中板轧机参数相关分析和轧制力矩计算

通过对四辊可逆轧机轧制过程测量数据的分析，初步探讨了轧机系统轧制力，牌坊拐角应力、轧制力矩、主电机电流、转速和轧机辊缝诸参数之间的相关特性，分析了用主电机电流和轧制力估计轧制力矩的精度。     

中厚板轧机参数测量及其结果的应用

应用冶金耐量车对首钢中厚板厂的二台轧机进行测试。测量中采用微机实时采样和处理数据，以及一些测量新技术。测试结果用于生产，对粗轧机确定了以扁锭代替板坯的轧制工艺，优化轧制工艺、提高生产能力19.6％，证实了首锕中厚板厂四辊轧机具有实施控射轧制的能力，提高了产品的性能及尺寸精度，降低了因尺寸超差的废品率达0．41%．经济效益显著。     

济钢中板工艺技术结构的优化

济南钢铁厂于１９８８年进行了增建４辊精轧机和增设３号加热炉为主体的中板工艺技术改造，在生产中对原料生产、中板轧制、精整等工艺技术结构进行了一系列优化组合，取得了良好的效果。为了适应市场需求将继续对中板进行工艺技术结构优化，调整产品结构。     

中厚板轧机轧制力测量传感器原理分析

本文介绍了几种中厚板轧机测力传感器的工作原理及安装位置,并对其进行分析,这对于中厚板轧机测力传感器的选择具有一定的指导意义。     

我国将掀起起中厚板轧机建设高潮

业内专家称，全球第三次中厚板轧机建设高潮将在中国掀起，预计将建设尺寸以3500mm、型式以4辊式单机或双机为主的轧机达18台。其中，3．500mm9台、5000mm 2台、4300mm 1台、2800mm 4台、3800mm 2台。这些轧机建成后将新增产能2000万t，而且大多数都是大轧制力、大功率及高刚度的现代化中厚板轧机，为实现TMCP工艺，生产高质量、高性能中厚板创造了条件。     

人工神经网络在中厚板轧机轧制力预报中的应用

在实际生产过程中 ,传统轧制力模型在计算中板轧机轧制力时存在着较大的误差 ,为了提高中厚板轧机轧制力的预报精度 ,提出了一种将人工神经元网络用于轧制力预报数学模型中 ,进行轧制力预设定。离线仿真表明 ,采用本文所述的方法 ,预报精度要优于传统的数学模型 ,预报精度的相对误差可以控制在± 4 %以内     

650mm×4型钢轧机力参数试验

对两列型钢轧机力参数进行测定，得出两列型钢轧机单根轧制４个典型品种时的负荷率居中下限。交叉轧制的最大轧制力矩负荷率居中上限；一列轧机交叉轧制时的最大轧制力负荷率超设计能力。两分轴扭矩分配不均匀。     

四辊轧机机架强度分析

利用有限元法计算了四辊中板轧机机架的变形和刚度．得知机架强度偏低，建议将轧制力控制在24525kN以内进行轧制。     

济钢中板厂轧机作业率状况分析

通过对济钢中板厂轧机机时产量、日历作业率的影响因素进行分析 ,提出加强内部管理、搞好工序间的协调和设备的点检与维护、提高工人技术水平、改进工艺等是提高现有轧机产量的重要途径     

酒钢中厚板轧机的控制轧制与控制冷却

依据酒钢中厚板轧机引进的ＡＤＣＯ加速冷却技术,对国内外控轧控冷技术进行了术和比较,并分析了生产高性能钢板的主要环节。     

济钢中厚板厂3200轧机的改造

济钢中厚板厂 3 2 0 0轧机是从荷兰购买的二手设备 ,存在的问题较多 ,经过改造 ,满足了生产的要求 ,达到了提高轧辊定位精度及其稳定性的目的 ,消除了传动系统的瓶颈 ,提高了轧机整体的承载能力 ,并实现了快速换辊 ,提高了轧机的作业率     

中厚板轧机轧制力自学习模型的应用

 介绍预计算轧制规程中所使用的轧制力模型,在此基础上根据轧制过程中的仪表反馈数据开发出一种新的轧制力自学习模型。并对轧制力自学习系数层别划分的方法,依据和效果做了系统的分析。现场在线应用结果表明:给出的轧制力模型具有良好的预测精度,末道次轧制力预测误差可以控制在3%以内,其他道次可以控制在5%以内。     

轧机力能参数测试与分析

本文在对一轧机进行力能参数测试的基础上，分析了设备实际运行状况，指出了设备事故的原因，为设备改造提供了依据。     

轧机弹跳量宽度修正

系统地研究了不同宽度的轧件对轧机弹跳的影响，首先进行了现场数据采集， 并对数据进行处理，得到不同宽度的轧件在不同轧制力下的轧机弹跳量实测值，利用这些实测值，开发出轧机弹跳量宽度修正模型，最后对模型的精度进行了验证，说明该方法得到的模型具有足够高的精度。     

中板轧机计算机厚度控制系统的开发

在马钢中板厂四辊精轧机上完成了计算机厚度控制系统的开发，论述了控制策略的选取，即用锁定厚度控制解决纵向同板差，用测厚仪监控解决异板差。还介绍了该系统的主要功能和技术指标，强调了系统的技术特点。四年的成功应用证明该系统性能优良，运行可行效益显著。