.1.3：对建立完成的第二轧制道次有限元模型进行实验；
步骤4.2：使用步骤1.3获取的第二机架出口带钢几何数据和步骤1.2获取的第二机架轧制力数据验证第二轧制道次有限元模型精度；
步骤4.3：后续机架的有限元模型的建立均与步骤4.1相同，后续每一机架建模时都采用上一机架的有限元模型稳定轧制阶段的带钢横截面节点数据替代入口带钢几何数据进行建模，所有机架的有限元模型组成多机架冷连轧有限元模型。并使用ANSYS中的APDL语言编写多机架冷连轧有限元模型仿真程序，通过将执行有限元建模与分析的脚本语言集成为宏命令，实现冷连轧过程的快速参数化建模。本实施例中，对后续各机架出口带钢横向厚度分布数据与出口处的带钢几何数据进行验证如图4b-4f所示。
步骤5：利用建立的每一机架的有限元模型对三种板形执行机构进行控制变量实验，提取每一机架的有限元模型稳定轧制阶段的带钢相对长度差数据并计算每一机架的三种板形执行机构的调控功效系数数据，所述步骤5具体为：
步骤5.1：利用建立的每一机架有限元模型对三种板形执行机构进行控制变量实验，提取每一机架有限元模型在每个控制变量实验的稳定轧制阶段的带钢相对长度差数据；
步骤5.1.1：更改多机架冷连轧有限元模型中的每一机架的工作辊弯辊力、中间辊弯辊力、中间辊横移量的取值，进行模拟实验；
步骤5.1.2：在ANSYS/LS-DYNA平台提取每个轧制实验稳定轧制阶段的轧制前后带钢长度数据，计算获得对应的轧后带钢纵向纤维条的相对长度差数据，设板形执行机构编号为i，其调节量为Δu i ，在第i种板形执行机构的调节量Δu i 的作用下x α 处带钢轧制前后纵向纤维条的相对延伸差变化量表示为：
；
式中，为选取的纵向纤维条的轧前长度，/>为选取的纵向纤维条的轧后长度；
步骤5.2：对带钢相对长度差数据进行计算，得到每一机架的三种板形执行机构的调控功效系数数据：
通过带钢轧制前后纵向纤维条的相对延伸差变化量对板形调控功效系数进行表示为：
；
式中，为第i种板形执行机构在x α 处的调控功效系数。
步骤6：利用每一机架的三种板形执行机构的调控功效系数数据建立多机架的出口带钢板形预测数学模型并进行精度验证，并对多机架的出口带钢板形预测数学模型进行封装得到每一机架出口带钢板形预测的二维和三维可视化软件，所述步骤6具体为：
步骤6.1：利用步骤5得到的每一机架的三种板形执行机构的调控功效系数数据建立每一机架出口带钢板形预测数学计算方程式，得到多机架的出口带钢板形预测数学模型，所述步骤6.1具体为：
步骤6.1.1：对步骤5中获取的每个机架的三种板形执行机构的调控功效系数曲线使用六次Legendre多项式进行拟合，获取三种板板形执行机构的调控功效系数曲线的拟合系数A 0、A 1、A 2、A 4、A 6，采用的六次Legendre正交多项式如下式：
；
其中，E(x)为带钢板形曲线；A 0为常数项、A 1、A 2、A 4、A 6分别为调控功效系数曲线的一次、二次、四次和六次项拟合系数，其绝对值大小表明功效系数曲线中对一次、二次、四次和六次板形缺陷的调控分量；x为带钢宽度方向归一化后无量纲坐标，x∈[-1,1]；e(x)为拟合误差；
步骤6.1.2：每一机架出口带钢板形预测数学计算方程式可建立为：
；
其中，I P 为计算得到的板形预测值，I FEM 为步骤4中每个模拟实验后提取的轧后板形值；
；
；
；
其中，V WRB 为工作辊弯辊力，V IRB 为中间辊弯辊力，V IRS 为中间辊横移量，A 1W 、A 2W 、A 4W 和A 6W 分别为工作辊弯辊调控功效系数曲线一次、二次、四次、六次项拟合系数；A 1I 、A 2I 、A 4I 和A 6I 分别为中间辊弯辊调控功效系数曲线一次、二次、四次、六次项拟合系数；A 1S 、A 2S 、A 4S 和A 6S 中间辊横移调控功效系数曲线一次、二次、四次、六次项拟合系数；
；
；
；
步骤6.1.3：将每一机架的出口带钢板形预测数学计算方程式组合即得到多机架的出口带钢板形预测数学模型；在该模型中，输入工作辊弯辊力、中间辊弯辊力和中间辊横移量调控值，即可获得每一机架的出口带钢板形曲线。
步骤6.2：对多机架的出口带钢板形预测数学模型进行精度验证；
将各个机架的出口带钢板形预测数学计算方程式计算的出口带钢板形结果和相应机架的有限元模型的仿真结果进行相似性对比，建立的多机架的出口带钢板形预测数学模型精度验证结果如图5a-5f所示。
步骤6.3：对每一机架出口带钢板形预测数学模型进行封装，得到多机架的出口带钢板形预测的二维+三维可视化软件。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明的思想，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种冷连轧各机架出口板形预测可视化方法，其特征在于，包括：
步骤1：在良好轧制过程中进行轧机急停机，获取每个机架的现场轧制数据；
步骤2：根据获取的第一机架的现场轧制数据建立第一机架的有限元模型，进行仿真实验提取稳定轧制阶段的带钢横截面节点数据和轧制力数据；
步骤3：将仿真获得的带钢横截面节点数据、轧制力数据与现场轧制数据进行对比验证第一机架的有限元模型的精度；
步骤4：根据获取的每个机架的轧辊几何数据、轧辊材料性能数据、轧制工艺参数、入口处的带钢宽向不同位置处的拉伸数据以及上一机架的有限元模型稳定轧制阶段的带钢横截面节点数据，建立当前机架的有限元模型；
步骤5：利用建立的每一机架的有限元模型对三种板形执行机构进行控制变量实验，提取每一机架的有限元模型稳定轧制阶段的带钢相对长度差数据并计算每一机架的三种板形执行机构的调控功效系数数据；
步骤6：利用每一机架的三种板形执行机构的调控功效系数数据建立多机架的出口带钢板形预测数学模型并进行精度验证，并对多机架的出口带钢板形预测数学模型进行封装得到每一机架出口带钢板形预测的二维和三维可视化软件；
所述步骤1中的现场轧制数据包括：每个机架的轧辊几何数据和轧辊材料性能数据、每个机架的轧制工艺参数、第一机架入口处以及每个机架出口处的带钢几何数据以及每个机架入口处的带钢宽向不同位置处的拉伸数据；
所述步骤1具体为：
步骤1.1：获取每个机架的所有轧辊几何和材料性能数据，包括每个机架的工作辊辊身长度、中间辊辊身长度、支撑辊辊身长度、工作辊辊颈、中间辊辊颈、支撑辊辊颈、材料密度、弹性模量和泊松比；
步骤1.2：获取每个机架的轧制工艺参数，包括摩擦系数、前/后张力、工作辊弯辊力、中间辊弯辊力和中间辊横移量；
步骤1.3：获取第一机架入口处以及每个机架出口处的带钢几何数据，带钢几何数据包括带钢宽度数据和横向厚度分布数据；
步骤1.4：截取每个机架入口处部分带钢，沿带钢宽度方向将带钢等间距分成N份带钢试样，对每份带钢试样进行拉伸实验，获取所有带钢试样的N条真实应力-应变曲线，进而获取每个机架入口处的带钢宽向不同位置处的拉伸数据，再进一步对拉伸数据处理获得带钢有限元模型建模所需的力学性能数据；
所述步骤2具体为：
步骤2.1：进行第一机架有限元模型建模过程中的假设和简化：
(1)将每个机架的轧机牌坊视作中间辊、支撑辊的限位体，中间辊限位体起限制轧制和轴向位移的作用，支撑辊限位体起限制压下、轧制和轴向位移的作用，且均设置为刚性体材料；
(2)把每个机架的所有轧辊设置为各向同性线弹性材料，材料的应力-应变关系服从广义胡克定律；
步骤2.2：利用ANSYS/LS-DYNA平台，根据获取的第一机架轧辊几何和材料性能数据、轧制工艺参数、带钢几何和带钢宽向不同位置处的力学性能数据，采用咬入-压下-轧制方法进行第一机架有限元模型的建模工作；
步骤2.3：对第一机架的有限元模型中施加质量缩放以及系统阻尼提高有限元模型的稳定性和精度；随后采用咬入-压下-轧制方法进行实验，提取该有限元模型稳定轧制阶段的带钢横截面节点数据和轧制力数据；咬入-压下-轧制方法指的是先将带钢咬入轧辊内，随后给轧辊一个压下指令并转动，最后完成轧制实验；
所述步骤4具体为：
步骤4.1：为考虑带钢几何和横向力学性能的轧制遗传性，根据步骤1获取的第二机架轧辊几何和材料性能数据、轧制工艺参数、第二机架入口处的带钢宽向不同位置处的力学性能数据以及步骤2中提取到的第一机架的有限元模型稳定轧制阶段的带钢横截面节点数据建立第二机架的有限元模型；
步骤4.2：验证第二机架有限元模型精度；
步骤4.3：后续机架的有限元模型的建立均与步骤4.1相同，后续每一机架建模时都采用上一机架的有限元模型稳定轧制阶段的带钢横截面节点数据替代入口带钢几何数据进行建模，所有机架的有限元模型组成多机架冷连轧有限元模型；
所述步骤5具体为：
步骤5.1：利用建立的每一机架有限元模型对三种板形执行机构进行控制变量实验，提取每一机架有限元模型在每个控制变量实验的稳定轧制阶段的带钢相对长度差数据；
步骤5.1.1：更改多机架冷连轧有限元模型中的每一机架的工作辊弯辊力、中间辊弯辊力、中间辊横移量的取值，进行模拟实验；
步骤5.1.2：在ANSYS/LS-DYNA平台提取每个轧制实验稳定轧制阶段的轧制前后带钢长度数据，计算获得对应的轧后带钢纵向纤维条的相对长度差数据，设板形执行机构编号为i，其调节量为Δui，在第i种板形执行机构的调节量Δui的作用下xα处带钢轧制前后纵向纤维条的相对延伸差变化量ΔIα，i(xα)表示为：
式中，L(xα)为选取的纵向纤维条的轧前长度，l(xα)为选取的纵向纤维条的轧后长度；
步骤5.2：对带钢相对长度差数据进行计算，得到每一机架的三种板形执行机构的调控功效系数数据：
通过带钢轧制前后纵向纤维条的相对延伸差变化量对板形调控功效系数进行表示为：
式中，Eα，i(xα)为第i种板形执行机构在xα处的调控功效系数；
所述步骤6具体为：
步骤6.1：利用步骤5得到的每一机架的三种板形执行机构的调控功效系数数据建立每一机架出口带钢板形预测数学计算方程式，得到多机架的出口带钢板形预测数学模型；
步骤6.2：对多机架的出口带钢板形预测数学模型进行精度验证；
步骤6.3：对每一机架出口带钢板形预测数学模型进行封装，得到多机架的出口带钢板形预测的二维+三维可视化软件；
所述步骤6.1具体为：
步骤6.1.1：对步骤5中获取的每个机架的三种板形执行机构的调控功效系数曲线使用六次Legendre多项式进行拟合，获取三种板板形执行机构的调控功效系数曲线的拟合系数A0、A1、A2、A4、A6，采用的六次Legendre正交多项式如下式：
其中，E(x)为带钢板形曲线；A0为常数项、A1、A2、A4、A6分别为调控功效系数曲线的一次、二次、四次和六次项拟合系数，其绝对值大小表明功效系数曲线中对一次、二次、四次和六次板形缺陷的调控分量；x为带钢宽度方向归一化后无量纲坐标，x∈[-1,1]；e(x)为拟合误差；
步骤6.1.2：每一机架出口带钢板形预测数学计算方程式可建立为：
IP＝IFEM+effWRB+effIRB+effIRS；
其中，IP为计算得到的板形预测值，IFEM为步骤5.1.1中每个模拟实验后提取的轧后板形值；
effWRB＝VWRB×{[A0W+A1W+A2W×lgd2+A4W×lgd4+A6W×lgd6+e(x)]}；
effIRB＝VIRB×{[A0I+A1I+A2I×lgd2+A4I×lgd4+A6I×lgd6+e(x)]}；
effIRS＝VIRS×{[A0S+A1S+A2S×lgd2+A4S×lgd4+A6S×lgd6+e(x)]}；
其中，VWRB为工作辊弯辊力，VIRB为中间辊弯辊力，VIRS为中间辊横移量，A1W、A2W、A4W和A6W分别为工作辊弯辊调控功效系数曲线一次、二次、四次、六次项拟合系数；A1I、A2I、A4I和A6I分别为中间辊弯辊调控功效系数曲线一次、二次、四次、六次项拟合系数；A1S、A2S、A4S和A6S中间辊横移调控功效系数曲线一次、二次、四次、六次项拟合系数；
步骤6.1.3：将每一机架的出口带钢板形预测数学计算方程式组合即得到多机架的出口带钢板形预测数学模型；在该模型中，输入工作辊弯辊力、中间辊弯辊力和中间辊横移量调控值，即可获得每一机架的出口带钢板形曲线。
2.如权利要求1所述的冷连轧各机架出口板形预测可视化方法，其特征在于，所述步骤1.4具体为：
步骤1.4.1：首先，定义真实应力-应变曲线由弹性变形阶段、均匀塑性变形阶段和局部塑性变形阶段组成；弹性变形阶段和均匀塑性变形阶的分界点为屈服点，此时的应力称为屈服应力；均匀塑性变形阶和局部塑性变形阶段的分界点为塑性失稳点，此时的应力称为抗拉强度；应力-应变曲线的末端是塑性变形的终止点，试样发生断裂；
步骤1.4.2：求出屈服点对应的屈服应力σs：
其中，Ps是材料开始屈服时的载荷，由试验机载荷刻度盘读出；S0是试样原始横截面面积；
步骤1.4.3：随后找出均匀塑性变形阶段各瞬时的流动应力即真实应力Y和对数应变∈：
其中，P为各加载瞬间的载荷，由试验机载荷刻度盘读出；S为各加载瞬间试样的横截面面积，由体积不变条件求出：
其中，l0是试样标距的原始长度；Δl是试样标距的伸长量；同样塑性失稳点的应力和应变也由上式求出；
步骤1.4.4：到达塑性失稳点后试样开始出现颈缩，但颈缩后的局部塑性变形阶段的各加载瞬间横截面面积不能由体积不变条件求出，因此需找出断裂时的真实应力YK1及其对应的对数应变∈K1：
其中，PK1是试样断裂时的载荷；SK1是试样断裂时的横截面面积；
至此，在真实应力-应变坐标系中确定出了未修正的真实应力-应变曲线；
步骤1.4.5：由于颈缩出现后截面发生局部收缩，此时需要去除形状硬化效应对真实应力-应变关系曲线的影响，使用下式对颈缩后的局部塑性变形阶段的曲线进行修正：
其中，YK2是去除形状硬化后的真实应力；d是试件颈缩处直径；ρ是试件颈缩处外形曲率半径。
3.如权利要求1所述的冷连轧各机架出口板形预测可视化方法，其特征在于，所述步骤2.2具体为：
步骤2.2.1：根据步骤1获取的第一机架的轧辊几何、材料性能数据以及轧制工艺参数，在ANSYS/LS-DYNA平台使用SOLID164八节点六面体单元进行轧辊有限元几何建模并定义轧辊模型材料属性，完成轧辊的几何和力学性能建模；
步骤2.2.2：建立以带钢宽向中心位置点为坐标原点，以带钢厚度、宽度、长度为轴的三维坐标系，根据步骤1.3获取的带钢几何数据对带钢进行有限元几何建模，随后将步骤1.4获取的带钢宽向力学性能数据赋值到带钢有限元模型上不同位置处；至此，完成带钢的几何和横向力学性能建模。
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