线材连轧轧制过程数学模型Word版
3 带钢冷轧过程控制数学模型

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Hill轧制力矩公式
3.4.5 轧制力矩及功率模型
1 G = ( (km − ξ )WR ( hin − hout ) QG + tinWRhin − toutWRhout ) × + ΔGL 1000
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k: 变形抗力(N/mm2) kin: 入口变形抗力(N/mm2) kout: 出口变形抗力(N/mm2) km: 平均变形抗力(N/mm2) h: 厚度(mm) h0: 原料厚度(mm) hin: 入口厚度(mm) hout: 出口厚度(mm) hm: 平均厚度(mm) rt: 总压下率(%)
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(2) 动态变规格
动态变规格,就是在轧制过程中动态地进行产品 规格的变换,亦即在不停机的情况下,把一种产 品规格(钢种、厚度、宽度等)变换成另一种产 品规格。 这一技术是全连续轧制成功与否的关键,冷 连轧机组必须采用动态变规格技术。
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(2) 动态变规格
动态变规格的主要困难和需要解决的问题:时间 要在极短的时间内由一个轧制规程变换到另一个轧制规程, 也就是使辊缝和辊速做大幅度变化。如果不按一定规律进 行,势必引起机架间张力的大幅度变化,严重时可能导致断 带或带钢折叠进入轧机,而使轧制过程不能继续进行。 因此在进行动态变规格之前,要进行动态变规格的设定值计 算,由于时间很短,由人工完成控制计算的任务是无法实现 的,只有依靠计算机才能完成。
Elastic recovery zone
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3.4 .1 变形抗力模型
(1) 基本公式: 厚度为h时的变形抗力 k
⎛ 2 ⎞ 2 100 k= Ck 0 k 0 ⎜ ln +ε0⎟ 3 ⎝ 3 100 − ζ ⋅ rt ⎠
数学建模轧钢问题

轧钢问题轧钢厂所做的工作是将粗大的钢胚变成合格的钢材(钢筋,板材等),其过程一般分为粗轧(热轧)和精轧两道工序,第一道工序粗轧就是将钢坯轧成钢材的雏形,再经过精轧工序,将其轧成合格的钢材。
粗轧是将一长、宽、高分别为l0、b0、h0的钢坯轧成要求的l(>l0)、b(<b0)、h(<h0)钢材雏形。
要得到这种目标不可能一次轧成,要经过多次的翻轧,对宽度的延伸有如下经验公式:其中为钢坯轧前与轧后的高度差,称为压下,其是可控的,通过调整轧机而得到;R为轧辊的半径;b为轧前钢坯的宽度;就是轧后宽度的延伸量。
单位为毫米(mm)。
现场粗轧过程如下:先将钢坯扎过去,再反向倒着轧回来;然后翻钢,即:将钢坯翻一个侧面,将高变为宽,宽为高,再来回轧一遍;接着再翻钢,再来回轧一遍;再翻钢,轧过去,进入下一道工序。
这样整个粗轧过程中钢坯被轧了7次,每次我们都要调整轧机的压下,使得最终的产品达到合格的要求。
由于轧机功率的限制,每次轧机的压下不能太大,有一个上限。
所谓的合格产品是指最终的产品高和宽误差在0.5%之内。
每次轧制轧机所用的能量与所轧钢坯的长度、轧制前后钢坯截面积压缩比以及压下成正比。
厂方希望知道每次轧制轧机的压下是多少时,生产出的产品为合格产品且使用的能量最小。
试为该问题建立数学模型,并根据下列数据计算你的结果。
原始钢坯:长l0 = 5000mm,宽b0 = 488mm,高h0 = 326mm;最终产品:宽b7 = 235mm,高h7 = 215mm;轧辊半径:R = 405mm;每次压下最多不能超过90mm。
(注:这里的宽和高只用来方便说明问题,所以开始轧制时并非一定以326mm作为高)。
绪论 轧制过程数学模型概述

• 工艺类数学模型,需要运用工艺理论知识:如轧制 原理、轧钢工艺学,一般用于基础自动化级计算机 对执行机构最优控制计算
3)模型在轧制过程控制中的作用
• 轧制过程基本参数的计算。如轧制温度、力能参 数、轧件、轧辊和机架变形的计算等
• 执行机构动作参数的设定计算。如辊缝、轧制速 度、液压缸的位置的设定等 • 动态调整量的给定。如AGC系统的辊缝调节量板 形控制系统的弯辊力调节量等 • 根据反映轧制过程效果的在线数据,对模型系数 进行自学习使模型能够工作在最佳状态。
轧制过程数学建模方法
• 基于理论分析的建模方法 通过对轧制过程物理、力学现象的分析找出 主要影响因素和一般性规律,得到轧制过程关键 参数的计算结果。 • 基于数据回归的建模方法 以生产和实验数据作为依据,依照数理统计 方法进行回归分析,对模型的精确度、相关性做 出评价,最后得到能够在线应用的数学模型。 • 基于人工智能的建模方法 利用人工神经网络(ANN)预报轧制力、卷 曲温度、轧件力学性能
划分为:总体模拟、局部模拟及微观模拟
总体模拟
• 主要包括:轧制力、力矩、功率、平均温 度及宏观力学参数的模拟。 • 与传统的经验公式相比,可以预测不同变 形历史阶段(咬入、稳定轧制及丢尾)的 轧制力及力矩的变化,为轧制规程的制定 提供理论依据。
局部模拟
• 主要包括对材料(变形体)内部应力、应 变、应变速率、温度等的计算。 • 通过模拟轧件在孔型中金属流动和不均匀 变形,确定应力应变和温度场分布及工艺 参数的影响规律,从而达到预测和控制产 品形状和尺寸精度的目的。
5 数学模型的自适应控制
自适应控制的必要性 • 不论是用理论方法还是统计方法建立的 数学模型,当用于预报时,总会存在残 差 δ。 • 其原因可归纳为以下三点:
《MTSP模型及求解》word版

热轧生产调度的多旅行商问题模型及求解摘要:传统对于热轧调度的研究,往往采用的是串行策略,实质是一种贪婪方法,可能导致局部最优。
本文从全局最优观点提出能够同时产生一个班次中的M 个轧制单元计划的并行策略,并且根据实际生产约束,可以热轧调度问题归结为多旅行商问题模型。
为了求解,将MTSP变换为单旅行商问题模型,并适用改进遗传算法能有效搜索出最优解。
关键词:热轧生产;调度;旅行商问题;改进遗传算法钢铁企业在实际编制热轧生产调度时,一般都是从合同订单预选池中挑选订单,依次编制出M个轧制计划单元[1]。
这种策略模拟人工编制计划的思想,采用串行策略建立了单旅行商模型[2]。
但是这种策略类似于贪婪方法,有可能陷入局部最优。
一种合理的办法是并行方法,即从订单池中同时编制出M个轧制单元计划。
并行方法可以归结为MTSP。
1热轧生产调度的问题描述1.1 问题描述将全部订单看成一个个节点(相当于TSP中的城市),一个轧制生产单元看成是经过一定数目节点的一条旅行路径,节点之间的距离(评价值)可定义为轧制规范的评价值(如相邻板坯的宽度、厚度、硬度等必须满足一定的约束条件),则热轧生产调度问题可归结为非对称旅行商模型[3]。
由于热轧生产调度问题中的轧制单元计划是一条开放路径,每一个订单只能轧制一次。
如果一个热轧调度包括M条轧制单元计划,则存在M个开放路径,并且任意两个轧制单元计划的开始和结束点的订单都不相同。
这意味着任意两个轧制单元计划之间没有相同的点(订单),开始订单也不确定,所以必须建立全新的模型。
1.2 热轧调度问题进入标准MTSP问题的变换为了将热轧调度问题转换为MTSP问题,引进了M个虚拟节点(定单) 其编号为N+1,N+2,…,N+M。
通过两个步骤:第一步是一个虚拟节点被引进热轧调度问题当中,要求所有的轧制单元计划都从这个虚拟节点出发。
这个虚拟节点既是源点也是收点,这样就构成了闭合回路。
第二步是M-1个附加节点被引进,这样可以保证M个闭合回路的形成,同时满足每个节点正好被访问一次,也就是每一个生产定单正好被轧制一次[4]。
绪论 轧制过程数学模型概述

总体模拟
• 主要包括:轧制力、力矩、功率、平均温 度及宏观力学参数的模拟。 • 与传统的经验公式相比,可以预测不同变 形历史阶段(咬入、稳定轧制及丢尾)的 轧制力及力矩的变化,为轧制规程的制定 提供理论依据。
局部模拟
• 主要包括对材料(变形体)内部应力、应 变、应变速率、温度等的计算。 • 通过模拟轧件在孔型中金属流动和不均匀 变形,确定应力应变和温度场分布及工艺 参数的影响规律,从而达到预测和控制产 品形状和尺寸精度的目的。
5 数学模型的自适应控制
自适应控制的必要性 • 不论是用理论方法还是统计方法建立的 数学模型,当用于预报时,总会存在残 差 δ。 • 其原因可归纳为以下三点:
( 1 ) 模 型 本 身 的 误 差 : 理 论 模 型 ( 如
Bland-Ford压力模型、前滑模型等)在推导 过程中总要接受某些假设与近似,不可能非 常完善,在用于预报时,必然导致误差。而 统计模型(如变形抗力、能耗等模型)是根 据实测数据用回归的方法得到的。既然实测 数据是一些遵从正态分布的随机变量,因此 回归方程也必然存在着误差。
1)计算机控制系统的典型结构
将计算机应用于轧制过程,由它按预先制定的程序 来处理和加工与过程相关的信息,对过程进行有效 的监督、控制和管理,所有这些就叫做轧制过程的 计算机控制。
2)轧制自动控制的三大要素 • 控制用的工艺控制数学模型、与此相适应的可靠性 高的检测器和计算机控制系统是构成自动化的三大 基本要素,也就是实现自动化的基础。
轧制过程控制及数学模型
参考教材
• 任勇 《轧制过程数学模型》 冶金工业出版社 2008 • 孙一康 《冷热轧板带轧机的模型与控制》 冶 金工业出版社 2010 • 刘相华 《轧制参数计算模型及其应用》 化学 工业出版社 2007 • 孙一康 《带钢热连轧的模型与控制》 冶金工 业出版社2002 • 丁修堃 《轧制过程自动化》 冶金工业出版社
(完整word版)第五章轧制规程的计算

(完整word版)第五章轧制规程的计算典型产品的孔型、压下规程设计在设备能⼒允许条件下尽量提⾼产量充分发挥设备潜⼒以提⾼产量的途径不外乎是提⾼压下两、缩减轧制道次、确定合理速度规程、缩短轧制周期、减少换辊时间,提⾼作业率及合理选择原料增加坯重等。
对于连轧机⽽⾔主要是合理分配压下并提⾼轧制速度。
⽆论是提⾼压下量还是提⾼轧制速度,都涉及到轧制压⼒轧制⼒矩和电机功率。
⼀⽅⾯要求充分发挥设备的潜⼒,另⼀⽅⾯⼜要求保证设备安全和操作⽅便,就是说在设备能⼒允许的条件下努⼒提⾼产量。
⽽限制压下量和速度的主要因素包括咬⼊条件、轧辊及接轴叉头等的强度条件、电机能⼒的限制以及轧机的具体情况考虑其他因素等。
在保证操作稳便的条件下提⾼产量①操作稳便的钢板轧制定⼼条件,努⼒提⾼轧机的刚度。
尽⼒消除机架刚度对钢板纵向和横向精度的影响②提⾼板形及尺⼨精度质量。
板带材轧制的精轧阶段对于保证钢板的性能、表⾯质量、板形及尺⼨精度有着极为重要的作⽤。
为了保证板形质量及厚度精度,必须遵守均匀延伸或所谓的“板凸度⼀定”的原则去确定各道次的压下量。
③注意保证板组织性能和表⾯质量。
例如有些钢种对终轧温度和压下量有⼀定的要求,都需要根据钢种特性和产品技术要求在设计轧制规程时加以考虑。
制定压下规程以典型产品为例确定板坯长度(典型产品:x70,规格:17.5*3500*15000mm)取轧件轧后两边剪切余量为△b=100×2mm,头尾剪切余量为△l=500×2mm。
则:轧件轧后的⽑板宽度b=3500+100×2=3700mm;轧件轧后的⽑板长度l=15000+500×2=16000mm。
若忽略烧损和热胀冷缩,则根据体积不变定律可得:L =h b l /H B =17.5 * 3700 * 16000 / 175 * 2000=2960 mm根据板坯定尺取:L=3000mm咬⼊条件的计算参考现场数据及有关资料,热轧中厚板轧机的咬⼊⾓为18°~ 22°,当低速咬时,咬⼊⾓可取20°,并且轧辊⼯作直径取最⼩值1030mm,1120mm。
轧制过程数学模型

1轧制过程数学模型1.1轧制工艺参数模型随着科学技术的发展,计算机已广泛应用于轧钢生产过程的控制,促使轧钢生产向自动化、高速和优质方向发展。
电子计算机在线控制生产过程,不仅仅只是电子计算机本身的硬件和软件的作用,更重要的是控制系统和各种各样的数学模型,正因为有适合轧钢生产的各种数学模型,才有可能实现电子计算机对整个轧钢生产各个环节的控制,获得高精度的产品。
线材连轧生产过程的主要内容基本上可归纳为尺寸变化和温度变化两大类性质极不相同但又相互紧密联系的物理过程,涉及的数学模型主要是轧制工艺参数的制定、各环节的温降变化、产品质量控制及实现线材连轧生产的可靠性等。
在线材连轧生产过程中,准确地计算(预估)各个环节的温度变化是实现计算机控制的重要前提,这是因为轧件各道次的变形阻力、轧制压力、轧制力矩的准确确定与温度是分不开的,而各机架轧制压力的预估精度将直接关系到设备的使用安全等。
下面分别讨论线材连轧生产过程中的温降模型、变形阻力模型、轧制力与轧制力矩模型。
1.1.1延伸系数及孔型尺寸计算模型在制订棒线材轧制工艺时,当坯料和产品断面面积F 0和F n 给定之后,总延伸系数∑μ就可唯一确定:nn n i i n i F FF F F F F F F F 011211021===-+∑ μμμμμ 其中:n ——总轧制道次;μi ——某一道次的延伸系数; F i ——某一道次的轧件断面面积。
椭圆孔示意图mB R F +-=)sin (2θθRB 2arcsin2=θ ⎪⎭⎫ ⎝⎛--=2cos 12θR h m对于圆孔,轧件断面面积可通过下式计算:圆孔示意图απθ2-=αθtan 422R R F +=1.1.2前滑模型孔型轧制时的前滑率计算可采用筱篬或斋藤提出的实验模型。
两者都认为前滑仅是轧件、孔型几何尺寸的函数。
斋藤模型以平均工作辊径定义前滑,当道次变形量较小时会出现负前滑的计算结果;筱篬模型改用孔型槽底处的最小辊径定义前滑,即前滑S f 为:S f =V 1/V R -1 (1.1) 其中:V 1 ,V R ——轧件出口速度及孔型槽底处的轧辊线速度。
冷连轧过程控制原理与数学模型

0.010sec 基础自动化级
RTI 0.001sec 执行控制级
冷连轧过程控制基本原理
概述
冷连轧过程控制基本原理
概述
冷连轧过程控制系统是伴随着高精度闭环控制在轧制领域达到一定水平而 逐渐发展起来的,并且逐渐成为整个冷连轧控制系统的“中枢神经”。一方面 ,它作为工艺模型与自动控制系统的结合,计算得到符合现场工况的轧制工艺 参数,另一方面又作为整个冷连轧多级控制系统的一个组成部分,对整体控制 系统起着指导与协调的作用。
工艺模型优化
(2)工艺质量优化-模型自学习、自适应 自学习:经过了一定数量的自适应以后,得到了足够好的改善模型,则启动自 学习功能并将获得的模型自学习系数按照规格、材质等分别存储在自学习数据库 中相应的位置。该模型系数不仅用于本卷带钢的轧制,还被用于具有相同规格及 材质的后续带钢的轧制。 过程控制优化计算不仅针对基础自动化目标值,还包括各开环、闭环增益。
工艺质量设计、优化与管理
生产过程管理
生产计划库
厚度分配计算
轧制规范库
轧制规范
优化数据
自学习计算
历史数据库
轧辊数据库
预设定计算
设备参数
数学模型
设定/再设定
N序列管理库
钢卷数据 预设定数据 再设定数据 校正设定数据 实际数据
材料库 变形抗力
优化库 优化数据
校正设定计算
自适应计算
真伪识别 量纲匹配 可信度计算
自适应:为了保证再设定计算各设定值的准确性,轧制过程中利用设定值与实 测值的偏差,在不改变模型公式的前提下,按照一定的算法修正模型系数,反映 当前轧制状况,使计算的设定值趋同实测值,提高设定精度。自适应对象包括轧 制力模型、前滑模型、转矩模型、辊缝设定模型和弯辊力设定模型等。
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1轧制过程数学模型1.1轧制工艺参数模型随着科学技术的发展,计算机已广泛应用于轧钢生产过程的控制,促使轧钢生产向自动化、高速和优质方向发展。
电子计算机在线控制生产过程,不仅仅只是电子计算机本身的硬件和软件的作用,更重要的是控制系统和各种各样的数学模型,正因为有适合轧钢生产的各种数学模型,才有可能实现电子计算机对整个轧钢生产各个环节的控制,获得高精度的产品。
线材连轧生产过程的主要内容基本上可归纳为尺寸变化和温度变化两大类性质极不相同但又相互紧密联系的物理过程,涉及的数学模型主要是轧制工艺参数的制定、各环节的温降变化、产品质量控制及实现线材连轧生产的可靠性等。
在线材连轧生产过程中,准确地计算(预估)各个环节的温度变化是实现计算机控制的重要前提,这是因为轧件各道次的变形阻力、轧制压力、轧制力矩的准确确定与温度是分不开的,而各机架轧制压力的预估精度将直接关系到设备的使用安全等。
下面分别讨论线材连轧生产过程中的温降模型、变形阻力模型、轧制力与轧制力矩模型。
1.1.1延伸系数及孔型尺寸计算模型在制订棒线材轧制工艺时,当坯料和产品断面面积F 0和F n 给定之后,总延伸系数∑μ就可唯一确定:nn n i i n i F FF F F F F F F F 011211021===-+∑ μμμμμ 其中:n ——总轧制道次;μi ——某一道次的延伸系数; F i ——某一道次的轧件断面面积。
椭圆孔示意图mB R F +-=)sin (2θθRB 2arcsin2=θ ⎪⎭⎫ ⎝⎛--=2cos 12θR h m对于圆孔,轧件断面面积可通过下式计算:圆孔示意图απθ2-=αθtan 422R R F +=1.1.2前滑模型孔型轧制时的前滑率计算可采用筱篬或斋藤提出的实验模型。
两者都认为前滑仅是轧件、孔型几何尺寸的函数。
斋藤模型以平均工作辊径定义前滑,当道次变形量较小时会出现负前滑的计算结果;筱篬模型改用孔型槽底处的最小辊径定义前滑,即前滑S f 为:S f =V 1/V R -1 (1.1) 其中:V 1 ,V R ——轧件出口速度及孔型槽底处的轧辊线速度。
在孔型中轧制时,前滑值取平均值f S ,其计算式为()[]1cos 1cos ++-=hhD S f γγ⎪⎪⎭⎫⎝⎛+=βααγ212 Dh H --=1cos α 式中 γ——变形区中性角的平均值; α——咬入角的平均值; β——摩擦角,一般为21~27度; D ——轧辊工作直径的平均值;h H ,——轧件轧前、轧后高度的平均值; 1.1.3轧件温降模型轧件在轧制过程中的温度变化,是由辐射、传导、对流引起的温降和金属变形所产生的温升合成的,可用下式表示:b d Z f T T T T T ∆-∆+∆+∆=∆(1.5)以上四项起作用的是辐射损失和金属变形热所产生的温升。
各项温度变化的计算按下式进行:1、由于辐射引起的温降计算41000072.0⎪⎭⎫ ⎝⎛=∆T G Ft T f (1.6)式中:ΔT f ——辐射引起的温降,℃;F ——轧件的散热表面积,m 2; t ——冷却时间,s ; T ——轧件表面绝对温度,K 。
2、由于传导引起的温降计算 cZZ Z Gh c t F T 08.1λ=∆(1.7)式中:ΔT Z ——传导引起的温降,℃;λ——钢材的导热系数,λ≈1.255KJ/(m ·h ·℃);Fz ——轧件与导热系体的接触面积,m 2,对于轧辊Fz =2l c b c ×10-6; l c ——轧件与轧辊的接触弧长,mm ; b c ——轧件轧前与轧后的平均宽度,mm ;c 0——钢材平均比热容,在若杂货温度西热轧温度下取c 0=0.627KJ/Kg ·℃tz ——传导时间,s ;hc ——轧件轧前与轧后的平均高度,mm 。
3、由于对流引起的温降计算f r d T T T T t V T T T ∆⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡+-∆405.22301003.0ε(1.8) 式中ΔTd ——对流引起的温降,℃; T ——轧件表面绝对温度,K ; T 0——环境绝对温度,K ; V 0——轧件的移动速度,m/s ; t ——对流时间,s ;εr ——轧件表面的相对黑度,εr ≈0.8;ΔTf ——同时间内的辐射温降,℃; 4、由于变形热产生的温升计算 Gc a A T b 0427)1(-=∆(1.9)式中ΔTb ——变形热产生的温升,℃;A ——该道次所需变形功,根据公式A=pVln(H/h);P ——平均单位压力,MPa ,粗略估计可用p=(t y0-t -75)×σb /1500计算;V ——轧件体积,mm 3H 、h ——轧件轧前、轧后高度,mm ;a ——系数,表明被轧件吸收的变形能的相对部分,在T/T y0>0.4时,当静力变形时(102s -1)为0.9%~2.6%; 当动力变形时(102s -1)为19%~21%;σb ——强度极限,MPa ; t y0——钢材的熔点温度,K 。
取钢材的密度γ=7.8,则得:)/ln()1(184.0h H a p T b -=∆(1.10)由于传导和对流引起的温降很小,甚至可以忽略不计。
此时可以采用А.И.采利柯夫方法计算在孔型中轧制和移送到下一孔型时间内,轧件温度得变化:27327310000255.0100033100+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+∆++-=∆t t F lt t T (1.11)式中t 0——进入该孔型前得轧件温度,℃; l ——轧后轧件横截面周边长,mm ; F ——轧后轧件横截面面积,mm 2; t ——轧件冷却时间,s ;Δt 1——在该孔型中金属温度得升高,℃; Δt 1值按下式确定:Δt 1=0.183K m ln μ(1.13) 式中K m ——金属塑性变形抗力,MPa ; μ——延伸系数。
1.1.4变形抗力模型钢铁材料在热状态下的物理特性,与其温度、化学成分、应力、应变状态等诸多因素有关。
目前在这方面的研究还不够充分,对于大多数钢种,只能给出离散数据的描述;但对于碳钢,平均变形抗力(MPa/mm2)可按以下模型计算:m m f m f K )10/(εσ=(1.14) 其中:f σ——简单应力状态下的材料热变形抗力。
0.28exp (05.001.00.5+-C T ) (T ≥T d ) f σ=0.28g (C,t )exp(05.001.00.5+-C T d ) (T <T d )(1.15)式中:参数T ,T d 按下式计算: T=10002730+t T d =0.9532.041.0++C C(1.16)其中:t 0——轧件温度;C ——材料的碳含量百分数。
式(2)中的函数g(C,t)为:09.006.042.049.095.0)9.0(0.30),(2+++⎪⎭⎫ ⎝⎛++-•+=C C C C T C t C g (1.17) 式(1)中的f m 为考虑材料应变量等因素的影响系数:⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎪⎭⎫⎝⎛+=2.015.02.013.1εεnm n f C n 07.041.0-=(1.18)在孔型设计时,式(1)、式(5)中的平均应变ε和平均应变速率.ε按下式计算: ε=ln HF F F -00.ε=m m L N R 602επ(1.19)其中:F 0,F H ——轧件入口断面面积和轧件被孔型压掉部分的断面面积; F ——轧辊平均工作半径; N ——轧辊转数,r/min ; Lm ——接触弧平均长度。
式(1)中的指数m 由下式给出:(—0.019C +0.126)T +0.075C -0.05 (T ≥T d )(0.081C -0.154)T +-0.019C +0.207+0.027/(C +0.32)(T ≤Td ) (1.20) 该模型的适用范围为:材料的碳含量小于 1.2%,温度在(700-1200)℃范围内,平均应变小于0.7,平均应变速率在(0.1~100)s -1范围之内,该模型的最大优点是其数学上的完整性,利于实现计算机编程计算,但也因此使其精确性有所降低,可用来进行预报。
另外,为了适应计算机在线控制轧钢生产对变形阻力数学模型的要求和进一步提高计算精度,周纪华等采用碳钢和合金在高温、高速下测定得到的变形温度、变形速度和变形程度对变形阻力影响的大量实测数据而建立了非线性回归模型。
它是以各种钢种为单位,得到各回归系数值,结构如下式。
⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡--⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯⎪⎭⎫ ⎝⎛+=+4.0)1(4.010)ex p(66210543γγμσσa a a T a a a T a(1.21)式中 1000273+=t T ; 0σ——基准变形阻力,即t =1000℃、γ=0.4和μ=10s -1时的变形阻力(MPa );t ——变形温度(℃);u ——变形速度(s -1);γ——变形程度(对数应变); γ⋅=lv u 1, (1.23) )ln(μγ=(1.24)式中 v 1——轧件出口速度; l ——变形区长度; R ——轧辊半径; h 0——轧前高度。
0σ、1a ~6a ——回归系数,其值取决于钢种。
各回归系数值按钢种的分类列于表1-1至表1-14。
表1-1普通碳钢变形抗力数学模型回归系数表1-2优质碳素结构钢变形抗力数学模型回归系数表1-3低合金钢变形抗力数学模型回归系数注:1.①②③表示Nb含量不同。
2.*在进行变形抗力试验时,将试件加热到1250℃,再冷却到850~1150℃进行压缩得到变形抗力的试验数据。
表1-4合金结构钢变形抗力数学模型回归系数表1-5碳素工具钢变形抗力数学模型回归系数表1-6合金工具钢变形抗力数学模型回归系数表1-7弹簧钢变形抗力数学模型回归系数表1-8轴承钢变形抗力数学模型回归系数表1-9不锈耐酸钢变形抗力数学模型回归系数表1-10硅钢变形抗力数学模型回归系数将此模型的计算结果与经典的变形抗力曲线图对比后发现,当变形速度在1~30s -1,变形温度在850~1200℃之间时,结果能够很好的吻合曲线。
因此在编制程序进行计算时采用的便是此模型。
1.1.5轧制压力模型工程计算中经常采用如下简化的专用于孔型轧制的轧制压力公式计算轧制压力:Q F K P d m =(1.25) 式中:m K ——平均变形抗力;d F ——接触投影面积;确定轧件与轧辊的接触面积,经常采用如下公式:用矩形-箱形孔,方-六角,六角-方,方-平椭圆,平椭圆-方以及矩形-平辊系统轧制时⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+=1122101ηA B B H S (1.26) 按方-椭轧制方案时 75.0)1(121-+=A H S ηξη(1.27)()⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛++⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-++⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-++=213.009.011845.0375.01128.0)1(29.071.0221k k a a ηηηδξ 按椭-椭,椭-圆,圆-椭,椭-立椭和立椭-椭轧制时⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=1121ηξA H S (1.28)椭圆-圆 )1.01)(62.1(201K K a a --=δδξ(1.29)圆-椭圆 )4.01)(62.1(2101δδδξK K a a +-=(1.30) Q ——载荷系数,针对各种孔型轧制情况的Q 值回归模型为:W W Q /61.10771.0731.0++-=式中:W ——考虑不同轧制条件的无量纲参数; 102F F F W d+=其中:10,F F 分别为轧件如出口断面面积。