CN101927261B - 二次冷轧机组轧制模式下工艺润滑制度综合优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种二次冷轧机组轧制模式下工艺润滑制度综合优化方法，其特征是经过大量的现场实验与理论研究，充分结合二次冷轧工序的设备与工艺特点，在首次提出了一个板形油耗清洁度综合控制指标的基础上，以保证带钢板形质量、降低带钢表面残油、提高带钢表面清洁度、降低油耗作为控制目标，以打滑与热滑伤的控制作为约束条件，给出了一套完整的二次冷轧机组轧制模式下工艺润滑制度综合优化方法。通过对乳化液流量、浓度、初始温度等三个参数的综合优化设定，实现以下四个目标：(1)轧制稳定，不出现打滑等问题，保证一定的轧制速度，充分发挥机组潜能，以期提高生产效率和产量；(2)带钢不出现热滑伤缺陷；(3)带材出口板形良好；(4)表面清洁度高、油耗少。

Description

二次冷轧机组轧制模式下工艺润滑制度综合优化方法

技术领域

本发明涉及一种二次冷轧生产工艺技术，特别涉及一种二次冷轧机组轧制模式下工艺润滑制度综合优化方法。

背景技术

二次冷轧是在一次冷轧及退火之后，将带钢进一步压下减薄，以提高材料的硬度和强度。在二次冷轧生产过程中，为了降低轧辊与带材的表面温度、减小变形区接触弧表面上摩擦系数和摩擦力、防止金属粘在轧辊表面同时减少轧辊的磨损，往往需要向轧辊与带材表面喷洒乳化液进行工艺润滑。工艺润滑的好坏将直接影响到轧制的稳定性与产品的质量。在乳化液品种确定的情况下，工艺润滑制度包括乳化液流量、浓度、初始温度的设定等三个部分。这样，如何对这三个部分参数进行综合优化设定，在保证轧制稳定性、充分发挥轧机潜能的前提下，提高产品质量、降低油耗就成为现场攻关的重点。以往，现场对于以上三个参数的设定，往往采用表格与操作工经验相结合的方法，针对性不强、随意性比较大，造成产品质量稳定性较差。为此，本发明经过大量的现场实验与理论研究，充分结合二次冷轧工序的设备与工艺特点，在首次提出了一个板形油耗清洁度综合控制指标的基础上，以保证带钢板形质量、降低带钢表面残油、提高带钢表面清洁度、降低油耗作为控制目标，以打滑与热滑伤的控制作为约束条件，给出了一套完整的二次冷轧机组轧制模式下工艺润滑制度综合优化方法。通过对乳化液流量、浓度、初始温度等三个参数的综合优化设定，实现以下四个目标：(1)轧制稳定，不出现打滑等问题，保证一定的轧制速度，充分发挥机组潜能，以期提高生产效率和产量；(2)带钢不出现热滑伤缺陷；(3)带材出口板形良好；(4)表面清洁度高、油耗少。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供一种二次冷轧机组轧制模式下工艺润滑制度综合优化方法，该方法可提高轧制速度与产品的表面质量与板形质量，降低油耗，保证机组的产能与成材率。为了实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：一种二次冷轧机组轧制模式下工艺润滑制度综合优化方法，包括以下可由计算机执行的步骤：

(1)收集二次冷轧机组的设备参数主要包括：1^#和2^#机架工作辊直径D_w1，D_w2、1^#和2^#机架中间辊直径D_m1，D_m2、1^#和2^#机架支撑辊直径D_b1，D_b2、1^#机架工作辊与中间辊以及支撑辊辊型分布ΔD_1wi，ΔD_1mi，ΔD_1bi、2^#机架工作辊与中间辊以及支撑辊辊型分布ΔD_2wi，ΔD_2mi，ΔD_2bi、1^#和2^#机架工作辊辊身长度L_w1，L_w2、1^#和2^#机架中间辊辊身长度L_m1，L_m2、1^#和2^#机架支撑辊辊身长度L_b1，L_b2、1^#和2^#机架工作辊压下螺丝中心距l_w1，l_w2、1^#和2^#机架中间辊压下螺丝中心距l_m1，l_m2、1^#和2^#机架支撑辊压下螺丝中心距l_b1，l_b2、1^#和2^#机架的临界打滑因子值ψ₁ ^*，ψ₂ ^*、1^#和2^#机架的临界滑伤指数值

(2)收集二次冷轧机组的工艺润滑特性参数，包括乳化液的最大流量w_max；最大浓度C_max；乳化液允许的最小温度与最大温度T_min、T_max；

(3)收集待轧带材关键轧制工艺参数主要包括：来料板形的横向分布值L_i、带材的宽度B、来料厚度H、总的压下量ε₀、1#与2#机架之间的压下量分配系数ξ_i、前张力设定值T₁、中张力设定值T₂、后张力设定值T₀、1^#机架中间辊窜动量δ₁、2^#机架中间辊窜动量δ₂、1^#机架工作辊弯辊力S_1w、1^#机架中间辊弯辊力S_1m、2^#机架工作辊弯辊力S_2w、2^#机架中间辊弯辊力S_2m；

(4)给定乳化液综合优化目标函数的初始设定值G₀＝1.0×10²⁰；

(5)设定乳化液温度中间过程计算参数k₁＝0，温度搜索步长为ΔT＝1.5℃；

(6)给定乳化液温度为T_c＝T_min+k₁·ΔT；

(7)设定乳化液浓度过程计算参数k₂＝1，浓度搜索步长为ΔC＝0.8％；

(8)给定乳化液浓度为C＝k₂·ΔC；

(9)设定乳化液流量过程计算参数k₃＝1，流量搜索步长为Δw＝0.05l/min；

(10)给定乳化液流量为w＝k₃·Δw；

(11)计算出当前工艺润滑条件下的导热系数k、1#机架摩擦系数μ₁、2#机架磨擦系数μ₂；

(12)计算出当前工艺润滑条件及轧制工艺参数下的1#、2#机架打滑因子的值ψ₁，ψ₂；

(13)判断不等式

是否同时成立，如果成立则转入步骤(14)，否则转入步骤(23)；

(14)计算出当前工艺润滑条件下的1#、2#机架滑伤指数的值

(15)判断不等式

是否同时成立，如果成立则转入步骤(16)，否则转入步骤(23)；

(16)计算出当前工艺润滑条件下的1#机架与2#机架的轧制压力P₁、P₂；

(17)计算出当前工艺润滑条件下的1#机架与2#机架工作辊ΔD_w1i、ΔD_w2i；

(18)计算出当前工作辊、中间辊以及支撑辊热凸度下2#机架的带材出口板形σ_2i；

(19)计算出机组的油耗指标k_y＝C·w；

(20)计算机组残油量指标 $k_c={\mathrm{\α}}_{c_1}{C}^{{\mathrm{\α}}_{c_2}}$ (式中：α_c1、α_c2-残油特性系数)；

(21)计算出当前工艺润滑条件下的乳化液综合优化目标函数G(X)＝(k_y)^α·(k_c)^β((max(σ_2i)-min(σ_2i))/T₁)(式中：α、β-油耗及残油加权系数)；

(22)比较G(X)与G₀的大小，如果不等式G(X)p G₀，则G₀＝G(X)、T_c ^*＝T_c、C^*＝C、w^*＝w；

(23)判断不等式w≤w_max是否成立？如不等式成立，则令k₃＝k₃+1转入步骤(10)；否则转入步骤(24)；

(24)判断不等式C≤C_max是否成立？如不等式成立，则令k₂＝k₂+1转入步骤(8)；否则转入步骤(25)；

(25)判断不等式T_c≤T_max是否成立？如不等式成立，则令k₁＝k₁+1转入步骤(6)；否则转入步骤(26)；

(26)输出乳化液的最佳设定值T_c ^*、C^*、w^*。

(27)结束计算。

附图说明

以下结合附图对本发明较佳实施例进行进一步详细具体的说明。

图1(a)、图1(b)、图1(c)是二次冷轧机组轧制模式下工艺润滑制度综合优化的总体框图；

图2是本发明第一实施例中步骤17中1#机架工作辊热凸度分布图；

图3是本发明第一实施例中步骤17中2#机架工作辊热凸度分布图；

图4是本发明第一实施例中步骤18中2#机架出口板形曲线分布图；

图5是本发明第二实施例中步骤17中1#机架工作辊热凸度分布图；

图6是本发明第二实施例中步骤17中2#机架工作辊热凸度分布图；

图7是本发明第二实施例中步骤18中2#机架出口板形曲线分布图。

具体实施方式

第一实施例

附图1是二次冷轧机组轧制模式下工艺润滑制度综合优化的总体框图。现以规格为0.155mm×824mm、钢种为MR DR-8CA的带钢为例，借助特定的二次冷轧机组来描述其轧制模式下的工艺润滑制度综合优化实现过程。

首先，在步骤1中，收集二次冷轧机组的设备参数主要包括：1^#和2^#机架工作辊直径D_w1＝560mm，D_w2＝560mm、1^#和2^#机架中间辊直径D_m1＝560mm，D_m2＝560mm、1^#和2^#机架支撑辊直径D_b1＝1000mm，D_b2＝1000mm、1^#机架工作辊与中间辊以及支撑辊辊型分布ΔD_1wi＝0，ΔD_1mi＝0，ΔD_1bi＝0、2^#机架工作辊与中间辊以及支撑辊辊型分布ΔD_2wi＝0，ΔD_2mi＝0，ΔD_2bi＝0、1^#和2^#机架工作辊辊身长度L_w1＝1220mm，L_w2＝1220mm、1^#和2^#机架中间辊辊身长度L_m1＝1220mm，L_m2＝1220mm、1^#和2^#机架支撑辊辊身长度L_b1＝1220mm，L_b2＝1220mm、1^#和2^#机架工作辊压下螺丝中心距l_w1＝2200mm，l_w2＝2200mm、1^#和2^#机架中间辊压下螺丝中心距l_m1＝2210mm，l_m2＝2210mm、1^#和2^#机架支撑辊压下螺丝中心距l_b1＝2210mm，l_b2＝2210mm、1^#和2^#机架的临界打滑因子值ψ₁ ^*＝0.42，ψ₂ ^*＝0.41、1^#和2^#机架的临界滑伤指数值

5.2

随后，在步骤2中，收集二次冷轧机组的工艺润滑特性参数，包括乳化液的最大流量w_max＝5.2l/min；最大浓度C_max＝15％；乳化液允许的最小温度与最大温度T_min＝50℃、T_max＝65℃；

随后，在步骤3中，收集待轧制带钢的关键轧制工艺参数，主要包括：来料板形的横向分布值L_i＝0、带材的宽度B＝824mm、来料厚度H＝0.155mm、总的压下量ε₀＝35％、1#与2#机架之间的压下量分配系数ξ＝0.95、前张力设定值T₁＝155Mpa、中张力设定值T₂＝218Mpa、后张力设定值T₀＝133Mpa、1^#机架中间辊窜动量δ₁＝75mm、2^#机架中间辊窜动量δ₂＝75mm、1^#机架工作辊弯辊力S_1w＝8.4t、1^#机架中间辊弯辊力S_1m＝9.2t、2^#机架工作辊弯辊力S_2w＝7.6t、2^#机架中间辊弯辊力S_2m＝8.3t；。

随后，在步骤4中，给定乳化液综合优化目标函数的初始设定值G₀＝1.0×10²⁰；

随后，在步骤5中，设定乳化液温度中间过程计算参数k₁＝0，温度搜索步长为ΔT＝1.5℃；

随后，在步骤6中，给定乳化液温度为T_c＝T_min+k₁·ΔT＝50℃；

随后，在步骤7中，设定乳化液浓度过程计算参数k₂＝1，浓度搜索步长为ΔC＝0.8％；

随后，在步骤8中，给定乳化液浓度为C＝k₂·ΔC＝0.8％；

随后，在步骤9中，设定乳化液流量过程计算参数k₃＝1，流量搜索步长为Δw＝0.05l/min；

随后，在步骤10中，给定乳化液流量为w＝k₃·Δw＝0.05l/min；

随后，在步骤11中，计算出当前工艺润滑条件下的导热系数k＝2876J/(s·m²·℃)、1#机架摩擦系数μ₁＝0.05、2#机架磨擦系数μ₂＝0.09；

随后，在步骤12中，计算出当前工艺润滑条件及轧制工艺参数下的1#、2#机架打滑因子的值ψ₁＝0.35，ψ₂＝0.38；

随后，在步骤13中，判断不等式

是否同时成立？显然成立，转入步骤14；

随后，在步骤14中，计算出当前工艺润滑条件下的1#、2#机架滑伤指数的值

随后，在步骤15中，判断不等式

是否同时成立？显然成立，转入步骤16；

随后，在步骤16中，计算出当前工艺润滑条件下的1#机架与2#机架的轧制压力P₁＝350t、P₂＝285t；

随后，在步骤17中，计算出当前工艺润滑条件下的1#机架与2#机架工作辊热凸度ΔD_w1i、ΔD_w2i，分布曲线如附图2、附图3所示；

随后，在步骤18中，计算出当前工作辊、中间辊以及支撑辊热凸度下2#机架的带材出口板形σ_2i，分布曲线如附图4所示；

随后，在步骤19中，计算出计算出机组的油耗指标k_y＝C·w＝0.008*0.05＝0.0004；

随后，在步骤20中，计算机组残油量指标 $k_c={\mathrm{\α}}_{c_1}{C}^{{\mathrm{\α}}_{c_2}}=0.26$ (残油特性系数 ${\mathrm{\α}}_{c_1}=0.75,$ ${\mathrm{\α}}_{c_2}=0.22$ )；

随后，在步骤21中，计算出当前工艺润滑条件下的乳化液综合优化目标函数G(X)＝(k_y)^α·(k_c)^β((max(σ_2i)-min(σ_2i))/T₁)＝0.32；

随后，在步骤22中，比较G(X)与G₀的大小，如果不等式G(X)p G₀，则G₀＝G(X)、 $T_c^{*}=T_c,$ C^*＝C、w^*＝w；

随后，在步骤23中，判断不等式w≤w_max是否成立？显然，不等式成立，则令k₃＝k₃+1转入步骤10；

随后，在步骤24中，判断不等式C≤C_max是否成立？显然，不等式成立，则令k₂＝k₂+1转入步骤8；

随后，在步骤25中，判断不等式T_c≤T_max是否成立？显然，不等式成立，则令k₁＝k₁+1转入步骤6；

随后，在步骤26中，输出乳化液的最佳设定值C^*＝6.4％、w^*＝4.5l/min。

最后，为了方便比较，如表1所示，分别列出采用本发明所述二次冷轧机组轧制模式下工艺润滑制度综合优化技术而得出的工艺润滑制度与采用传统方法给出的工艺润滑制度，并给出相应的实际轧制速度、板形值、残油量。

表1采用本发明所述二次冷轧机组轧制模式下工艺润滑制度综合优化技

术与采用传统方法给出参数设定值

轧制工艺参数	传统方法	本发明所述技术
			轧制速度(m/min)	672	923
成品板形(I)	8.2	6.5
			平均表面残油量(mg/m2)	134.38	66.16
乳化液浓度(％)	8.2	6.4
			乳化液流量(l/min)	4.9	4.5
乳化液温度(℃)	59	60.5

通过表1可以看出，采用本发明所述方法与传统方法相比，轧制速度从672m/min提高到923m/min，提高了37.4％；板形从8.2I下降到6.5I，下降了20.7％；带钢表面残油量从134.88mg/m²下降到66.16mg/m²，下降了51％。这说明采用本发明所述方法可以有效的提高产品的产量与质量。

第二实施例

为了进一步的阐述本发明的基本思想，现再以规格为0.18mm×968mm、钢种为MR DR-8BA的带钢为例，借助附图1来进一步的描述特定的二次冷轧机组来描述其轧制模式下的工艺润滑制度综合优化实现过程。。

首先，在步骤1中，收集二次冷轧机组的设备参数主要包括：1^#和2^#机架工作辊直径D_w1＝560mm，D_w2＝560mm、1^#和2^#机架中间辊直径D_m1＝560mm，D_m2＝560mm、1^#和2^#机架支撑辊直径D_b1＝1000mm，D_b2＝1000mm、1^#机架工作辊与中间辊以及支撑辊辊型分布ΔD_1wi＝0，ΔD_1mi＝0，ΔD_1bi＝0、2^#机架工作辊与中间辊以及支撑辊辊型分布ΔD_2w1＝0，ΔD_2mi＝0，ΔD_2bi＝0、1^#和2^#机架工作辊辊身长度L_w1＝1220mm，L_w2＝1220mm、1^#和2^#机架中间辊辊身长度L_m1＝1220mm，L_m2＝1220mm、1^#和2^#机架支撑辊辊身长度L_b1＝1220mm，L_b2＝1220mm、1^#和2^#机架工作辊压下螺丝中心距l_w1＝2200mm，l_w2＝2200mm、1^#和2^#机架中间辊压下螺丝中心距l_m1＝2210mm，l_m2＝2210mm、1^#和2^#机架支撑辊压下螺丝中心距l_b1＝2210mm，l_b2＝2210mm、1^#和2^#机架的临界打滑因子值 ${\mathrm{\ψ}}_1^{*}=0.42,$ ${\mathrm{\ψ}}_2^{*}=0.41,$ 1^#和2^#机架的临界滑伤指数值

随后，在步骤2中，收集二次冷轧机组的工艺润滑特性参数，包括乳化液的最大流量w_max＝5.2l/min；最大浓度C_max＝15％；乳化液允许的最小温度与最大温度T_min＝50℃、T_max＝65℃；

随后，在步骤3中，收集待轧制带钢的关键轧制工艺参数，主要包括：来料板形的横向分布值L_i＝0、带材的宽度B＝968mm、来料厚度H＝0.18mm、总的压下量ε₀＝18％、1#与2#机架之间的压下量分配系数ξ＝0.9、前张力设定值T₁＝123Mpa、中张力设定值T₂＝208Mpa、后张力设定值T₀＝121Mpa、1^#机架中间辊窜动量δ₁＝75mm、2^#机架中间辊窜动量δ₂＝75mm、1^#机架工作辊弯辊力S_1w＝7.5t、1^#机架中间辊弯辊力S_1m＝8.3t、2^#机架工作辊弯辊力S_2w＝8.4t、2^#机架中间辊弯辊力S_2m＝9.1t；。

随后，在步骤4中，给定乳化液综合优化目标函数的初始设定值G₀＝1.0×10²⁰；

随后，在步骤5中，设定乳化液温度中间过程计算参数k₁＝0，温度搜索步长为ΔT＝1.5℃；

随后，在步骤6中，给定乳化液温度为T_c＝T_min+k₁·ΔT＝50℃；

随后，在步骤7中，设定乳化液浓度过程计算参数k₂＝1，浓度搜索步长为ΔC＝0.8％；

随后，在步骤8中，给定乳化液浓度为C＝k₂·ΔC＝0.8％；

随后，在步骤9中，设定乳化液流量过程计算参数k₃＝1，流量搜索步长为Δw＝0.05l/min；

随后，在步骤10中，给定乳化液流量为w＝k₃·Δw＝0.05l/min；

随后，在步骤11中，计算出当前工艺润滑条件下的导热系数k＝2942J/(s·m²·℃)、1#机架摩擦系数μ₁＝0.06、2#机架磨擦系数μ₂＝0.1；

随后，在步骤12中，计算出当前工艺润滑条件及轧制工艺参数下的1#、2#机架打滑因子的值ψ₁＝0.29，ψ₂＝0.21；

随后，在步骤13中，判断不等式

是否同时成立？显然成立，转入步骤14；

随后，在步骤14中，计算出当前工艺润滑条件下的1#、2#机架滑伤指数的值

随后，在步骤15中，判断不等式

是否同时成立？显然成立，转入步骤16；

随后，在步骤16中，计算出当前工艺润滑条件下的1#机架与2#机架的轧制压力P₁＝420t、P₂＝310t；

随后，在步骤17中，计算出当前工艺润滑条件下的1#机架与2#机架工作辊热凸度ΔD_w1i、ΔD_w2i，分布曲线如附图5、附图6所示；

随后，在步骤18中，计算出当前工作辊、中间辊以及支撑辊热凸度下2#机架的带材出口板形σ_2i，分布曲线如附图7所示；

随后，在步骤19中，计算出计算出机组的油耗指标k_y＝C·w＝0.008*0.05＝0.0004；

随后，在步骤20中，计算机组残油量指标 $k_c={\mathrm{\α}}_{c_1}{C}^{{\mathrm{\α}}_{c_2}}=0.26$ (残油特性系数 ${\mathrm{\α}}_{c_1}=0.75,$ ${\mathrm{\α}}_{c_2}=0.22$ )；

随后，在步骤21中，计算出当前工艺润滑条件下的乳化液综合优化目标函数G(X)＝(k_y)^α·(k_c)^β((max(σ_2i)-min(σ_2i))/T₁)＝0.56；

随后，在步骤22中，比较G(X)与G₀的大小，如果不等式G(X)p G₀，则G₀＝G(X)、 $T_c^{*}=T_c,$ C^*＝C、w^*＝w；

随后，在步骤23中，判断不等式w≤w_max是否成立，显然，不等式成立，则令k₃＝k₃+1转入步骤10；

随后，在步骤24中，判断不等式C≤C_max是否成立，显然，不等式成立，则令k₂＝k₂+1转入步骤8；

随后，在步骤25中，判断不等式T_c≤T_max是否成立，显然，不等式成立，则令k₁＝k₁+1转入步骤6；

随后，在步骤26中，输出乳化液的最佳设定值C^*＝7.2％、w^*＝4.25l/min。

最后，为了方便比较，如表2所示，分别列出采用本发明所述二次冷轧机组轧制模式下工艺润滑制度综合优化技术而得出的工艺润滑制度与采用传统方法给出的工艺润滑制度，并给出相应的实际轧制速度、板形值、残油量。

表2  采用本发明所述二次冷轧机组轧制模式下工艺润滑制度综合优化技

轧制工艺参数	传统方法	本发明所述技术
			轧制速度(m/min)	721	943
成品板形(I)	8.5	6.8
			平均表面残油量(mg/m2)	121.34	73.25
乳化液浓度(％)	11.2	7.2
			乳化液流量(l/min)	5.1	4.25
乳化液温度(℃)	60.2	59

通过表2可以看出，采用本发明所述方法与传统方法相比，轧制速度从721m/min提高到943m/min，提高了23.5％；板形从8.5I下降到6.8I，下降了20％；带钢表面残油量从121.34mg/m²下降到73.25mg/m²，下降了39.6％。这说明采用本发明所述方法可以有效的提高产品的产量与质量。

Claims (1)

1.一种二次冷轧机组轧制模式下工艺润滑制度综合优化方法，包括以下可由计算机执行的步骤：

(a)收集二次冷轧机组的设备参数，主要包括：1^#和2^#机架工作辊直径D_w1，D_w2、1^#和2^#机架中间辊直径D_m1，D_m2、1^#和2^#机架支撑辊直径D_b1，D_b2、1^#机架工作辊与中间辊以及支撑辊辊型分布ΔD_1wi，ΔD_1mi，ΔD_1bi、2^#机架工作辊与中间辊以及支撑辊辊型分布ΔD_2wi，ΔD_2mi，ΔD_2bi、1^#和2^#机架工作辊辊身长度L_w1，L_w2、1^#和2^#机架中间辊辊身长度L_m1，L_m2、1^#和2^#机架支撑辊辊身长度L_b1，L_b2、1^#和2^#机架工作辊压下螺丝中心距l_w1，l_w2、1^#和2^#机架中间辊压下螺丝中心距l_m1，l_m2、1^#和2^#机架支撑辊压下螺丝中心距l_b1，l_b2、1^#和2^#机架的临界打滑因子值 

1^#和2^#机架的临界滑伤指数值 

(b)收集二次冷轧机组的工艺润滑特性参数，主要包括：乳化液的最大流量w_max；最大浓度C_max；乳化液允许的最小温度与最大温度T_min、T_max；

(c)收集待轧带材关键轧制工艺参数，主要包括：来料板形的横向分布值L_i、带材的宽度B、来料厚度H、总的压下量ε₀、1#与2#机架之间的压下量分配系数ξ、前张力设定值T₁、中张力设定值T₂、后张力设定值T₀、1^#机架中间辊窜动量δ₁、2^#机架中间辊窜动量δ₂、1^#机架工作辊弯辊力S_1w、1^#机架中间辊弯辊力S_1m、2^#机架工作辊弯辊力S_2w、2^#机架中间辊弯辊力S_2m；

(d)给定乳化液综合优化目标函数的初始设定值G₀＝1.0×10²⁰；

(e)设定乳化液温度中间过程计算参数k₁＝0，温度搜索步长为ΔT＝1.5℃；

(f)给定乳化液温度为T_c＝T_min+k₁·ΔT；

(g)设定乳化液浓度过程计算参数k₂＝1，浓度搜索步长为ΔC＝0.8％；

(h)给定乳化液浓度为C＝k₂·ΔC； 

(i)设定乳化液流量过程计算参数k₃＝1，流量搜索步长为Δw＝0.05l/min；

(j)给定乳化液流量为w＝k₃·Δw；

(k)计算出当前工艺润滑条件下的导热系数k、1#机架摩擦系数μ₁、2#机架磨擦系数μ₂；

(l)计算出当前工艺润滑条件及轧制工艺参数下的1#、2#机架打滑因子的值ψ₁，ψ₂；

(m)判断不等式

是否同时成立，如果成立则转入步骤(n)，否则转入步骤(w)；

(n)计算出当前工艺润滑条件下的1#、2#机架滑伤指数的值 

(o)判断不等式 

是否同时成立，如果成立则转入步骤(p)，否则转入步骤(w)；

(p)计算出当前工艺润滑条件下的1#机架与2#机架的轧制压力P₁、P₂；

(q)计算出当前工艺润滑条件下的1#机架与2#机架工作辊热凸度ΔD_w1i、ΔD_w2i；

(r)计算出当前工作辊、中间辊以及支撑辊热凸度下2#机架的带材出口板形σ_2i；

(s)计算出机组的油耗指标k_y＝C·w；

(t)计算机组残油量指标 式中 

为残油特性系数；

(u)计算出当前工艺润滑条件下的乳化液综合优化目标函数G(X)＝(k_y)^α·(k_c)^β((max(σ_2i)-min(σ_2i))/T₁)，式中α、β为油耗及残油加权系数；

(V)比较G(X)与G₀的大小，如果不等式G(X)＜G₀，则G₀＝G(X)、 

C^*＝C、w^*＝w， 

C^*、w^*为乳化液的最佳设定值；

(w)判断不等式w≤w_max是否成立，如不等式成立，则令k₃＝k₃+1转入步骤(j)；否则转入步骤(x)；

(x)判断不等式C≤C_max是否成立，如不等式成立，则令k₂＝k₂+1转入步骤(h)；否则转入步骤(y)；

(y)判断不等式T_c≤T_max是否成立，如不等式成立，则令k₁＝k₁+1转入步骤(f)；否则转入步骤(z)；

(z)输出乳化液的最佳设定值 C^*、w^*；

(aa)结束计算。 

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