平整轧制过程中工作辊粗糙度衰减模型

 针对以往平整工序工作辊表面粗糙度衰减模型仅仅考虑轧辊材质与轧制公里数影响,而忽略所平整带钢的特性以及轧制压力等工艺参数作用,造成辊面实际粗糙度预报误差较大以致影响成品带钢表面粗糙度的控制精度问题,充分结合平整轧制过程的设备与工艺特点,通过大量的理论研究与现场试验,在从微观层面分析了平整轧制过程中工作辊表面粗糙度衰减机理的基础上,不但考虑到工作辊表面硬度、表面原始粗糙度的影响,而且考虑到平整轧制过程中的单位轧制压力及单位摩擦应力的作用,建立了一套适合于平整轧制的工作辊表面粗糙度衰减模型,编制出了相应的工作辊表面粗糙度预报软件,并将其应用到某1 420平整机组的生产实践,取得了良好的使用效果,提高了成品带钢表面粗糙度的控制精度,为机组创造了较大的效益,具有进一步推广应用的价值。     

超高强带钢冷轧及平整过程表面粗糙度协同控制工艺

超高强带钢强度高、硬度大、平整轧制过程中伸长率小,因此工作辊压印能力弱,即轧辊粗糙度压印率较小而带钢表面粗糙度遗传率大,同时来料带钢表面粗糙度没有得到精准控制,最终导致成品带钢表面粗糙度难以达标。首先,充分考虑超高强带钢的冷轧及平整轧制特点,分析了带钢伸长率、工作辊表面粗糙度及来料表面粗糙度对超高强带钢表面粗糙度的影响。其次,提出超高强带钢冷轧机组与平整机组轧制过程表面粗糙度协同控制策略,通过设定冷轧机组第4机架与第5机架工作辊表面粗糙度完成对平整来料表面粗糙度的控制,进一步设定平整机组工作辊表面粗糙度范围,通过调整带钢伸长率的大小,建立以超高强带钢成品表面粗糙度控制精度为目标的冷轧及平整机组协同控制技术模型。最后,将控制技术应用到国内某冷轧与平整机组4种典型规格的超高强带钢实际生产过程中。工艺结果表明,平整机组来料表面粗糙度与控制标准的偏差降低了0.1μm,满足平整机组对来料表面粗糙度的要求,同时,成品带钢表面粗糙度控制精度达到了90%以上,粗糙度波动值降到0.06μm以下,有效地提升了平整机组对超高强带钢表面粗糙度的控制能力,具有进一步推广应用的价值。     

粗糙表面镀锡基板连退平整轧制过程表面控制

以某厂连退机组R2级高粗糙度表面镀锡基板产品开发任务为依托,通过在试验生产中带钢整体取样和离线测量表面三维形貌,以工业试验方法研究揭示了双机架平整轧制过程中带钢表面粗糙度的遗传与变化规律,运用逐步回归方法针对大量实测数据建立了双机架平整轧制过程带钢表面粗糙度遗传与变化的预测模型,并根据试验掌握的带钢表面粗糙度的变化规律和拟合获得的带钢表面粗糙度预测模型,研究建立了R2级表面镀锡基板的连退平整轧制过程粗糙度控制的工艺策略、设定模型和工艺参数,形成一套R2级表面镀锡基板粗糙度控制技术。将该套技术应用于实际生产中,在国内首次成功开发出R2级表面镀锡板,并且使R级表面镀锡基板粗糙度控制精度显著提高,基本消除了镀锡辊涂后的表面印刷图案的色差和鲜映度缺陷,创造了巨大的经济和社会效益。     

R2级表面镀锡基板平整轧制过程表面粗糙度控制

以某厂连退机组R2级表面镀锡基板产品开发任务为依托,通过在试验生产中带钢整体取样和离线测量表面三维形貌,以工业试验方法研究揭示了双机架平整轧制过程中带钢表面粗糙度的遗传与变化规律,运用逐步回归方法针对大量实测数据建立了双机架平整轧制过程带钢表面粗糙度遗传与变化的预测模型,并根据试验掌握的带钢表面粗糙度的变化规律和拟合获得的带钢表面粗糙度预测模型,研究建立了R2级表面镀锡基板的连退平整轧制过程粗糙度控制的工艺策略、设定模型和工艺参数,形成一套R2级表面镀锡基板粗糙度控制技术。将该套技术应用于实际生产中,国内首次成功开发出R2级表面镀锡板,并且使R级表面镀锡基板粗糙度控制精度显著提高,其中满足粗糙度精度窗口[0.37μm,0.47μm]的合格率达到65.33%,基本消除了镀锡辊涂后的表面印刷图案的色差和鲜映度缺陷。     

平整过程对热轧带钢氧化铁皮粗糙度影响的研究

通过激光毛化方式提高试验冷轧机工作辊表面粗糙度,然后对试验钢板进行小压下量平整轧制试验,研究该过程对试验钢板表面氧化铁皮粗糙度及形貌演变的影响。试验结果表明:1)在工作辊表面毛化粗糙度Rz=80μm,轧制压下量为5%~6%的试验条件下,经过一道次轧制,带钢表面粗糙度Rz可以由试验前的6μm左右提高至试验后的20μm左右,粗糙度转印率为25%左右;2)粗糙度转印过程会对氧化铁皮的完整性造成不利的影响。     

高强度带钢表面粗糙度轧制转印规律及预测模型

针对高强度带钢表面粗糙度的特殊要求和控制难题,采取批量工业生产实验和数理统计的方法,研究高强度带钢表面粗糙度的轧制转印及变化规律,以及轧机工作辊表面粗糙度的变化规律.确定了高强度带钢表面微观形貌由末机架决定,分别建立了高强度带钢表面粗糙度预测模型、轧制转印率模型和轧机工作辊表面粗糙度预测模型.比较了高强度带钢与普通强度带钢的轧制转印行为.研究结果可用于工业生产过程中预测高强度带钢表面粗糙度,合理安排冷轧轧制顺序和轧制计划,以及预测确定工作辊上下机时间节点.      

镀锌板光整过程表面粗糙度控制技术

 热镀锌带钢是高端汽车板的主要原料,用户对其表面质量控制提出了较高要求。首钢某热镀整机组的镀锌带钢出现了上下表面粗糙度分布不均匀,表现为带钢下表面粗糙度值高于上表面。针对此问题进行了大量的现场试验和理论研究。分析认为,光整过程的非对称因素是造成镀锌带钢表面缺陷的主要原因。以非线性有限元软件ABAQUS为仿真平台,建立二维平整轧制有限元模型,通过非对称仿真计算验证了镀锌带钢表面缺陷的产生原因,并且提出了优化光整轧制力 张力配比、辅助辊调整的改进措施,从而圆满地解决了镀锌带钢的表面质量问题,研究结果对生产实践具有借鉴意义。     

平整工艺对不锈钢表面粗糙度的影响分析

通过试验,从延伸率、张力、辊径等方面研究平整工艺对2B表面带钢粗糙度的影响。结果表明:带钢表面粗糙度与产品厚度呈正相关性;平整延伸率对带钢表面粗糙度影响呈负相关性;平整张力、辊径二者对带钢表面粗糙度影响不大。此结论可为不同用途的产品要求的粗糙度控制提供一定的参考。     

热轧薄板钢轧制周期内表面粗糙度变化规律的研究

带钢表面粗糙度是由轧机成品道次工作辊表面显微几何结构的压印形成的,为了解在一个轧制周期内钢板表面随轧制长度的变化规律以及轧辊辊面、不同厚度、钢种等对粗糙度的影响,选用HOMMEL TESTER T1000粗糙度仪,对SPHC、SDC01和SDC05钢种现场测量了带钢表面粗糙度的变化.结果表明,粗糙度随轧制长度的增加,中间有两个低谷;初始辊面的粗糙度中心部分较好,遗传到带钢的宽度方向上;粗糙度随带钢厚度的增加而增加;硬度越高的钢种粗糙度越好.根据试验结果,把一个轧制周期内的粗糙度分成不同等级,制定了轧制计划,应用表明,带钢的粗糙度在0.6～1.4μm,比原来降低了0.1～0.6μm.     

平整轧制过程中轧辊表面粗糙度衰减模型研究

在大量的现场试验与理论研究的基础上,以现场实际数据作为依托,充分结合平整轧制的设备及工艺特点,提出了一套适合于平整轧制的工作辊表面粗糙度衰减模型,给出了特定材质的工作辊在平整轧制过程中表面粗糙度与原始粗糙度及轧制公里数之间的定量关系,并将其应用到宝钢冷轧薄板厂1220DCR机组的生产实践,取得了良好的使用效果,具有进一步推广应用的价值.     

非光滑带钢在粗糙轧辊平整轧制过程中表面微观形貌的转印行为与演变规律

针对平整轧制过程不同用途带钢对表面微观形貌的特殊要求,在批量跟踪电火花毛化轧辊、磨削轧辊和冷轧后带钢表面微观形貌的基础上,建立工作辊与带钢都可考虑真实表面粗糙峰的带钢表面微观形貌轧制转印生成模型,采用工业实验验证了仿真模型的准确性,并据此模型分析轧制前带钢已经具有表面粗糙度分别大于、等于、小于轧辊表面粗糙度时,带钢表面微观形貌的轧制转印行为与遗传演变规律。提出了负转印和转印饱和的概念,定义了两种极限轧制转印状态的描述指标— —负转印最大和转印饱和,研究发现当带钢表面粗糙度小于或等于轧辊表面粗糙度时,存在负转印最大点和转印饱和点;当带钢表面粗糙度大于轧辊表面粗糙度时,负转印最大点和转印饱和点重合。在此基础上,采用负转印最大点与转印饱和点对应的临界板宽轧制力,描述带钢表面微观形貌的遗传及演变规律,并系统仿真分析带钢屈服强度、带钢轧前表面粗糙度、轧辊表面粗糙度等工艺条件参数对于负转印最大点与转印饱和点对应的临界单位板宽轧制力的影响规律,发现随着带钢屈服强度增大和轧辊表面粗糙度增加,该临界单位板宽轧制力均增大;随着带钢表面粗糙度增大,负转印最大点对应的临界单位板宽轧制力增大,但转印饱和点对应的临界单位板宽轧制力却减小。      

在线磨辊辊面粗糙度的实验研究

影响轧辊表面粗糙度的因素很多，为此对影响辊面粗糙度的因素进行了系统分析和实验研究，得出了轧辊和砂轮的速度、砂轮粒度、砂轮直径及磨削液等主要因素对轧辊表面粗糙度影响的一般规律。利用回归分析的方法建立了轧辊表面粗糙度的数学模型，并将计算值与实测值进行了比较，发现两者基本一致。此项研究为适时控制冷轧带钢在线磨辊辊面粗糙度提供了计算模型。     

Thermal Scratch on Surface of SUS430 Stainless Steel Strip in Cold Rolling Process

The thermal scratch significantly influences the surface quality of the stainless steel in cold strip rolling.The thermal scratch has a close relation to the rolling parameters,the rolls surface and the emulsions used in rolling.In order to explain the thermal scratch on the strip surface,the cold rolling process of SUS430stainless steel strip was investigated in the laboratory.The thermal scratch defect occurs frequently in the second rolling pass(maximum reduction in height is 32.3%),especially on the lower surface of strips.When concentration and temperature of the emulsion are the same,the thermal scratch on the surface of the strip is aggravated with increasing the roll surface roughness.With the same roll surface roughness and emulsion concentration,the thermal scratch is obviously more severe at an emulsion temperature of 63℃than 55℃.With the same roll surface roughness and emulsion temperature,the thermal scratch is distinctly weaker at the emulsion concentration of 6%than that of 3%.     

Computer algorithms for radiometric measurement of temperature during the galvanneal process

A set of computer algorithms has been developed to facilitate the measurement of temperature by radiometry during the galvannealing of steel strip. During the galvanneal process, the emissivity of the surface of the strip increases rapidly from a value of approximately 0.2 for the highly specular surface of the liquid zinc coating to a value as high as 0.8 for the surface of the diffuse intermetallic layer that is formed. Reliable noncontact measurement of temperature during galvannealing requires an approach that can accommodate and compensate for this large and rapid change in emissivity. The galvanneal process was simulated in 63 laboratory tests during which the temperature was measured by a thermocouple, and spectral radiance was measured using a dual-wavelength radiation thermometer (DWRT). The emissivity of the surface was obtained from these data. The tests were conducted at galvannealing temperatures of 753, 793, and 833 K and simulated line speeds of 60, 80, and 100 m/min. The laboratory data were used to develop a linear dual-wavelength emissivity compensation algorithm to infer the temperature of the strip to within ±20 K. The iron content of the galvannealed layers varied in the range 5 to 13 pct, and measurements of surface roughness gave arithmetic roughness values in the range 1 to 3 Μm. Formerly Graduate Research Assistant, School of Mechanical Engineering     

不锈冷轧带钢表面光洁度的控制

在生产中，不锈冷轧带钢的表面光洁度一般用粗糙度进行控制，其粗糙度越低，光洁度越高。应使用低粗糙度和低微小缺陷面积率的不锈热轧带钢，高的总压下量，低粘度轧制油和平整率达到1％的工艺轧制可获得较高光洁度的不锈冷轧带钢。高速钢轧辊轧制的不锈冷轧带钢的光洁度优于模具钢轧辊。     

奥钢联在平整技术领域的新进展

介绍了新的平整机设定模型。采用Smart Crown平直度控制系统的2机架低摩擦平整机无需带钢润滑即能达到要求的平直度、伸长率和表面粗糙度综合性能。不同的机架分别为带钢施加伸长率和表面粗糙度，模型优化机架的设定。     

Tension compensation technique based on the roughness attenuation of a furnace roller during continuous annealing

Strip tension fluctuation caused by the attenuation of a furnace roller’s surface roughness leads to strip deviation in continuous annealing. After several field experiments and theoretical studies, this work established a model for the surface roughness attenuation of a furnace roller during continuous annealing. The model is fully integrated with the equipment and process features of a continuous annealing unit. With the stability of strip travelling as the control object and the absence of strip deviation and buckling as constraints, a tension compensation technique of continuous annealing was developed, and a related theory was applied to production and practise. Software was also developed for predicting the roughness attenuation of a furnace roller during continuous annealing and determining tension compensation for a specific process of the unit. Integrated optimisation of tension parameters in all processes of continuous annealing was also achieved.