JPS6280226A - 鋼材の変態率制御冷却方法 - Google Patents
鋼材の変態率制御冷却方法Info
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- JPS6280226A JPS6280226A JP22068085A JP22068085A JPS6280226A JP S6280226 A JPS6280226 A JP S6280226A JP 22068085 A JP22068085 A JP 22068085A JP 22068085 A JP22068085 A JP 22068085A JP S6280226 A JPS6280226 A JP S6280226A
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- aimed
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- cooling
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-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C21—METALLURGY OF IRON
- C21D—MODIFYING THE PHYSICAL STRUCTURE OF FERROUS METALS; GENERAL DEVICES FOR HEAT TREATMENT OF FERROUS OR NON-FERROUS METALS OR ALLOYS; MAKING METAL MALLEABLE, e.g. BY DECARBURISATION OR TEMPERING
- C21D9/00—Heat treatment, e.g. annealing, hardening, quenching or tempering, adapted for particular articles; Furnaces therefor
- C21D9/52—Heat treatment, e.g. annealing, hardening, quenching or tempering, adapted for particular articles; Furnaces therefor for wires; for strips ; for rods of unlimited length
- C21D9/54—Furnaces for treating strips or wire
- C21D9/56—Continuous furnaces for strip or wire
- C21D9/573—Continuous furnaces for strip or wire with cooling
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B21—MECHANICAL METAL-WORKING WITHOUT ESSENTIALLY REMOVING MATERIAL; PUNCHING METAL
- B21B—ROLLING OF METAL
- B21B37/00—Control devices or methods specially adapted for metal-rolling mills or the work produced thereby
- B21B37/74—Temperature control, e.g. by cooling or heating the rolls or the product
- B21B37/76—Cooling control on the run-out table
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- Organic Chemistry (AREA)
- Heat Treatments In General, Especially Conveying And Cooling (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
本発明は、鋼材の変態率制御冷却方法に係り、特に、熱
間圧延等の熱間で圧延されて製造される鋼板、形鋼、棒
鋼及びその他の同様な鋼材の変態率を制御する際に用い
るのに好適な、所望の材質を得るために、鋼材の変態現
象モデルから予め計算した目標変態率パターンに沿って
該鋼材を制御冷ＩＪｊする鋼材の変態率１ＩＩｌ制御冷
却方法の改良に関する。
間圧延等の熱間で圧延されて製造される鋼板、形鋼、棒
鋼及びその他の同様な鋼材の変態率を制御する際に用い
るのに好適な、所望の材質を得るために、鋼材の変態現
象モデルから予め計算した目標変態率パターンに沿って
該鋼材を制御冷ＩＪｊする鋼材の変態率１ＩＩｌ制御冷
却方法の改良に関する。
鋼材の材質を決めているのは、γ鉄からα鉄への変態状
況であり、この変態挙動を制御することが、材質を制御
する上で重要である。 従って、従来から鋼材の材質を制御する方法として、鋼
材の温度を管理することが行われていた。 しかしながら、ｔＪ４材の材質は温度のみでなく変態挙
動にも大きく影響され、又、鋼の変態挙動は、鋼の成分
、圧延条件（圧下荷重、歪み量）、冷却条件（板厚、ロ
ール温度、デスケーリング条件、水温、外気温）等によ
って変化する。従って、冷却によって変態を管理しよう
とする場合、上記の要因を各種設定して、その状況下毎
の変態挙動を予め観測しておく必要があるが、制御対象
となる全鋼材を観測するのは困難である。 一方、従来から、鋼材の変態量を検出することにより、
加工条件、温度条件を変更して変態量を制御する方法が
、例えば特公昭５３−２５３０９で提案されている。 しかしながら、この方法では、加工途中での変態化が所
定の範囲内になっているかどうかの判定により制御する
に止まり、最終的に目的とする材質の製品をｉ９るため
の変態量の経時変化、即ち変態率パターンについては何
等考慮されていなかった。 一方、変態現象をモデル化し、鋼材の冷却条件、成分、
圧延スケジュールから、圧延過程若しくは冷却過程での
変態率変化、即ち、鋼の変態開始、終了曲線（ＴＴＴ曲
線）を与える技術が、例えばＹｏｓｈｉｈｉｒｏ Ｓ
Ａ Ｉ Ｔｏ ｅｔ ａｔ、ｌ ｎｔｅｒｒｌａｔｉ
ＯｒｌａｌＣｏｎｒｅｒｅｎｃｅｏｎ ５ｔｅｅｌ
Ｒｏｌｌｉｎｇ、２．１３０９−１３２０ （１９８
０）で提案されている。
況であり、この変態挙動を制御することが、材質を制御
する上で重要である。 従って、従来から鋼材の材質を制御する方法として、鋼
材の温度を管理することが行われていた。 しかしながら、ｔＪ４材の材質は温度のみでなく変態挙
動にも大きく影響され、又、鋼の変態挙動は、鋼の成分
、圧延条件（圧下荷重、歪み量）、冷却条件（板厚、ロ
ール温度、デスケーリング条件、水温、外気温）等によ
って変化する。従って、冷却によって変態を管理しよう
とする場合、上記の要因を各種設定して、その状況下毎
の変態挙動を予め観測しておく必要があるが、制御対象
となる全鋼材を観測するのは困難である。 一方、従来から、鋼材の変態量を検出することにより、
加工条件、温度条件を変更して変態量を制御する方法が
、例えば特公昭５３−２５３０９で提案されている。 しかしながら、この方法では、加工途中での変態化が所
定の範囲内になっているかどうかの判定により制御する
に止まり、最終的に目的とする材質の製品をｉ９るため
の変態量の経時変化、即ち変態率パターンについては何
等考慮されていなかった。 一方、変態現象をモデル化し、鋼材の冷却条件、成分、
圧延スケジュールから、圧延過程若しくは冷却過程での
変態率変化、即ち、鋼の変態開始、終了曲線（ＴＴＴ曲
線）を与える技術が、例えばＹｏｓｈｉｈｉｒｏ Ｓ
Ａ Ｉ Ｔｏ ｅｔ ａｔ、ｌ ｎｔｅｒｒｌａｔｉ
ＯｒｌａｌＣｏｎｒｅｒｅｎｃｅｏｎ ５ｔｅｅｌ
Ｒｏｌｌｉｎｇ、２．１３０９−１３２０ （１９８
０）で提案されている。
しかしながら、上記の変態現象モデルにおいても、モデ
ルの対象が限られており、多品種（ル制御対象となる全
鋼ｌ）の変態現象を再現しているとはいい難い。このた
め、従来変態率による制御冷却を行うのは、一部の鋼材
に限られていた。又、変態率制御を行っているものにつ
いても、前述のようなモデルの精度によるところが大き
く、モデルの誤差がそのまま変態率制御の誤差となって
いた。
ルの対象が限られており、多品種（ル制御対象となる全
鋼ｌ）の変態現象を再現しているとはいい難い。このた
め、従来変態率による制御冷却を行うのは、一部の鋼材
に限られていた。又、変態率制御を行っているものにつ
いても、前述のようなモデルの精度によるところが大き
く、モデルの誤差がそのまま変態率制御の誤差となって
いた。
本発明は、前記従来の問題点を解消するべくなされたも
ので、制御に用いられる変態現象モデルの精度を向上さ
せることができ、常に変態現象モデルを最適な状態で使
用することができる鋼材の変態率制御冷却方法を提供ザ
ることを目的とする。
ので、制御に用いられる変態現象モデルの精度を向上さ
せることができ、常に変態現象モデルを最適な状態で使
用することができる鋼材の変態率制御冷却方法を提供ザ
ることを目的とする。
本発明は、Ｐｆ＋望のｔｒＡ質を得るために、鋼材の変
態現象モデルから予め計算した目標変態率パターンに沿
って該鋼材を制御冷却する鋼材の変態率制御冷却方法に
おいて、第１図にその要旨を示す如く、前記鋼材の実測
変態率と計算変態率の差に基づいて、前記変態現象モデ
ルの補正値を求め、この補正値を用いて、次に冷却する
鋼材の目標変態率パターンを修正して冷却することによ
り、前記目的を達成したものである。 又、本発明の実施態様は、前記補正値が、温度と時間の
関数として与えられる変態の開始・終了曲線のパラメー
タを補正するものとしたものである。
態現象モデルから予め計算した目標変態率パターンに沿
って該鋼材を制御冷却する鋼材の変態率制御冷却方法に
おいて、第１図にその要旨を示す如く、前記鋼材の実測
変態率と計算変態率の差に基づいて、前記変態現象モデ
ルの補正値を求め、この補正値を用いて、次に冷却する
鋼材の目標変態率パターンを修正して冷却することによ
り、前記目的を達成したものである。 又、本発明の実施態様は、前記補正値が、温度と時間の
関数として与えられる変態の開始・終了曲線のパラメー
タを補正するものとしたものである。
本発明においては、所望のｔ４質を得るために、鋼材の
変態現象モデルから予め計算した目標変態率パターンに
沿って該ｕＡ材を制御冷却するに際して、前記鋼材の実
測変態率と計算変態率の差に基づいて、前記変態現象モ
デルの補正値を求め、この補正値を用いて、次に冷却す
る鋼材の目標変態率パターンを修正して冷却するように
している。 従って、制御に用いられる変態現象モデルの精度を向上
させることができ、変態現象モデルを常に最適な状態で
使用することができる。よって・鋼材の冶金的性質を目
標通りにして、良品質の成品を得ることができる。 又、前記補正値を、温度と時間の関数として与えられる
変態の開始・終了曲線のパラメータを補正するものとし
た場合には、変態現象モデルを容易に且つ的確に修正す
ることができる。
変態現象モデルから予め計算した目標変態率パターンに
沿って該ｕＡ材を制御冷却するに際して、前記鋼材の実
測変態率と計算変態率の差に基づいて、前記変態現象モ
デルの補正値を求め、この補正値を用いて、次に冷却す
る鋼材の目標変態率パターンを修正して冷却するように
している。 従って、制御に用いられる変態現象モデルの精度を向上
させることができ、変態現象モデルを常に最適な状態で
使用することができる。よって・鋼材の冶金的性質を目
標通りにして、良品質の成品を得ることができる。 又、前記補正値を、温度と時間の関数として与えられる
変態の開始・終了曲線のパラメータを補正するものとし
た場合には、変態現象モデルを容易に且つ的確に修正す
ることができる。
【実施例１
以下図面を参照して、本発明に係る鋼材の変態率制御冷
却方法が採用された、連続熱間圧延工程の仕上圧延以降
の冷却設備の実施例を詳細に説明する。 本実施例において、仕上最終スタンド１２を出た鋼板１
０は、第２図に示ず如く、冷却水バンク１６で制御冷却
された後、巻取機１４で巻取られる。 本実施例においては、データ入出力装置２０から変態率
セットアツプ装置２２に、目標材質、圧延温度、板厚、
圧延荷ｍ等の圧延条件、鋼材の成分等のデータを入力す
る。 変態率セットアツプ袋口２２は、例えば前述のＹ−８Ａ
ＩＴＯの変態現象モデル、材質の予測モデルによって、
目標の冷却パターンを含む目標変態率パターンを粋出す
る。 具体的には、まず冷却パターン（時間に対する鋼板温度
）を仮定し、この仮定した冷却パターンで、冷却水バン
ク１６のバンクパターン、変態率パターン、予測材質Ｍ
Ｐｃａｌを計算する。この予測材質ＭＰＣａｌを求める
計綽には、例えば、前述のＹ−８ＡＩＴ○の材質予測モ
デルを用いることができる。この材質予測モデルは、成
分、圧延条件、冷却パターンから変態現象モデルを得て
、次にこの変態現象モデルから変態率パターンを得て、
この変態率パターンから材質回帰式による予測材質ＭＰ
Ｃａｌを求める構成となっている。 次に、冷却パターンを順次変えて、代表的な複数の冷却
パターンについて予測材質ＭＰＣａｌを求める。このよ
うにして求めた複数の冷却パターンに対する予測材質Ｍ
Ｐｃａｌのなかで、最も目標材質Ｍ Ｐ ｏに近い冷却
パターンを選択し、該選択冷却パターンについて、目標
材質Ｍ Ｐ ｏに予測材質Ｍｌ）ｃａｔが近付くよう収
束計算を行う。 所定の目標材質精度ε０を満足する冷却パターンが得ら
れて確定すると、前出の材質予測モデル内の変態現象モ
デルによって目標変ｆぶ率パターンを確定する。 求めた目標変１ぶ率パターン、目標冷却パターンは、バ
ンク制ｍ装置２４に入力される。 バンクｆ、’ＪｔｌｌＨｉ１２４では、例えば冷却ゾー
ン内に設置した複数の変態率センサ２６で検出し、変態
率演算装置２８で求めた実測変態率と目標変態率と比較
して、冷部水バンク１６の開閉を行い、鋼板１０の冷却
制御を行う。 本発明では、このような制御冷却方法で問題となるモデ
ルの精度を向上させるために、実績データ収集装置３０
及び学習制御装置３２を使用して、モデルの適応修正を
行う。 ここでは、Ｙ−３ＡＩＴＯの前記変態現象モデルを例に
とって説明する。この変態現象モデルによれば、変態の
開始・終了曲線は、温度と時間の関数として、次式で与
えられる。 （Ｓ−３ｏ ）／ （ＳＮ ８０ ）＝ １
／ｅＸＩ） （−ｊ４） ＊（（（１−ｉＪ ｏ
＋／（ＬＩ Ｎ−〇〇 ） ）′２＊８Ｘｌ）（−
３／２（（ＩＪ 、−ｕ Ｏ）／（ＬＩ Ｎ −Ｌ
Ｉ Ｏ） ） ）・・・・・・ （１） ここで、平衡温度をＴｏ（’Ｃ）、ノーズ温度をＴＮ（
’Ｃ）、平衡時−ｒ ｏの時間をｔｏ（Ｓｅｅ）、ノー
ズ位置ＴＮの時間をｔＮ（ｓｅｃ ）として、Ｕ＝１０
００／ （Ｔ＋２７３＞、ｕ ｏ−１０００／（Ｔｏ
＋２７３＞ 、ｕ Ｎ−１０００／ （ＴＮ＋２７３＞
、 Ｓ＝Ｊ！ｎｔ、 ５ｏ＝ｊ！ ロｔｏ、Ｓ
Ｎ ＝ｎｎｔＮである。 前出（１）式の関係を図示すると、第３図に示す如くと
なり、これらの曲線は、ＴＴＴ曲線と称される。 ここで、（Ｔｏ、Ｓｏ）、（ＴＮ、ＳＮ）は、成分及び
オーステナイト粒度の関数として表わされ、例えばフェ
ライトの開始曲線のノーズ位置■、Ｊｓ及びその時間ｔ
Ｎｆｓは、次式で表わされる。 ＴＮｒｓ＝ｆ （ＢＴＮｌｆｓ（Ｋ） ＋ＢＴＮ２ｆｓ
（Ｋ）＊ （０，８−Ｃ（２）））＊Ｃ（Ｋ＞ ・
・・・・・ （２） Ｊｌ ｎｔ、ｒｓ＝Σ （ＢＳＮ １ ｆｓ（Ｋ）＋Ｂ
ＳＮ ２ｆｓＪ （Ｋｌ （０，８−Ｃ（２））） ＊Ｃ（Ｋ） ・・・・・・ （３） ここで、式中のパラメータＢＴＮ １ ｆｓＳＢＴＮ２
ｒｓＳＢＳＮ１ｆｓ、Ｂ５Ｎ２ｆｓは、ＴＴＴパラメー
タと称される、成分やオーステナイト粒度の影響係数で
あり、変数Ｃは、オーステナイト粒度をＡＧＳとして、
次の通りである。 Ｃ（１）−１・・・・・・（４） Ｃ（２）＝Ｃ％、・・・・・・（５） Ｃ（３）＝Ｍｎ％・・・・・・（６） Ｃ（４）−３ｉ％・・・・・・（７）、Ｃ（５）−Ｎｉ
％・・・・・・（８） Ｃ（６）＝Ｃｒ％・・・・・・（９） Ｃ（７）＝ （Ｍｒ−０，０８）’ ・・・（１０）Ｃ
（８）−Ｃｕ％・・・・・・（１１）Ｃ（９ン ＝Ｍｎ
ＸＩＯ’／Ｃ（１０） ・・・ （１２）Ｃ（１
０）＝２：ｌ：：１： （ＡＧＳ／２＞・・・（１３）
パーライトの開始曲線や終了曲線、パイナイトの開始曲
線や終了曲線も、同様の手法によって求められる。 以上のようにして得られる一対の開始・終了曲線と、実
績データ収集装置３０によって集められた温度と時間の
関係から、変態率の経時変化を求めることができる。従
って、開始曲線を補正することで変態の開始時間の補正
が可能であり、又、終了曲線を補正することで、変態の
終了時間を補正することができる。 学習制御装置３２は、上記のような学習補正を行う。第
４図は、実測変態率と、学習ｉ制御装置３２の入力側に
おけるモデルで計算した変態率を比較して示す。又、第
５図は、同じく実測変態率と、学習制御装置３２の出側
におけるモデルで計算した変１ぶ率を比較して示すもの
である。第４図及び第５図から明らかなように、学習制
御装置３２では、変態率センサ２６の情報とモデルの計
算値の差をもとに、モデルの補正値（学習値）を計算す
る。 具体的には、例えばまず実測変態率から変態開始点ＴＳ
Ｏと変態終了点ＴＰＯを求める。次いで、モデルの計算
値から、同じく変態開始点ＴＳＣと変態終了点ＴＦＣを
求める。次いで、次式を用いて、変態開始時間補正量Δ
ＴＳと変態開始時間補正量ΔＴＦを計算する。 ΔＴＳ＝ＴＳＯ−ＴＳＣ・・・・・・（１４）ΔＴＦ＝
ＴＦＯ−ＴＦＣ・・・・・・（１５）次いで、計算され
た変態開始時間補正量ΔＴＳと変態終了時間補正量ΔＴ
Ｆの値によって、前記ＴＴＴパラメータ中の定数項（例
えばＢＳＮ １（１））を補正する。−例として、フェ
ライトの開始曲線の補正を行う式を次に示す。 ΔＢ５Ｎ１ｆｓ（１）＝Ｊ２ｎ （ΔＴ Ｓ＋ ｅｘ
ｐ（βｎｔＮｆｓ） ） ／ｎｎｔＮｆｓ−（１６）こ
こで、ΔＢ５Ｎ１ｆｓ（１）は、フェライト開始曲線の
ノーズ位置ＴＮｆＳを求めるためのＴＴＴパラメータの
補正ω（学習値）である。 終了曲線も同様にして補正することができる。 次いで、次式により、次の鋼板に学習値とじてフィード
バックする値Ｂ５Ｎ１ｆｓ（１）−を求める。 Ｂ５Ｎ１ｆｓ（１）−＝Δ８ＳＮ１ｆｓ（１）Ｘ（学習
ゲイン）＋Ｂ５Ｎ１ｆｓ・・・（１７）このようにして
求められた学習値は、変態率セットアツプ装置２２内の
ＴＴＴパラメータテーブル（モデルの係数）へ格納され
る。従って、次の鋼材のセットアツプ計算を行う時には
、この学習値を使用して制御を行うことになる。勿論、
学習値を鋼材のサイズ、用途、鋼種毎に分類することも
可能である。 なお前記実施例においては、熱間連続圧延における仕上
圧延機出側の冷却を例にとって説、明していたが、本発
明の適用範囲はこれに限定されず、圧延中に制御冷却を
行う場合等、材質制御を伴う冷却にはすべて適用可能で
ある。なお、圧延過程での変態率変化を求める場合には
、変態率センサを圧延機間に設置することができる。 【発明の効果】 以上説明した通り、本発明によれば、既に変態率制御を
行った鋼材の変態挙動から求めた学習値を次の変態率制
御に用いることができるので、制御に用いられる変態現
象モデルの精度が向上でき、常にモデルを最適な状態で
使用することができる。 従って、鋼材の冶金的性質を目標通りにして良品質の製
品を得ることができるという優れた効果を有する。 学習の効果は、第４図（学習前）と第５図（学習後）に
比較して示した通りである。
却方法が採用された、連続熱間圧延工程の仕上圧延以降
の冷却設備の実施例を詳細に説明する。 本実施例において、仕上最終スタンド１２を出た鋼板１
０は、第２図に示ず如く、冷却水バンク１６で制御冷却
された後、巻取機１４で巻取られる。 本実施例においては、データ入出力装置２０から変態率
セットアツプ装置２２に、目標材質、圧延温度、板厚、
圧延荷ｍ等の圧延条件、鋼材の成分等のデータを入力す
る。 変態率セットアツプ袋口２２は、例えば前述のＹ−８Ａ
ＩＴＯの変態現象モデル、材質の予測モデルによって、
目標の冷却パターンを含む目標変態率パターンを粋出す
る。 具体的には、まず冷却パターン（時間に対する鋼板温度
）を仮定し、この仮定した冷却パターンで、冷却水バン
ク１６のバンクパターン、変態率パターン、予測材質Ｍ
Ｐｃａｌを計算する。この予測材質ＭＰＣａｌを求める
計綽には、例えば、前述のＹ−８ＡＩＴ○の材質予測モ
デルを用いることができる。この材質予測モデルは、成
分、圧延条件、冷却パターンから変態現象モデルを得て
、次にこの変態現象モデルから変態率パターンを得て、
この変態率パターンから材質回帰式による予測材質ＭＰ
Ｃａｌを求める構成となっている。 次に、冷却パターンを順次変えて、代表的な複数の冷却
パターンについて予測材質ＭＰＣａｌを求める。このよ
うにして求めた複数の冷却パターンに対する予測材質Ｍ
Ｐｃａｌのなかで、最も目標材質Ｍ Ｐ ｏに近い冷却
パターンを選択し、該選択冷却パターンについて、目標
材質Ｍ Ｐ ｏに予測材質Ｍｌ）ｃａｔが近付くよう収
束計算を行う。 所定の目標材質精度ε０を満足する冷却パターンが得ら
れて確定すると、前出の材質予測モデル内の変態現象モ
デルによって目標変ｆぶ率パターンを確定する。 求めた目標変１ぶ率パターン、目標冷却パターンは、バ
ンク制ｍ装置２４に入力される。 バンクｆ、’ＪｔｌｌＨｉ１２４では、例えば冷却ゾー
ン内に設置した複数の変態率センサ２６で検出し、変態
率演算装置２８で求めた実測変態率と目標変態率と比較
して、冷部水バンク１６の開閉を行い、鋼板１０の冷却
制御を行う。 本発明では、このような制御冷却方法で問題となるモデ
ルの精度を向上させるために、実績データ収集装置３０
及び学習制御装置３２を使用して、モデルの適応修正を
行う。 ここでは、Ｙ−３ＡＩＴＯの前記変態現象モデルを例に
とって説明する。この変態現象モデルによれば、変態の
開始・終了曲線は、温度と時間の関数として、次式で与
えられる。 （Ｓ−３ｏ ）／ （ＳＮ ８０ ）＝ １
／ｅＸＩ） （−ｊ４） ＊（（（１−ｉＪ ｏ
＋／（ＬＩ Ｎ−〇〇 ） ）′２＊８Ｘｌ）（−
３／２（（ＩＪ 、−ｕ Ｏ）／（ＬＩ Ｎ −Ｌ
Ｉ Ｏ） ） ）・・・・・・ （１） ここで、平衡温度をＴｏ（’Ｃ）、ノーズ温度をＴＮ（
’Ｃ）、平衡時−ｒ ｏの時間をｔｏ（Ｓｅｅ）、ノー
ズ位置ＴＮの時間をｔＮ（ｓｅｃ ）として、Ｕ＝１０
００／ （Ｔ＋２７３＞、ｕ ｏ−１０００／（Ｔｏ
＋２７３＞ 、ｕ Ｎ−１０００／ （ＴＮ＋２７３＞
、 Ｓ＝Ｊ！ｎｔ、 ５ｏ＝ｊ！ ロｔｏ、Ｓ
Ｎ ＝ｎｎｔＮである。 前出（１）式の関係を図示すると、第３図に示す如くと
なり、これらの曲線は、ＴＴＴ曲線と称される。 ここで、（Ｔｏ、Ｓｏ）、（ＴＮ、ＳＮ）は、成分及び
オーステナイト粒度の関数として表わされ、例えばフェ
ライトの開始曲線のノーズ位置■、Ｊｓ及びその時間ｔ
Ｎｆｓは、次式で表わされる。 ＴＮｒｓ＝ｆ （ＢＴＮｌｆｓ（Ｋ） ＋ＢＴＮ２ｆｓ
（Ｋ）＊ （０，８−Ｃ（２）））＊Ｃ（Ｋ＞ ・
・・・・・ （２） Ｊｌ ｎｔ、ｒｓ＝Σ （ＢＳＮ １ ｆｓ（Ｋ）＋Ｂ
ＳＮ ２ｆｓＪ （Ｋｌ （０，８−Ｃ（２））） ＊Ｃ（Ｋ） ・・・・・・ （３） ここで、式中のパラメータＢＴＮ １ ｆｓＳＢＴＮ２
ｒｓＳＢＳＮ１ｆｓ、Ｂ５Ｎ２ｆｓは、ＴＴＴパラメー
タと称される、成分やオーステナイト粒度の影響係数で
あり、変数Ｃは、オーステナイト粒度をＡＧＳとして、
次の通りである。 Ｃ（１）−１・・・・・・（４） Ｃ（２）＝Ｃ％、・・・・・・（５） Ｃ（３）＝Ｍｎ％・・・・・・（６） Ｃ（４）−３ｉ％・・・・・・（７）、Ｃ（５）−Ｎｉ
％・・・・・・（８） Ｃ（６）＝Ｃｒ％・・・・・・（９） Ｃ（７）＝ （Ｍｒ−０，０８）’ ・・・（１０）Ｃ
（８）−Ｃｕ％・・・・・・（１１）Ｃ（９ン ＝Ｍｎ
ＸＩＯ’／Ｃ（１０） ・・・ （１２）Ｃ（１
０）＝２：ｌ：：１： （ＡＧＳ／２＞・・・（１３）
パーライトの開始曲線や終了曲線、パイナイトの開始曲
線や終了曲線も、同様の手法によって求められる。 以上のようにして得られる一対の開始・終了曲線と、実
績データ収集装置３０によって集められた温度と時間の
関係から、変態率の経時変化を求めることができる。従
って、開始曲線を補正することで変態の開始時間の補正
が可能であり、又、終了曲線を補正することで、変態の
終了時間を補正することができる。 学習制御装置３２は、上記のような学習補正を行う。第
４図は、実測変態率と、学習ｉ制御装置３２の入力側に
おけるモデルで計算した変態率を比較して示す。又、第
５図は、同じく実測変態率と、学習制御装置３２の出側
におけるモデルで計算した変１ぶ率を比較して示すもの
である。第４図及び第５図から明らかなように、学習制
御装置３２では、変態率センサ２６の情報とモデルの計
算値の差をもとに、モデルの補正値（学習値）を計算す
る。 具体的には、例えばまず実測変態率から変態開始点ＴＳ
Ｏと変態終了点ＴＰＯを求める。次いで、モデルの計算
値から、同じく変態開始点ＴＳＣと変態終了点ＴＦＣを
求める。次いで、次式を用いて、変態開始時間補正量Δ
ＴＳと変態開始時間補正量ΔＴＦを計算する。 ΔＴＳ＝ＴＳＯ−ＴＳＣ・・・・・・（１４）ΔＴＦ＝
ＴＦＯ−ＴＦＣ・・・・・・（１５）次いで、計算され
た変態開始時間補正量ΔＴＳと変態終了時間補正量ΔＴ
Ｆの値によって、前記ＴＴＴパラメータ中の定数項（例
えばＢＳＮ １（１））を補正する。−例として、フェ
ライトの開始曲線の補正を行う式を次に示す。 ΔＢ５Ｎ１ｆｓ（１）＝Ｊ２ｎ （ΔＴ Ｓ＋ ｅｘ
ｐ（βｎｔＮｆｓ） ） ／ｎｎｔＮｆｓ−（１６）こ
こで、ΔＢ５Ｎ１ｆｓ（１）は、フェライト開始曲線の
ノーズ位置ＴＮｆＳを求めるためのＴＴＴパラメータの
補正ω（学習値）である。 終了曲線も同様にして補正することができる。 次いで、次式により、次の鋼板に学習値とじてフィード
バックする値Ｂ５Ｎ１ｆｓ（１）−を求める。 Ｂ５Ｎ１ｆｓ（１）−＝Δ８ＳＮ１ｆｓ（１）Ｘ（学習
ゲイン）＋Ｂ５Ｎ１ｆｓ・・・（１７）このようにして
求められた学習値は、変態率セットアツプ装置２２内の
ＴＴＴパラメータテーブル（モデルの係数）へ格納され
る。従って、次の鋼材のセットアツプ計算を行う時には
、この学習値を使用して制御を行うことになる。勿論、
学習値を鋼材のサイズ、用途、鋼種毎に分類することも
可能である。 なお前記実施例においては、熱間連続圧延における仕上
圧延機出側の冷却を例にとって説、明していたが、本発
明の適用範囲はこれに限定されず、圧延中に制御冷却を
行う場合等、材質制御を伴う冷却にはすべて適用可能で
ある。なお、圧延過程での変態率変化を求める場合には
、変態率センサを圧延機間に設置することができる。 【発明の効果】 以上説明した通り、本発明によれば、既に変態率制御を
行った鋼材の変態挙動から求めた学習値を次の変態率制
御に用いることができるので、制御に用いられる変態現
象モデルの精度が向上でき、常にモデルを最適な状態で
使用することができる。 従って、鋼材の冶金的性質を目標通りにして良品質の製
品を得ることができるという優れた効果を有する。 学習の効果は、第４図（学習前）と第５図（学習後）に
比較して示した通りである。
第１図は、本発明に係る鋼材の変態率制御冷却方法の要
旨を示１°流れ図、第２図は、本発明が採用された、連
続圧延工程の仕上圧延以降の冷ｆＪＩ設備の実施例の構
成を示す、一部ブロック線図を含む側面図、第３図は、
本発明の詳細な説明するための、ＴＴＴ曲線の例を示ず
線図、第４図は、前記実施例における、学習以前の実測
変態率と計算変態率を比較して示ず線図、第５図は、同
じく字画後の実測変態率と計算変態率を比較して示す線
図である。 １０・・・鋼板、 １６・・・冷却水バンク、 ２２・・・変態率セットアツプ装置、 ２４・・・バンク制御′！ｉ装置、 ２６・・・変態率センサ、 ２８・・・変態率演口装置、 ３０・・・実績データ収集装置、 ３２・・・学習制ｔ１１装置。
旨を示１°流れ図、第２図は、本発明が採用された、連
続圧延工程の仕上圧延以降の冷ｆＪＩ設備の実施例の構
成を示す、一部ブロック線図を含む側面図、第３図は、
本発明の詳細な説明するための、ＴＴＴ曲線の例を示ず
線図、第４図は、前記実施例における、学習以前の実測
変態率と計算変態率を比較して示ず線図、第５図は、同
じく字画後の実測変態率と計算変態率を比較して示す線
図である。 １０・・・鋼板、 １６・・・冷却水バンク、 ２２・・・変態率セットアツプ装置、 ２４・・・バンク制御′！ｉ装置、 ２６・・・変態率センサ、 ２８・・・変態率演口装置、 ３０・・・実績データ収集装置、 ３２・・・学習制ｔ１１装置。
Claims (2)
- （１）所望の材質を得るために、鋼材の変態現象モデル
から予め計算した目標変態率パターンに沿つて該鋼材を
制御冷却する鋼材の変態率制御冷却方法において、 前記鋼材の実測変態率と計算変態率の差に基づいて、前
記変態現象モデルの補正値を求め、この補正値を用いて
、次に冷却する鋼材の目標変態率パターンを修正して冷
却することを特徴とする鋼材の変態率制御冷却方法。 - （２）前記補正値が、温度と時間の関数として与えられ
る変態の開始・終了曲線のパラメータを補正するもので
ある特許請求の範囲第１項記載の鋼材の変態率制御冷却
方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP22068085A JPS6280226A (ja) | 1985-10-03 | 1985-10-03 | 鋼材の変態率制御冷却方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP22068085A JPS6280226A (ja) | 1985-10-03 | 1985-10-03 | 鋼材の変態率制御冷却方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6280226A true JPS6280226A (ja) | 1987-04-13 |
Family
ID=16754782
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP22068085A Pending JPS6280226A (ja) | 1985-10-03 | 1985-10-03 | 鋼材の変態率制御冷却方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS6280226A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH01198422A (ja) * | 1988-02-02 | 1989-08-10 | Idemitsu Kosan Co Ltd | 金属材料の熱処理条件決定方法 |
| JP2008168320A (ja) * | 2007-01-11 | 2008-07-24 | Toshiba Mitsubishi-Electric Industrial System Corp | 圧延ラインの組織・材質管理システム |
| JP2018144062A (ja) * | 2017-03-03 | 2018-09-20 | 株式会社日立製作所 | 巻取り冷却制御装置および巻取り冷却制御方法 |
| KR20190136571A (ko) * | 2018-05-31 | 2019-12-10 | 주식회사 포스코 | 전기 강판의 철손 저감 예측 장치 |
| WO2020138294A1 (ja) * | 2018-12-27 | 2020-07-02 | 日本製鉄株式会社 | 熱処理解析方法及び装置、並びにプログラム及び記録媒体 |
-
1985
- 1985-10-03 JP JP22068085A patent/JPS6280226A/ja active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH01198422A (ja) * | 1988-02-02 | 1989-08-10 | Idemitsu Kosan Co Ltd | 金属材料の熱処理条件決定方法 |
| JP2008168320A (ja) * | 2007-01-11 | 2008-07-24 | Toshiba Mitsubishi-Electric Industrial System Corp | 圧延ラインの組織・材質管理システム |
| JP2018144062A (ja) * | 2017-03-03 | 2018-09-20 | 株式会社日立製作所 | 巻取り冷却制御装置および巻取り冷却制御方法 |
| KR20190136571A (ko) * | 2018-05-31 | 2019-12-10 | 주식회사 포스코 | 전기 강판의 철손 저감 예측 장치 |
| WO2020138294A1 (ja) * | 2018-12-27 | 2020-07-02 | 日本製鉄株式会社 | 熱処理解析方法及び装置、並びにプログラム及び記録媒体 |
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