浅谈皖西某钢厂中厚板生产线的特点

随着经济全球化的推进,中厚板在工业制造领域的应用越来越广泛。我国的中厚板生产线主要在2000年及以后投产,以生产普通中厚板为主,缺乏高性能中厚板产品。因此,皖西某钢铁集团为推动高端产品生产线的发展,采用国内某冶金设备工程公司的先进技术和设备,建设全新的3500 mm双机架中厚板生产线,为丰富国内钢铁产品种类和推动行业发展做出积极的贡献。

轧机压下螺纹副承载特性测试研究

依据相似准则,制作3500mm中厚板轧机电动压下传动螺纹副1/3的测试模型,采用电测法获取悬臂螺牙弯曲应变值,模拟实际轧制力和过平衡力作用下螺纹副螺牙各层载荷大小及分布。螺纹副测试结果和边界元、有限元法数值计算结果相比,螺牙层载荷大小和分布规律基本吻合,证明电测法可行、直观且可靠。通过测定数据,证实了轻重两种载荷工况的不同承载特性,还发现螺母与丝杆轴线错移或倾斜的微尺度行为对载荷大小及分布影响极大的重要现象,为提高压下传动螺纹副寿命及可靠性提供了重要思路。

中厚板轧机垂直振动的非线性

根据4200轧机的实际参数,建立了轧机的两自由度非线性振动模型。采用Matlab软件编程求出了振动方程的数值解,并用分岔图和庞加莱映射的方法分析了振动系统随参激角频率变化的拟周期运动和混沌运动现象,以及轧件的刚度变化幅值对轧机振动状态的影响。结果表明,参激频率靠近固有频率附近,轧件的刚度较大时,轧机系统的非线性特征越显著,越容易失稳。

Elman神经网络在中厚板轧机宽展预测中的应用

根据Elman神经网络模型能够逼近任意非线性函数的特点和具有反映系统动态特性的能力,提出了一种利用Elman神经网络建立中厚板轧机宽展预报模型的方法。通过实例比较了Elman模型与BP模型的预测效果。结果表明,所建立的Elman神经网络模型收敛速度和预测精度均高于BP网络模型。

中厚板轧机宽展的神经网络预测

中厚板轧制过程是一个复杂的非线性变形过程,传统的宽展数学模型很难准确表达轧制宽展特性,不能保证计算精度。利用Matlab人工神经网络工具箱,采用改进的BP网络Levenberg Marquardt训练规则优化计算中厚板轧机的宽展,通过对该网络隐含层神经元个数的调整,使收敛速度加快,提高了宽展的预测精度。该方法使中厚板轧机自动控制精度的进一步提高成为可能。

轧机压下螺纹副回松机理试验和铜螺母螺牙塑扁鼓包分析

为定量解明中厚板轧机压下螺纹副回松机理和铜螺母螺牙顶端塑性压缩变形鼓包现象,制作中厚板轧机螺纹副1/8实物模型,进行螺纹副压下螺钉回松量测试、振动试验和铜螺母螺牙塑性压扁及顶端鼓包的有限元数值分析。轧机压下螺纹副采用大间隙中径定位力学约束。在轧制及间歇振动及咬、甩钢载荷工况下,由于螺纹副力学约束定位而侧隙控制的不可靠性,每当发生压下螺钉与平衡机构之间的不同步运动场合,诱发压下螺钉回松或螺牙顶端产生塑性压扁鼓包现象。提出主/副复合螺母结构,副螺母靠螺牙背面对压下螺钉实现几何约束以取代中径定位力学约束,有效地防止螺纹副动态侧隙的发生而分离,实现压下螺钉自平衡,减小压下螺钉的回松量,防止铜螺母螺牙产生塑扁鼓包。同时,减缓铜螺母的磨损,成倍增加螺纹副工作寿命。

中厚板轧机应力状态系数神经网络模型

为寻求计算应力状态系数的新方法,以4200轧机轧制的大量实测数据为基础,利用M atlab神经网络工具箱,以轧制前、后钢板厚度为输入神经元,以实测轧制压力并依靠压力公式进行逆运算获得的Qp为输出神经元,建立了轧制变形区的应力状态系数与轧件轧制前后钢板厚度对应关系的BP神经网络模型和GRNN神经网络模型.结果表明,用人工神经网络算法预测应力状态系数是可行的;且通过GRNN神经网络模型和BP模型的对比,说明GRNN网络具有更高的精度和更强的泛化能力.

新钢5mm及以下厚度薄规格钢板的轧制研究

针对5mm及以下厚度薄规格钢板的生产问题,新余钢铁集团有限公司在2690mm+3000mm中板生产线上通过板坯设计、调整轧制规程,将设定的末道次压下量控制在1mm左右,同时根据热辊型的计算模型选择合适的轧制时机,实现了5mm及以下厚度钢板的稳定批量生产,轧制节奏稳定在44块/h以上,综合成材率大于88%,命中率大于96%。

基于GRNN神经网络的中厚板轧机宽展预测模型

为了实现中厚板轧机在轧制过程中的宽展变化自动预测和控制,分析了轧制过程中宽展变化的影响因素,在神经网络技术和现场实测数据的基础上,利用Matlab人工神经网络工具箱,应用GRNN广义回归神经网络建立宽展变化预测模型,来提高轧制宽展变化预测的精度。结果表明,该方法建立的模型可以实现对宽展变化的预测,预测精度有较大提高。

中厚板精轧机轧制力预报综合模型研究

为提高中厚板精轧机轧制力的预报精度,建立了Sims公式简化式与人工神经网络相结合的轧制力预报综合模型。以3 000 mm中厚板精轧机实测数据为基础,用Sims公式简化式计算轧制力主值,利用MAT-LAB人工神经网络工具箱,建立BP神经网络模型预报轧制力的偏差值,用提前结束的方法来训练网络。模型的综合采用加法和乘法两种方式。结果表明,与单独采用Sims公式简化式相比,综合模型的预报精度提高很多,而且加法网络算法的预报效果比乘法网络算法更好。

轧机螺纹副面力场的3维解析

本文用 3维弹性摩擦接触有限元法 (MARC) ,给出 35 0 0中厚板轧机压下系统有隙螺纹副在中径定位下的 3维面力场和变形场。螺牙接触面的面力场除已熟悉的螺纹层间压力分布外 ,本文首次给出了沿径向和周向的单位压力分布和径向单位摩擦力分布。阐明螺纹副的面力及变形场 。

我国中厚板生产技术的进步

介绍了我国中厚板行业发展的3个阶段,即初级发展阶段、技术引进和自主创新阶段、产品档次提升阶段。并对中厚板生产采用的先进技术、发展趋势及特点等方面进行了较详细的分析和介绍。

中厚板轧机工作辊失效分析及对策

介绍了济钢中厚板厂使用国外高镍铬和高铬工作辊的主要失效形式 ,并对该工作辊的断裂和裂纹产生原因进行了分析 ,同时针对所存在的问题提出了对策和具体改进措施。

网格结构加力筒体制造技术

TA12A钛合金是新型热强高温钛合金材料,将其与深度化铣技术相结合,应用于整体薄壁网格结构加力筒体上,可大大提高加力筒体的耐高温和强度、刚性,并减轻结构重量,满足矢量推力发动机需要。综合运用TA12A钛合金中厚板(6mm)的成形、连接、刻形、化学铣切等工艺技术,实现整体薄壁网格肋化铣结构加力筒体制造。

邯钢中板线2800mm轧机油膜轴承的改进

针对邯钢中板线2800mm轧机支承辊油膜轴承运行不稳定,多次出现漏油、进水、密封损坏、轴承巴士合金严重脱落等问题进行原因分析,通过对锁紧螺母背紧量尺寸和联接梁尺寸的修正,解决了轴承在轧辊上的准确定位问题,通过DF油封材质和结构的改进和密封压盖的改进,改善了密封状况,达到了油膜轴承长周期稳定运行的目的。

中厚板生产设备概述

分析了我国中厚板生产线的主要设备技术状况 ,指出我国中厚板的总生产能力已不小 ,但总体装机水平有待进一步提高 ;同时指出 ,我国已具备自主设计制造中厚板生产设备的能力 。

普通中厚板轧机板形控制技术探讨

介绍普通中厚板生产中板形缺陷及其成因分析,影响板形的主要因素.对在普通中厚板生产中最常用的板形控制手段展开阐述,为提高普通中厚板轧机的板形控制能力及产品成材率,提出了一些经济实用的改造策略.

常规中厚板轧机与炉卷轧机的对比浅析

本文叙述了炉卷中厚板轧机技术的发展 ,介绍了常规中厚板轧机和炉卷轧机各自的优缺点 。

中板轧机HGC液压伺服系统优化改造研究

通过对某钢厂中板轧机HGC液压伺服系统存在的问题分析,对其进行改造,解决了原有系统存在的问题。根据对改造前后阶跃响应数据的对比分析,改造后的HGC液压伺服系统的稳定性、快速性、控制精度和可靠性均比改造前得到了较大的提升。

6RA70控制器在中板轧机压下系统改造中的应用

介绍了 6RA70直流全数字控制器在中板轧机压下系统改造中的应用情况 ,通过设计切换装置 。