邵健
,
何安瑞
,
杨荃
,
史乃安
钢铁研究学报
板形设定控制系统是整个板形自动控制系统中非常重要的一部分,决定着带钢头部板形的控制精度.笔者阐述了板形设定控制系统的功能和构成.大量的离线模拟计算降低板形设定控制系统在线编程、调试和上机运行的风险,并结合现场实际工况校核控制系统的计算精度.在线运用结果表明此控制系统具有很高的精度,带钢头部凸度和平坦度的命中率可分别提高16%和10%以上.至今该系统在鞍钢2150热带钢轧机稳定运行,并推广到国内多条热连轧线.
关键词:
热连轧机
,
板形
,
控制系统
徐世帅
,
史乃安
,
阎东宇
,
何安瑞
,
张华
钢铁
为了解决鞍钢2150ASP生产线炼钢、连铸和轧制线之间相互影响与相互制约的问题，通过开发LVC工作辊和ASPB支持辊、在精轧机组应用高速钢工作辊和热轧工艺润滑、轧制计划动态编制等一系列相关技术，实现了具有ASP特点的自由程序轧制技术。实际应用效果表明，在保证带钢凸度和平直度精度的前提下，可实现不同钢种、不同厚度和不同宽度带钢的混合轧制，并且同宽轧制长度达到了100km，逆宽轧制达到了300mm。推行自由程序轧制后，连铸坯的直装率达到了60%以上，热装率达到了85%以上。
关键词:
ASP
,
hot strip
,
schedule free rolling
,
CC-DHCR
王仁忠
,
杨荃
,
何安瑞
,
邵健
,
史乃安
钢铁
LVC(Liner Variable Contour)辊形是一种新型的辊形,已成功地应用在实际生产中,通过对LVC工作辊下机磨损辊形的研究,得到LVC辊形的磨损特点,并针对F4机架的磨损情况提出在轧制末期进行均匀窜辊的策略;建立LVC工作辊的磨损预报模型,并应用遗传算法求解模型参数的最优值,根据LVC工作辊下机后的实测磨损辊形与预测值的比较,说明此磨损预报模型具有较高的精度,可以应用于磨损辊形的在线预报.
关键词:
辊形
,
磨损
,
遗传算法
,
凸度
,
板形
邵健
,
何安瑞
,
杨荃
,
史乃安
钢铁研究学报
板形设定控制系统是整个板形自动控制系统中非常重要的一部分，决定着带钢头部板形的控制精度。笔者阐述了板形设定控制系统的功能和构成。大量的离线模拟计算降低板形设定控制系统在线编程、调试和上机运行的风险，并结合现场实际工况校核控制系统的计算精度。在线运用结果表明此控制系统具有很高的精度，带钢头部凸度和平坦度的命中率可分别提高16%和10%以上。至今该系统在鞍钢2150热带钢轧机稳定运行，并推广到国内多条热连轧线。
关键词:
热连轧机;板形;控制系统
王仁忠
,
杨荃
,
何安瑞
,
邵健
,
史乃安
钢铁
LVC （Liner Variable Contour）辊形是一种新型的辊形，已成功地应用在实际生产中，通过对LVC工作辊下机磨损辊形的研究，得到LVC辊形的磨损特点，并针对F4机架的磨损情况提出在轧制末期进行均匀窜辊的策略；建立LVC工作辊的磨损预报模型，并应用遗传算法求解模型参数的最优值， 根据LVC工作辊下机后的实测磨损辊形与预测值的比较，说明此磨损预报模型具有较高的精度，可以应用于磨损辊形的在线预报。
关键词:
辊形;磨损;遗传算法;凸度;板形
史乃安
,
王晓森
,
孟钢
,
何安瑞
钢铁
ASP生产线是一种新型短流程热轧带钢生产线,其独特的生产组织方式和品种结构对精轧机组的板形控制能力要求较高,一套常规轧辊辊型很难同时兼顾所有品种带钢的板形.在2150ASP生产线,通过采用LVC工作辊辊型技术,ASPB支持辊辊型技术,制定合理的板形控制策略,配置切实可行的带钢板形自动控制系统等一系列手段,大大提高了精轧机组的板形控制能力,一套辊型可适应所有品种对板形的要求,并且在保证带钢板形控制能力的前提下,换辊周期明显延长,工作辊换辊周期达到了70～100km,支持辊换辊周期达到了20万～40万t,不仅提高了生产效率,同时也为2150ASP生产线实现自由程序轧制奠定了坚实的基础.
关键词:
热轧带钢
,
板形控制
,
LVC技术
,
ASPB技术
邵健
,
何安瑞
,
杨荃
,
史乃安
钢铁
随着高强度管线钢的广泛运用,管线钢的板形问题越来越受到关注.由于管线钢强度大,精轧温度低,各机架轧制力普遍较大,板形难以控制.在鞍钢2150热连轧机上游机架F2到F4使用自主研发的LVC工作辊以及相应的窜辊和弯辊策略,下游机架采用常规工作辊长行程窜辊,支持辊全部采用变接触轧制技术,使得现场轧制高强度管线钢的板形控制水平得到了大幅度的提高,带钢出口凸度的合格率由原来的18.79%提高到96.27%,并且延长了换辊周期.现在该项技术已经在鞍钢2150热带钢轧机实现上机稳定运行.
关键词:
管线钢
,
热轧
,
板形控制
,
LVC工作辊
徐世帅
,
史乃安
,
阎东宇
,
何安瑞
,
张华
钢铁
为了解决鞍钢2150ASP生产线炼钢、连铸和轧制线之间相互影响与相互制约的问题,通过开发LVC工作辊和ASPB支持辊、在精轧机组应用高速钢工作辊和热轧工艺润滑、轧制计划动态编制等一系列相关技术,实现了具有ASP特点的自由程序轧制技术。实际应用效果表明,在保证带钢凸度和平直度精度的前提下,可实现不同钢种、不同厚度和不同宽度带钢的混合轧制,并且同宽轧制长度达到了100km,逆宽轧制达到了300mm。推行自由程序轧制后,连铸坯的直装率达到了60%以上,热装率达到了85%以上。
关键词:
ASP
,
热轧带钢
,
自由程序轧制
,
铸坯热直装轧制
邵健
,
何安瑞
,
杨荃
,
史乃安
钢铁
随着高强度管线钢的广泛运用，管线钢的板形问题越来越受到关注。由于管线钢强度大，精轧温度低，各机架轧制力普遍较大，板形难以控制。在鞍钢2150热连轧机上游机架F2到F4使用自主研发的LVC工作辊以及相应的窜辊和弯辊策略，下游机架采用常规工作辊长行程窜辊，支持辊全部采用变接触轧制技术，使得现场轧制高强度管线钢的板形控制水平得到了大幅度的提高，带钢出口凸度的合格率由原来的18.79%提高到96.27%，并且延长了换辊周期。现在该项技术已经在鞍钢2150热带钢轧机实现上机稳定运行。
关键词:
管线钢;热轧;板形控制;LVC工作辊
吴思炜
,
周晓光
,
曹光明
,
史乃安
,
刘振宇
,
王国栋
钢铁
doi:10.13228/j.boyuan.issn0449-749x.20150584
在应用C-Mn钢工业大数据进行神经网络建模时，如果将大量原始数据不加处理或者经过简单的剔除异常值处理后进行建模，很容易建立满足一定精度要求的模型。但是，如果进一步研究模型的规律性，却常常有违背客观规律的情况。这是由于原始数据中大量的数据相互干扰和生产数据的离散分布造成的。因此在建模过程中，需要将冗余和误差较大的数据剔除，保证训练数据和预测数据的均匀分布，这样能够在减小建模的计算量的同时保证数据具有显著的规律性，从而建立出合理的模型。文章利用Bayes神经网络建立了多种牌号C-Mn钢力学性能预测模型，并对影响屈服强度的工艺参数进行了分析。经统计，屈服强度和抗拉强度的预测数据中分别有96.64%和99.16%的数据预测值和实测值绝对误差在±30 MPa之内，伸长率的预测数据中有85.71%的数据预测值和实测值绝对误差在±4%内。
关键词:
大数据
,
建模
,
Bayes神经网络
,
C-Mn钢
,
屈服强度
