ACC模型系统在九钢中厚板厂的应用与优化

针对钢板轧后加速控制冷却过程中产生的钢板质量问题,通过跟踪钢板实际冷却效果,提出了ACC模型控制参数优化措施,对优化前、后的钢板终冷温度命中率和纵向温度同板差进行了分析,结果表明优化后的ACC模型系统具有良好的控制精度,为新品种钢研发创造了有利条件。

基于MATLAB的回归分析在ACC水冷模型中的应用

在济钢中板厂ACC现场采集数据并进行统计,借助MATLAB平台,对影响ACC水冷模型中的换热系数进行了回归分析,建立了水冷换热系数模型。研究表明,利用MATLAB进行二元线性回归得到的水冷换热系数模型与现场实测数据吻合程度高,此模型可为中板厂ACC现场生产提供理论参考。

萍钢3500mm中厚板ACC自动化控制系统优化

针对轧后钢板控冷过程中造成的钢板质量问题,通过跟踪钢板实际冷却效果,采取ACC自动化控制系统优化措施,对优化前后的钢板冷却效果进行分析,结果表明:优化后的ACC自动化控制系统具有良好的控制精度,为新品种的开发创造了极其有利条件。

中厚板控冷模型的灰色多目标决策

采用灰色多目标决策理论 ,结合最佳冷却工艺 ,对 32mm厚Q345B钢板进行钢板冷却最优控制模型的研究 ,确定了以返红温度、冷却速度、平直度和耗水量为控制目标 ,以钢板运行速度、集管开启组数为设计变量的最优控冷策略 .根据 4个目标的性质采用不同的效果测度计算公式 ,按照实际生产的需求可进行不同权值的行决策和列决策 。

基于多维度物理参数影响的超高强钢热成形冷却流场仿真分析

目的研究关键参数对超高强钢热成形模内淬火效果的影响规律,合理选择模具材料和冷却流场空间结构,达到冷却淬火后材料中条状马氏体含量最大的目的。方法利用流体仿真软件Star–ccm+对超高强钢热成形模具冷却流场进行有限元模拟分析,采用7种不同热导率的热成形模具材料和直径为15、20、25、30、35 mm的冷却管道管径,研究模具热属性及冷却管道分布的结构属性对板材淬火效果的影响规律。结果板材H13冷却效果最好,达到淬火标定冷却温度用时更短,热成形工艺冷却效率明显提升。冷却管道管径为35 mm的模具冷却效果最好,达到温度峰值时间更短,散热更快,为冷却流场空间结构提供优化参考。结论结合理论分析可知,模拟结果的热传递规律合理,仿真模具对超高强钢热成形模内淬火工艺的制定有一定的指导意义。

ANSYS子模型法在燃气涡轮后挡板结构优化中的应用

为得到某涡轴发动机燃气涡轮后档板螺栓孔区域的精确解,通常是将该局部区域的网格细化。但是,这样增大了前处理建模难度和前处理时间,同时也因为单元数目的增多而需要更多的计算时间。为此本文运用ANSYS子模型法对该燃气涡轮后挡板进行分析,减轻了建模工作量,提高了效率。

加权多模型最优控制器在中厚板层流冷却系统中的应用

针对层流冷却过程中冷却精度低的问题,提出一种基于加权多模型的控制方法.首先对历史数据丰富的中厚板,实现精确控制.对于生产批次少、生产量小的中厚板,采用多个模型加权的方法获得加权冷却模型,并在线提高终冷温度的控制精度.对于首次出现的中厚板,利用最接近该厚度的加权系数实现初始控制,同时实时调整加权系数,以满足控制精度的要求.仿真结果表明了该方法的有效性.

基于贝叶斯优化XGBoost模型的热轧中厚板终冷温度预测

轧后冷却是影响钢板组织性能的重要工序之一,其中终冷温度是冷却过程的关键控制参数。由于传统的温控数学模型与自学习模型精度较差,因此为了提高终冷温度预测的精度,采用贝叶斯优化XGBoost模型对终冷温度进行回归预测,以冷却速率、总流量、开启集管数和化学成分等15个变量作为模型的输入,终冷温度作为模型输出,通过BO-XGBoost模型预报终冷温度。同时,对比了BP神经网络模型、默认超参数XGBoost模型和BO-GBDT模型的回归效果。结果表明:BO-XGBoost模型的训练集和测试集具有较高的决定系数和较低的误差,说明模型具有很好的泛化性、鲁棒性和非线性拟合能力,相较于经典数学模型提高了终冷温度预测精度。