基于粒子群算法的粗轧宽展控制模型优化仿真

粒子群优化算法因为其简单可行以及效果显著而越来越广泛地被应用于模型优化中，采用粒子群算法对粗轧宽展控制模型进行优化，解决了传统方法难以解决的问题，结果表明优化后的模型效果明显优于原来模型，体现了粒子群算法在优化领域的优越性。     

热连轧粗轧区立轧轧制力在线模型研究

  针对热连轧粗轧区立轧轧制力在线模型预报精度低的问题,采用有限元软件DEFORM模拟了板坯热连轧粗轧区立轧过程,分析了板坯立轧过程轧制力预报精度低的原因。通过对有限元模拟结果的分析,给出了板坯立辊轧边时计算变形程度的新方法,并通过回归得到了适合板坯立轧轧制力计算的外端应力状态影响系数公式,进而得到了新的轧制力计算公式。经与现场实测数据比较,明显提高了立轧轧制力的预报精度。     

轧制过程中宽展的原理及应用

轧制过程中，轧件不可避免的会出现压下、延伸和宽展变形。本文主要对宽展的原理及其在轧制工艺中的应用进行了阐述。     

半无头轧制工艺下的精轧宽展预测

为了提高半无头轧制精轧宽展的预测精度，采用BP神经网络方法代替传统数学模型进行宽展预测，并采用改进的BP神经网络算法提高学习速度，与传统数学模型方法得到的预测精度作比较，结果表明采用此方法预测精度更优。     

无槽轧制技术在粗轧H-V机组上的开发应用

莱钢在棒材生产线粗轧H-V机组前5架轧机开发应用了无槽轧制技术。遵循轧辊最大利用率的原则设计轧辊的最大辊径与最小辊径,采用30%～40%的压下量,以Z.Wusatowskl宽展模型为依据,运用QBASIC编程软件设计了轧件宽展计算程序,确定各道次的压下量和宽展量,进口采用滑动导卫,通过单一改变辊缝即可调整轧件的断面尺寸,轧件变形更均匀。无槽轧制技术降低电耗1%,吨钢降低轧辊消耗费用5元。     

轧前及粗轧过程中钢坯温降的计算机模拟

建立轧钢生产过程各工序的高精度数学模型是集成控制技术在轧钢自动化生产中能够取得良好控制效果的基础，为此详细分析了中厚规格钢坯轧前及粗轧阶段的温度变化机理，并针对轧前及粗轧过程分别建立了二维非稳态传热的温降差分数学模型。对实际生产过程的计算机模拟结果表明，解析计算的精度较高，能够满足实际需要，可用于指导实际生产过程。     

热连轧粗轧水平辊多道次可逆轧制宽展有限元模拟

利用ANSYS/LS-DYNA有限元分析软件,建立了平轧辊系一体化的三维弹塑性有限元模型;利用小型重启动方法对水平辊多道次连续可逆轧制过程进行了模拟计算,分析了不同轧制规程下轧制出相同厚度中间坯的宽展变化以及不同规格的带钢轧制出不同厚度中间坯的宽展变化.不同轧制规程的模拟结果表明,轧制规程对中间坯的宽度变化关系不大,但是不同的轧制规程消耗的能量不同,所产生的轧制力和轧制力矩也不同.利用小型重启动既可以保证轧制过程的连续性,又可避免模型更新法重复建模的复杂性.     

环轧力的上限分析

本文应用上限方法提出了一个环轧轧制压力的计算公式,并进行了分析讨论,理论预测结果与实验结果基本吻合。     

1780mm热连轧粗轧宽展模型参数优化研究

1780mm热连轧生产线的粗轧宽展模型分析与其实际应用效果存在较大误差。为提高宽度控制预报精度，采用了优化宽展模型参数法来提高模型精度；运用麦夸尔特法（Levenberg-Marguardt）和优化程序回归出模型的参数。用优化后的参数替换原有模型参数来控制宽度。经检验，宽度预测精度与优化前相比有显著提高。     

偏心轴类零件楔横轧轧制力分析

利用有限元手段对偏心轴类零件楔横轧轧制成形中的轧制区轧制力进行了系统全面地研究,在此基础上分析了偏心轴类零件楔横轧非轧制区接触力的产生原因及其对偏心轴类零件楔横轧轧制成形带来的影响.研究结果对认清偏心轴类零件楔横轧轧制成形机理、旋转条件、偏心极限都具有十分重要的意义.     

热连轧粗轧区FES宽展模型及其优化

为了满足某厂1580热连轧机宽度控制精度需求,提高宽展模型的广泛适用性,利用ANSYS/LS-DYNA有限元软件,对热轧粗轧区立轧-平轧过程进行了模拟.根据模拟数据,系统地分析了轧件宽度、厚度、轧辊直径、立辊侧压量和厚度压下量对\     

中厚板轧制过程中轧制力变化有限元模拟

采用动态显式有限元法对中厚板轧制过程进行了分析.分析了轧制过程稳定阶段接触区中厚板单元数、轧辊单元尺寸以及中厚板初始速度选择对有限元分析计算结果的影响,得出了合理的轧制过程有限元模拟参数,并对某中厚板厂15道次轧制过程轧制力变化规律进行了分析,稳定阶段轧制力计算结果与实测结果非常接近.该结果对中厚板轧制过程模拟具有一定的参考意义.     

板带粗轧全过程三维热力耦合模拟分析

为了预测热轧过程的温度与轧制力变化情况,利用热力耦合三维有限元模拟方法,对板带热轧粗轧过程进行了全流程模拟仿真分析。介绍了仿真模型的建立、材料参数以及初始条件、边界条件的设置,并对模拟结果进行了分析。最后利用现场实测温度数据和轧制力数据与模拟结果进行对比分析,仿真结果与实测值基本吻合,可为现场的实际生产提供指导。     

粗轧板坯镰刀弯控制模型的研究与应用

针对经常困扰热轧生产的粗轧板坯镰刀弯缺陷,本文结合弹跳方程和解析法,分析了引起板坯镰刀弯的主要因素——轧机两侧纵向刚度偏差、来料楔形及轧件运行走偏,分别计算了其对应的调整量,建立了基于轧机两侧轧制力差的镰刀弯调平控制模型.该模型可反映轧机两侧纵向刚度差、来料楔形及轧件运行走偏等主要因素与镰刀弯的定量关系,进而计算出控制镰刀弯的粗轧机各道次辊缝倾斜调整值.与现场实测值进行离线验证对比,实测值与计算值比值平均为0.977,结果表明镰刀弯调平模型能够预估板坯各道次辊缝倾斜调整值.将模型投入2250 mm热轧机组使用后,板坯镰刀弯弯曲量未达标率从24.88%下降到6.62%,提高了镰刀弯控制效果,使粗轧板坯镰刀弯问题得到了很大缓解.     

一种热轧粗轧楔形坯宽度控制方法研究

热轧产品宽度精度是影响带钢质量最重要的指标之一,其直接影响到成材率与后续用户的钢材利用率。热轧产线中的生产原料来自于连铸,由于在连铸阶段,宽度影响因素多,经常会出现楔形坯(T型坯)。为了加强对粗轧楔形坯宽度的精度控制,提出了一种楔形坯的宽度控制方法,通过在R1机架立辊轧制时采用长行程与短行程结合,保证整体带钢宽度的均匀性。     

展宽变形均匀化对厚板边部线状裂纹缺陷的改善

边部线状裂纹在厚板产线属于常见缺陷,国内外很多厚板研究机构均对此类缺陷做过研究。通过大生产数据分析和金相组织分析,对部分研究的理论机理进行了验证:轧制过程中,板坯侧面靠近板坯轧制上下表面处首先形成凹陷,而后凹陷随侧面翻平过程到达轧制表面形成折叠,即边部线状裂纹。展宽轧制过程上下表面的不均匀变形会增加边部线状裂纹距钢板边缘的距离。通过试验轧机模拟寻找到了均匀化上下表面变形来减少翻平的措施,并结合缺陷的产生机理在大生产中进行了改进。     

基于PSO-BP神经网络双机架炉卷轧机轧制力的预测

为了有效预测双机架炉卷轧机的轧制力,使热轧板带材生产具有很好的可操作性,采用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络,建立了往复式双机架炉卷轧机轧制力预测的智能模型。以某钢厂热轧产品Q195实测数据作为试验样本,并将粒子群算法优化的BP神经网络模型和标准BP网络模型分别用于轧制力预测,结果表明PSO-BP神经网络模型在预报精度上明显优于标准BP网络模型,并且PSO-BP神经网络模型预测轧制力的误差率控制在10%以内。     

热轧轧制压力横向分布规律及预测模型

 轧制压力横向分布规律对快速轧辊轧件一体化模型的建立、轧辊磨损及辊形预测具有重要的意义。为简洁有效地描述轧制压力横向分布,提出了轧制压力横向分布表征指标,即边中比、高次程度、一次非对称度及三次非对称度。通过有限单元法建立了轧件三维弹塑性变形模型,并根据实测数据对模型边界条件进行设置,研究了不同因素影响下的轧制压力横向分布规律。考虑到各生产因素对轧制压力横向分布的影响不完全独立,不易获得函数表达式,以多组工况下有限元仿真结果为基础,建立多生产因素影响下的轧制压力横向分布人工神经网络预测模型,为轧辊轧件一体化快速计算模型的建立奠定了基础。     

Application of cluster analysis on optimization of rolling force learning

The rolling force learning function is an important part of the hot strip parameter calculation process, and the steel classification is the basis of the model parameter calculation,which has a direct impact on the model calculation precision,and the classification of steel quality will directly affect the accuracy of the model calculation.This paper is for the classification of a certain type of steel,in order to find the optimal classification of steel model to achieve greater precision of the rolling ...