基于神经网络和自适应预报模型参数的平整轧制力模型

冷轧带钢平整过程存在带材较薄,压下率较小等特点,应力状况较为复杂,采用传统模型对轧制力预报误差较大。采用神经网络模型对应力状态系数进行预报,可提高轧制力的预报精度。针对轧制过程中轧件特性发生缓慢变化的特点,采用符合平整轧制过程特点的变形抗力自适应模型,并与神经网络模型结合,预报平整轧制力。计算结果表明,该模型计算值与实际值吻合精度较高,90%的预报结果相对误差控制在5%以内。

废盐酸回收新技术在冷轧厂的应用

简述了常规废盐酸回收技术及其优缺点,介绍了一种废盐酸回收的新技术与装置。该技术采用独特的塔分离、浓缩技术,回收稀盐酸浓度可达到15%左右,可直接进入生产主线酸洗使用。同时该技术采用热结晶工艺,可高效分离废盐酸中的氯化亚铁,能耗相对较低。实际应用表明,该装置投资省、占地少、运行费用低。

凌钢中宽带钢机组现状及技术改造

介绍了凌钢中宽带钢生产机组的产品品种规格、工艺特点、设备性能,及目前该机组具有的优势及存在问题,并介绍了该机组近期及今后的技术改造项目。