整辊式板形仪通道耦合影响系数的标定计算模型

整辊式板形仪是冷轧带钢生产的高端仪器装备,在板形检测过程中存在通道耦合问题,准确确定影响系数是进行信号解耦的关键。根据整辊式板形仪的结构变形特点,采用弹性力学叠加原理和影响系数方法,提出通道耦合与信号解耦的机理模型。根据标定原理和方法,通过严谨的数学力学解析,提出影响系数的标定计算模型,将标定输出的电信号数字量转换为力学意义上的影响系数。标定实验证明,加载通道仅对左边两个通道和右边两个通道有明显影响,对其他通道的影响可以忽略不计。一般地,加载通道对左一、右一通道的影响系数约为0.15,对左二、右二通道的影响系数约为0.008,对其他通道的影响系数几乎为零。采用本方法确定的影响系数进行解耦,可以精确消除通道耦合的影响。对某1450 mm冷轧带钢轧机的工业应用证明,解耦的效果在带钢边部更为显著,使边部板形由松边变为紧边或紧边更紧。一般地,解耦可使边部板形纠正2.0~2.5 I的测控偏差。通过解耦,可以明显提高板形检测和控制的精度,获得良好的实物板形。

偏离度法确定济南夏季对流边界层高度研究

利用济南站边界层风廓线雷达(简称WPR)观测资料,对大气折射率结构常数(简称Cn^2)确定对流边界层高度(简称CBLH)的技术难点进行了研究,通过对实测Cn^2数据廓线进行求导变换突出其变量特征,提出了一种确定CBLH的方法,即e指数拟合曲线的偏离度法。结果表明:经案例分析和与实测对比,证实其判断的结果与L探空实测虚位温梯度法、湿度梯度法等的判断结果总体一致,平均值分别与后两者结果相差+10.4m、-21.8m,最小值差-70m、-120m,最大值差+50m、+80m,与后两者的相关系数分别达0.988、0.980。不同方法对比表明,31组样本中有7组的极大值法判断结果与偏离度法、虚位温梯度法存在较大差异,在CBLH判别时偏离度法总体优于极大值法。偏离度法能够将夏季CBLH确定结果的绝对误差降至近似WPR垂直分辨率水平。

铝及铝合金在城建公辅设施中的应用

本文中的城建公辅设施是指除房屋与亭、台、楼、阁以外的各种公用建设项目,而且是可用铝材制造的,如灯杆、各种路灯、站牌、护栏、座椅、垃圾桶、天桥等等。中国有数以千计的城镇,但现在公辅设施的铝化率还很低,铝应用的潜力很大,亟待推广。铝具有一系列的优点,是制造城建公辅设施的上乘材料,现在之所以尚未广为应用,主要是铝材的价格比钢材与铸铁的高,其次是人们对铝材的认识还有待提高。

冶金机械专业课程基于OBE理念的项目化教学改革实践

冶金机械专业是典型的工程专业,在专业课程《板带轧机系统自动控制》的教学过程中,一直存在形象化缺失、锻炼性不足的问题。基于OBE的工程教育理念模式,加强学生在校内课程中的锻炼,实施了全课程跟随式项目教学的实践,得到了有益的效果,对专业课程改革推进具有一定的借鉴意义。

基于安川工业机器人的钢卷自动喷码系统开发

随着工业4.0及中国制造2025的推进,机器人在工业领域的应用越来越广泛。通过机器人进行钢卷自动喷码,可有效提高生产安全性与生产效率、降低失误率。为此,本文以安川机器人为基础,首先进行整体工作站的搭建;然后进行机器人运动学与工作空间的定量分析,以之为基础,确定钢卷与机器人的相对位置;最终,基于MotoSimEG-VRC软件进行了机器人喷码仿真实验,仿真结果达到预期效果。

IF钢热轧边部线状缺陷产生机理

IF钢在汽车工业中应用广泛。进行IF钢热轧生产时,经常会出现边部线状缺陷,严重影响产品质量与成材率。为确定具体控制措施,需要首先明确IF钢边部线状缺陷的产生机理。为此,本文首先对IF钢热轧边部线状缺陷的宏观与微观形貌进行分析,总结其具体特征;然后通过理论分析、实际参数检测与实验相结合的方法,明确了边部线状缺陷的具体产生机理为:中间坯侧面褶皱+角部金属翻转,并对两类褶皱产生机理进行了详尽阐述。本文研究结果为制定边部线状缺陷的控制措施提供了理论基础,指明了具体方向。

IF钢热轧边部线状缺陷治理措施

通过微观检测、理论与实验分析,已初步确定IF钢边部线状缺陷的产生机理是:中间坯侧面褶皱+角部金属翻转。为进一步排除钢区的影响,本文首先进行了缺陷铸坯轧制试验,通过该试验明确了铸坯气泡、裂纹并不是边部线状缺陷的产生原因;然后针对缺陷产生机理,分析了各种治理措施的优缺点,最终选择定宽机凹型砧板方案。为确定方案的有效性,在生产现场进行了定宽机空过试验,结果表明不经过定宽机侧压的钢卷普遍出现了边部线状缺陷,而经过凹型砧板侧压的钢卷则几乎完全消除了这一缺陷。批量生产数据也表明,定宽机全部采用凹型砧板后缺陷发生率显著下降,验证了理论分析的正确性与治理方案的有效性。

冷轧铜带表面缺陷智能识别方法

表面质量是冷轧铜带重要质量指标之一。为实现铜带表面缺陷的精准自动检测,首先对常见表面缺陷进行分类,并制作了铜带表面缺陷图像数据集(YSU_CSC);然后,以卷积神经网络EfficientNet为核心,基于迁移学习策略,通过训练实验建立了冷轧铜带表面缺陷智能识别模型,同时与其他三种常用的卷积神经网络缺陷识别结果进行对比。结果表明:该模型的精度较高,准确率达到93.05%,单张缺陷图像平均识别时间为197 ms,综合性能较好,可以满足工程要求;最后,将该模型在测试集上的缺陷识别结果进行可视化,分析了该模型对部分图像识别错误的原因,给出了进一步优化的方向。

矿用外骨骼机器人的驱动系统设计及研究

在分析矿用外骨骼机器人结构设计的基础上,针对其系统控制特点,设计出矿用外骨骼机器人的驱动方案,并阐明其驱动原理。建立外骨骼三维模型,在ADAMS/AMESim中完成外骨骼行走性能仿真。进行穿戴实验,对外骨骼小腿液压缸的输出压力和外骨骼机器人与人腿动作响应情况进行了研究。实验结果与仿真分析基本一致,其中小腿液压缸的实际最大输出压力为4.92 MPa,外骨骼机器人与人腿的响应误差最大值为2.2°。实验证明,该驱动系统动作稳定,响应较快。该研究为进一步优化矿用外骨骼机器人驱动系统提供了参考。

热轧带钢边部酸洗缺陷产生机理与治理措施研究

酸洗后带钢表面经常出现各种表面缺陷,缺陷可能产生于酸洗过程,也可能来源于热轧过程。针对边部锈带与侧面斑块两种缺陷,首先对缺陷的具体产生区段进行分析;然后,对两种缺陷的宏观与微观特征进行细致观察,在此基础上揭示两种缺陷的产生机理;最后,通过优化立辊辊型有效抑制了边部锈带缺陷,通过优化侧导板控制模式与参数基本消除了侧面斑块缺陷。两项治理措施实施后,有效提高了酸洗速度,避免了斑块缺陷引起的锌层剥落。

基于Solidworks的筛煤机清理装置设计

为满足企业实际生产需求,按照企业提供的技术参数,课题组在充分调研的基础上,借助Solidworks软件设计了新型筛煤机的清理装置,包括梳齿、梁等零部件的设计,得到了清理装置的三维模型和二维图形,为更好地进行筛煤机结构设计奠定了理论基础。

气缸体在静压造型线上的排气设计与应用

介绍了采用静压造型线替代气冲造型线生产气缸体时降低气缸体铸造缺陷的关键技术措施:(1)设计合理的型腔排气系统,通过型腔的溢流冒口、出气棒、出气针、排气片将气体排出型外;(2)设计合理的砂芯排气系统,在砂芯内部尽量设计形成纵横连通的排气通道网络;(3)使用有一定弹性的耐火石棉垫片、封箱条,或设计合适的配合间隙、压砂环;(4)增设可编程钻气眼机及在铸型上方设置吹气装置。经过生产验证,采用上述措施,有效地减少和消除了铸件气孔、砂眼、粘砂等缺陷。

GB/T 34901-2017《冷轧带材板形闭环测控系统》解读

本文对GB/T 34901-2017《冷轧带材板形闭环测控系统》进行解读。首先介绍了该标准的制定背景,然后阐述了主要技术内容和相关要求,重点对比较难以理解的条款作了进一步说明分析,最后探讨了该标准的意义。该标准为冷轧带材板形闭环控制领域首次制定的推荐性国家标准。通过本文的解读,有助于加快该标准的实施,推动我国重大自主创新成果"冷轧带材板形闭环控制技术"的推广应用。

虚拟实验技术在液压与气动教学中的应用

“液压与气压传动”课程实验教学仪器缺乏、实验内容陈旧且实验教学形式单一,影响了学生对于理论学习和实践学习的融汇贯通。运用虚拟实验技术将CATIA和AMESim虚拟仿真软件引入到液压与气压实验教学,提供实时的、动态的学习方式,可进行多种液压虚拟仿真实验,是拓展实践教学的新模式。虚拟实验技术在“液压与气压传动”课程实验教学中的应用,对于高等工科院校学生创新能力的培养和教师教学能力的提高都具有非常重要的意义。

缸体缸盖铸件在静压造型线上的尺寸控制

介绍了缸体、缸盖在静压造型线上铸件尺寸的控制方法。详细阐述了生产过程中存在的问题和解决措施,最后指出:为了避免因定位销(套)的磨损而造成铸件尺寸精度超差的情况,需要定期对工装模具的定位销(套)进行点检,随时关注工装与设备连接处的位置度及同轴度,定期对铸件的关健尺寸进行划线来监控铸件的错型情况;对有规律的错型则可采用偏心套的方式进行修正,对壁厚不足的局部区域,可采用在模样上贴补的办法来补正。

以羟基磷灰石微球作为稳定剂制备新型维生素A片剂的研究

以羟基磷灰石为稳定剂,研究其在维生素A制备中发挥的作用。先制备了羟基磷灰石维生素A复合物,再根据复合物的相应成分配比制备片剂。以羟基磷灰石为辅助材料的维生素A在降低温度,湿度,光线和空气对维生素A稳定性的影响方面更为有效,羟基磷灰石微球可以用作制备新型维生素A片剂的稳定剂赋形剂。

非方板形控制系统解耦及内模控制与应用

为研发某厂正在使用未配备板形闭环自动控制的1420 mm六辊UCM冷轧机的板形控制系统,以分量板形解耦控制为基础,以Labview为开发环境,实现轧机的板形自动控制。通过板形调节的计算分析,认识到轧辊倾斜、工作辊非对称弯辊可有效调节1次和3次板形分量,工作辊对称弯辊、中间辊对称弯辊、中间辊窜辊可有效调节2次和4次板形分量,难以调节6次板形分量,从而将板形控制系统确定为一个5输入4输出的非方控制系统,非方控制系统解耦过程中会出现不稳定极点,对此,提出了分解不稳定极点的解耦方法,解决了非方板形控制系统解耦的不稳定问题。并应用非方相对增益理论,将5输入4输出的非方控制系统分解为一个2输入2输出的方形系统和一个3输入2输出的非方系统,简化了板形控制系统的结构。由于板形仪的安装位置与辊缝有一定的距离,使板形控制系统存在时间滞后问题,加大了控制器的设计难度。对此将内模控制与Smith预估控制相结合,提出板形IMC-Smith控制模型,简化了控制器设计,解决了控制系统的时间滞后问题,实现了非方板形控制系统的工程应用。工业应用表明,该系统性能可靠,适应现场在线轧制要求,轧后板形满足后续工艺需求,板形控制效果较人工显著提高。

冷轧带钢板形测控前沿技术的创新方略

板形在线检测与闭环控制,是生产高级精品冷轧带钢的必然要求。自主创新板形测控技术,是实现中国钢铁工业发展升级、建设钢铁强国的重大需求。在简要介绍冷轧带钢板形测控技术的基本情况、发展方向和存在问题的基础上,系统阐述了推进技术创新发展的战略构想。主要研究内容包括5个方面,板形检测通道耦合与信号解耦的原理和模型,板形调控的动态模拟和动态解耦模型,板形调控的深度智能建模,板形测控系统的计算仿真和数字孪生,板形测控系统的试验研究。需要解决的关键科学技术问题有4个,板形仪通道耦合原理和解耦方法,板形调控的动态建模和解耦方法,板形调控的深度智能建模方法,板形测控的数字孪生方法。创新目标是建立板形检测信号解耦和板形控制动态智能的方法与模型,研制国际先进的高精度板形测控信息物理系统(CPS),突破提升板形测控理论和技术水平。研究方案以国产板形测控系统应用于六辊轧机为对象,采用理论分析、建模仿真、试验研究、机器学习等方法,首先分别研究板形检测解耦、轧辊整体调整、轧辊局部调整等3个子系统,然后进行集成,通过整体系统的计算仿真和数字孪生、实验室研究和工业试验,不断改进提高。旨在促进板形测控技术的深入研究,提高钢铁工业的智能化水平。

数据驱动的热轧带钢边部线状缺陷智能预报模型

边部线状缺陷是热轧带钢易发缺陷,不仅严重影响成材率,还可能对热轧下游工序生产过程造成影响。边部线状缺陷的影响因素复杂多变,建立精确的机理预报模型十分困难。为此,首先分析边部线状缺陷的主要影响因素;然后以智能方法为基础,分别建立了基于逻辑回归与神经网络的边部线状缺陷智能预报模型,并分析了2个模型的精度与泛化能力;最后,以神经网络智能预报模型为基础,对加热工艺参数进行优化,使缺陷发生率与封闭率均大幅降低。研究结果对提高热轧带钢表面质量具有实践意义,可推广应用于同类轧线。

基于循环神经网络的板形模式识别模型

板形模式识别是板形控制关键一环。传统的板形模式识别模型存在识别精度差、抗干扰能力差等缺点。随着数据回归任务复杂程度的增加,以深度学习为基础的深度神经网络已经大量用于数据分类、图像处理、模式识别、特征提取等任务。深度学习可通过学习一种深层非线性网络结构,实现复杂函数逼近。基于这一背景提出了基于循环神经网络RNN的板形模式识别模型。结果表明,基于RNN的板形模式识别模型可以完成板形的大数据训练,模型的识别精度和泛化能力都很高,为进一步提高板形控制精度提供了新方法。