关于提高CSP带钢卷取温度命中率的探究

热轧CSP生产中发现,层流冷却设备中控制冷却水的72个气动蝶阀频繁的卡阻,降低了卷取温度的命中率,对产品的质量有较大的影响。原因是普通压缩空气里有大量的水分。为此,设计安装了一种自动排水的储气罐,基本消除了压缩空气中的水分,杜绝了气动蝶阀卡阻的情况,不仅提高了带钢产品的质量,还降低了设备维护成本。     

热轧带钢层流冷却温度优化控制策略研究

在热轧带钢生产过程中,卷取温度是影响成品带钢性能的重要参数之一,其精度的高低对带钢质量至关重要.为保证产品具有良好的性能,采用层流冷却装置对热轧后的板带进行冷却控制,喷水系统的设定是层流冷却过程控制的关键.在冷却过程中带钢的温度不能在线连续检测,其过程具有强非线性和时变性,而且在冷却过程中存在相变,因此难以建立精确的数学模型去描述这一冷却过程.随着带钢厚度,精轧出口温度和轧制速度的变化,单独的前馈/反馈控制很难满足高精度的温度控制需要.在本文的研究中,一系列层流冷却控制策略被采用,包括前馈/反馈控制,自适应算法,以及控制带钢整体温度的均匀性策略.实践应用表明这些控制策略得到很好的检验,能有效地提高卷取温度的控制精度和均匀性.     

卷取温度对热轧TRIP钢残奥及力学性能的影响

为了研究卷取温度对热轧TRIP钢的残余奥氏体和力学性能的影响,使用金相显微镜、扫描电镜、x-射线衍射、拉伸实验等方法对三种卷取温度下制备的热轧TRIP钢进行分析.结果显示,随着卷取温度的降低,残余奥氏体晶粒尺寸变小,残奥体积分数和碳的质量分数也变小.450 ℃和400 ℃卷取温度下制备的热轧TRIP钢的残奥形貌的圆整性相差不大,而350 ℃卷取温度下制备的热轧TRIP钢的残奥形貌较圆整.热轧TRIP钢的力学性能随着卷取温度的降低表现为高的屈服强度和低伸长率,450 ℃卷取温度下制备的热轧TRIP钢的综合力学性能最优.     

热轧低碳钢不同卷取温度下的相变模拟

针对某热轧带钢厂1780生产线,研究了三种不同卷取温度下低碳钢的相变行为,包括铁素体体积分数沿带钢长度方向的分布,组织中组成相的体积分数随时间的变化,并将计算结果与生产试验进行了比较.研究表明,卷取温度高,组织中铁素体的含量多.卷取温度过低,带钢的室温组织中出现魏氏组织,恶化带钢的性能.     

终轧温度与卷取温度对DC04性能的影响

以钢种DC04为研究对象,通过调整终轧温度以及卷取温度,采用金相以及力学性能测试方法,研究了热轧的终轧温度以及卷取温度对DC04性能的影响。研究结果表明热轧卷在终轧和卷取过程中,随着终轧温度和卷取温度的增加,强度基本呈现下降趋势,延伸率相对有所上升,但幅度均较小;而DC04成品卷的性能随终轧温度以及卷取温度变化较小。     

X70管线钢热轧钢卷冷却过程中的相变与应力变化

为了分析钢卷冷却对带钢板形的影响,运用有限元方法研究了层流冷却后的X70管线钢热轧钢卷冷却过程,建立了热轧钢卷热力耦合模型,计算了卷取温度分别为500℃和550℃时冷却过程中的钢卷温度、相变体积分数、残余应力.模型考虑了钢卷径向层间接触对传热的影响,以及钢卷内径壁、外径壁和2个端面的换热系数的差异.结果表明:冷却过程中,钢卷的温度和相变不均匀使得钢卷的切向上边部受拉应力,而中部受压应力;钢卷在550℃卷取后,带钢边部20 mm以内的拉应力超过基体的屈服应力,板形有边浪趋势;降低带钢的卷取温度至500℃促进相变充分进行,有利于钢卷冷却后残余应力的降低.开卷后X70管线钢的边浪和横向C型弯曲板形是不均匀的层流冷却和不均匀钢卷冷却共同作用的结果.     

少量乙醇对L沸石合成的影响

以白炭黑和偏铝酸钾为原料,添加少量乙醇合成L沸石.产物用XRD和SEM进行表征.系统研究了晶化时间、晶化温度、合成原料配比等参数对产物纯度和结晶度的影响.发现在合成体系中添加少量乙醇有利于合成纯度高、粒径较大、结晶度较高的L沸石.优化的晶化温度是130～150℃,更高的温度容易生成杂晶.延长晶化时间、提高硅铝比有利于提高产品的结晶度,但提高合成的碱度则使产品结晶度降低.     

卷取温度对X80管线钢析出行为与性能的影响

观察了不同卷取温度下X80管线钢中析出物的情况,并结合其组织性能对比可知：在实验情况下,480℃卷取时,有大量细小弥散的Nb、V的碳氮化物析出物,起到了较好的析出强化作用.     

适应变速轧制的精细化轧件温度计算和控制模型

针对因变速轧制和复合冷却带来的卷取温度模型预报精度降低的问题,以热输出辊道上的冷却设备布置信息和辊间冷却换热形式为出发点,采用Crank-Nicolson(C-N)六点格式有限差分方法构建轧件轧后冷却温度计算模型;以前馈为主、反馈为辅,不断进行自学习来对轧件冷却温度进行控制,在精轧出口按照固定时间周期对轧件进行分段采样和前馈设定,在卷取入口按照长度进行分段采样和周期性反馈控制;为使模型适应升速轧制和因终轧温度控制所带来的速度扰动叠加的速度变化,对轧件在冷却区的运动进行精确的位置跟踪,并在冷却区中增设速度补偿区,对设定的冷却规程进行更新以补偿升速带来的冷却不足或降速引起的过冷.新的卷取温度模型以辊间冷却为计算单元,可有效地集成不同的冷却形式,并对变速轧制过程进行有效适应.自现场应用以来,卷取温度设定精度和控制稳定性大幅度提高.     

电弧炉冶炼终点预报模型的建立与应用

针对超高功率电弧炉炼钢过程的复杂性、非线性和不确定性,建立了基于BP算法的神经网络预报模型。该模型以物料信息和目标温度为输入节点,对达到目标温度时所需的电耗进行预报,通过对模型网络结构的调整,提高了预报的命中率。仿真研究表明,当隐含层节点数为3,训练函数为traingdm时,预报值在±6%内的命中率为83%。