CN104951639A - 连退机组特定工艺段内炉辊辊面原始粗糙度的优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种连退机组特定工艺段内炉辊辊面原始粗糙度的优化方法,包括:收集连退机组的关键设备与工艺参数;计算带钢覆盖部分的炉辊辊型及带钢弹性模量;通过遍历一定取值范围内的炉辊辊面原始粗糙度,寻找到具有最小稳定通板综合指标的炉辊辊面原始粗糙度作为最优值;按最优的炉辊辊面原始粗糙度对炉辊表面进行喷涂,并制定炉辊所允许的最大服役公里数。由于充分考虑了炉辊辊面粗糙度的衰减情况,以带钢在炉辊辊面粗糙度衰减过程中稳定通板性保持最好为目标,确定优化的炉辊辊面原始粗糙度值及相应的最大服役公里数,使现场生产人员能够准确把握炉辊的换辊时间。可降低换辊频率,提高生产效率,使带钢在连退机组内的稳定通板性得到保证。
Description
技术领域
本发明涉及连续退火领域,尤其涉及一种适合于连退机组特定工艺段内炉辊辊面原始粗糙度的优化方法。
背景技术
在冷轧生产流程中,连退机组逐渐成为冷轧生产组织的重要部位,而炉子段的设备稳定直接影响连退机组运行。在实际生产过程中,炉子段炉辊表面粗糙度变化是连退机组顺利运行的焦点问题之一。在连退机组炉内各工艺段内,为了保证辊面摩擦系数能够满足连退机组炉子段的带钢张力保持,和提高辊面抗堆积性能等,炉子段转向辊及张紧辊的辊面均采用热喷涂技术。
尽管如此,随着炉辊服役公里数的增加,其表面粗糙度的衰减是不可避免的。根据相关理论研究及现场测量可知,炉辊表面粗糙度衰减过程有如图1所示的变化趋势。
从炉辊表面粗糙度衰减曲线可以看出,粗糙度在开始阶段t1是快速磨损阶段,由于轮廓峰尖锐,磨损较快,随后进入一个较长时期的稳定磨损阶段t2和t3。最后到达粗糙度损坏点H,表面粗糙度过H点后,物体表面迅速损坏,产生麻点、斑点、发展为沟槽,粗糙度增加为Rak。
因此,随着炉辊表面粗糙度的不断衰减,连退机组炉子段经常会出现张力下跌等异常情况,严重时会造成带钢跑偏擦边、起皱、直至断带,直接影响了机组的高速稳定运行。经过理论研究及现场测量,炉辊表面粗糙度衰减是造成张力下跌的重要原因。现场往往根据经验,通过不断更换炉辊以保持对炉辊粗糙度的要求,达到防治炉子段张力下跌的目的,然而,新换炉辊的原始表面粗糙度并不是一定值,而是一个较大的范围内波动,这样,在实际生产中就存在两个问题:一是当原始表面粗糙度达到此范围上限时,一方面由于较大的粗糙度易引起瓢曲的产生,不利于稳定通板,另一方面在炉辊仍存在使用能力的情况下提前换辊,增加了换辊频率,严重的影响了生产效率;二是当原始表面粗糙度在此范围的下限时,不仅由于较小的粗糙度易引起跑偏的产生,也不利于稳定通板,而且,也有可能因为换辊不及时,导致带钢跑偏擦边、起皱、直至断带等生产事故的发生。
综上所述,炉辊的原始表面粗糙度过大或过小都不利于机组的高速稳定运行,急需对其优化出一个相对的确切值,在已知的炉辊的表面粗糙度衰减规律的前提下,使其满足在炉辊服役期间,机组始终保持高速稳定通板的状态,并且既保证了生产效率,又避免了因换辊不及时而导致的事故的发生。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术存在的问题,提出一种适合于连退机组特定工艺段内炉辊辊面原始粗糙度的优化方法,考虑炉辊辊面粗糙度衰减,在带钢发生跑偏、瓢曲等生产事故的可能性最小的前提下,通过对炉辊辊面原始粗糙度的优化,使炉辊在最大的服役公里数内,既降低了换辊频率,提高生产效率,又避免了事故的发生。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的:
一种连退机组特定工艺段内炉辊辊面原始粗糙度的优化方法,包括以下步骤:
S1,收集连退机组的关键设备与工艺参数,定义优化计算相关参数;
所述的连退机组的关键设备与工艺参数包括炉辊辊形参数、带钢参数、加热段退火工艺参数;所述的炉辊辊形参数包括炉辊最大辊径D0、炉辊辊身长度L、炉辊凸台区长度S、炉辊凸度δ;所述的带钢参数包括带钢宽度B、带钢厚度h、带钢钢种、带钢表面粗糙度、来料板型数据、带宽方向的最大温差;所述的加热段退火工艺参数包括工艺设定张力σ、工艺设定温度T;
所述的优化计算相关参数包括炉辊辊面原始粗糙度Rar1、炉辊辊面原始粗糙度最小值Rarmin、炉辊辊面原始粗糙度最大值Rarmax、循环过程迭代次数t1与t2、粗糙度调整步长ΔRar、稳定通板综合指标平均值aver、当前最小的稳定通板综合指标平均值aver*、当前最优的炉辊辊面原始粗糙度稳定通板综合指标和值sum;
S2,根据所述的炉辊最大辊径D0、炉辊辊身长度L、炉辊凸台区长度S、炉辊凸度δ、工艺设定温度T,计算带钢覆盖部分的炉辊辊型Ri(xi)及带钢弹性模量E(T);
S3,根据所述的炉辊辊面原始粗糙度最小值Rarmin、循环过程迭代次数t1及粗糙度调整步长ΔRar,计算炉辊辊面原始粗糙度,公式为Rar1=Rarmin+t1·ΔRar;
同时稳定通板综合指标和值赋初值0,即sum=0;
S4,根据所述的炉辊辊面原始粗糙度,通过迭代计算求出炉辊在稳定运行判断指标下的最大服役公里数,并得到对应的稳定通板综合指标和值sum;
S5,根据所述的稳定通板综合指标和值sum与循环过程迭代次数t2计算稳定通板综合指标平均值aver,计算公式为判断aver<aver*是否成立,如果成立则执行赋值运算aver*=aver、继续执行步骤S6,否则直接执行步骤S6;
S6,判断此时的炉辊辊面原始粗糙度Rar1是否满足Rar1<Rarmax,如果满足循环过程迭代次数累加1,即t1=t1+1,继续执行所述S3步骤,否则结束迭代计算;
S7,输出当前最小的稳定通板综合指标平均值aver*所对应的炉辊辊面原始粗糙度根据该最优的原始粗糙度值对炉辊表面进行喷涂,并由已知的炉辊表面粗糙度在生产中的衰减规律,制定炉辊所允许的最大服役公里数。
所述步骤S4包括以下步骤:
S41,根据所述的循环过程迭代次数t2及服役公里数调整步长ΔL,更新计算炉辊服役公里数,计算公式为L=t2·ΔL;
S42,根据所述的服役公里数为L计算炉辊辊面粗糙度Rar,计算公式为其中BL为辊面粗糙度衰减系数,通过查表得到当前炉辊辊面粗糙度下的带钢与炉辊之间的摩擦系数μ;
S43,根据所述的带钢覆盖部分的炉辊辊型Ri(xi)、带钢弹性模量E(T)与工艺设定张力σ,计算带钢张力分布σi及其最大张力σmax;
S44,根据所述的工艺设定张力σ、带钢张力分布σi、最大张力σmax、摩擦系数μ、带钢宽度B及带钢厚度h,计算带钢跑偏因子ψ及瓢曲指数λ,计算公式为:
其中,m为除带钢中心点外的1/2带钢宽度上的取样点数,xi为第i个取样点相对于炉辊中心的距离,υ为带钢泊松比,kcr为带钢临界屈曲指数,a为摩擦系数影响指数;
S45,判断带钢跑偏因子ψ及瓢曲指数λ是否满足若满足则计算稳定通板综合指标φ,公式为φ=Aψ/ψ*+(1-A)λ/λ*,同时执行sum=sum+φ、t2=t2+1,然后继续执行所述S41步骤,否则结束迭代计算;
其中,ψ*为临界跑偏因子,λ*为临界瓢曲指数,A为加权系数。
所述步骤S41~S45中的各参数的取值范围:500≤ΔL≤2500,-0.00004≤BL<0,0<a<1,103<kcr<104,10<ψ*<50,0.5≤λ*≤1,0<A<1。
所述步骤S41~S45中的各参数的取值为:ΔL=2000km,BL=-0.00002,a=0.4,kcr=103.38,ψ*=25,λ*=0.92,A=0.7。
所述步骤S3中粗糙度调整步长ΔRar的取值范围:0.1≤ΔRar≤0.2。
在所述步骤S1中:
给所述的循环过程迭代次数t1与t2均赋初值0,即t1=0,t2=0。
本发明的有益效果:
本发明的炉辊辊面原始粗糙度的优化方法,充分考虑了炉辊辊面粗糙度衰减情况,以带钢在炉辊辊面粗糙度衰减过程中稳定通板性保持最好为目标,确定优化的炉辊辊面原始粗糙度值及相应的最大服役公里数,使得现场生产人员能够准确把握炉辊的换辊时间。与传统的生产经验相比,降低了换辊频率,提高了生产效率,并使带钢在连退机组内的稳定通板性得到了保证,表1为国内某连退机组炉辊辊面原始粗糙度优化前后生产情况对比。
由表1可见,自2012年初至2013年底期间,炉辊辊面原始粗糙度优化后机组的事故发生次数明显降低,年生产量显著提高,这主要得益于:一方面通过对炉辊辊面原始粗糙度的优化,使得机组在炉辊服役期间的运行始终保持在相对高速稳定的状态;另一方面,对换辊时间的准确把握减少了事故的发生率,使机组因事故停机造成的时间浪费得到了有效控制,从而提高了生产量。
表1炉辊辊面原始粗糙度优化前后生产情况对比
优化前后对比 | 一季度 | 二季度 | 三季度 | 四季度 | 总量 |
优化前事故发生次数/次 | 3 | 1 | 2 | 2 | 8 |
优化后事故发生次数/次 | 1 | 1 | 0 | 0 | 2 |
优化前产量(2012)/万吨 | 14.2 | 15.8 | 12.6 | 13.3 | 55.9 |
优化后产量(2013)/万吨 | 14.4 | 16.5 | 16.8 | 15.4 | 63.1 |
为进一步说明本发明的上述目的、结构特点和效果,以下将结合附图对本发明进行详细说明。
附图说明
图1为本发明的炉辊表面粗糙度衰减曲线;
图2为本发明的连退机组特定工艺段内炉辊辊面原始粗糙度参数的优化方法流程图;
图3为图2流程中计算炉辊在稳定运行判断指标下的最大服役公里数的具体流程图;
图4为本发明的具体实施例中的带钢覆盖部分炉辊辊型;
图5为本发明的具体实施例中的炉辊粗糙度与摩擦系数之间的关系曲线;
图6为本发明的具体实施例中的带钢横向的张力分布曲线。
具体实施方式
下面结合实施例的附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。
参见图2,图2为本发明的连退机组特定工艺段内炉辊辊面原始粗糙度参数的优化方法流程图,本发明的连退机组特定工艺段内炉辊辊面原始粗糙度参数的优化方法,包括以下步骤:
S1、收集连退机组的关键设备与工艺参数,定义优化计算相关参数;
所述的连退机组的关键设备与工艺参数包括炉辊辊形参数、带钢参数、加热段退火工艺参数;所述的炉辊辊形参数包括炉辊最大辊径D0、炉辊辊身长度L、炉辊凸台区长度S、炉辊凸度δ;所述的带钢参数包括带钢宽度B、带钢厚度h、带钢钢种、带钢表面粗糙度、来料板型数据、带宽方向的最大温差;所述的加热段退火工艺参数包括工艺设定张力σ、工艺设定温度T;
所述的优化计算相关参数包括炉辊辊面原始粗糙度Rar1、炉辊辊面原始粗糙度最小值Rarmin、炉辊辊面原始粗糙度最大值Rarmax、循环过程迭代次数t1与t2、粗糙度调整步长ΔRar、稳定通板综合指标平均值aver、当前最小的稳定通板综合指标平均值aver*、当前最优的炉辊辊面原始粗糙度稳定通板综合指标和值sum;
给所述的循环过程迭代次数t1与t2均赋初值0,当前最小的稳定通板综合指标平均值赋初值aver*=1010。
S2、根据所述的炉辊最大辊径D0、炉辊辊身长度L、炉辊凸台区长度S、炉辊凸度δ、工艺设定温度T,计算带钢覆盖部分的炉辊辊型Ri(xi)及带钢弹性模量E(T)。
S3、根据所述的炉辊辊面原始粗糙度最小值Rarmin、循环过程迭代次数t1及粗糙度调整步长ΔRar,计算炉辊辊面原始粗糙度,公式为Rar1=Rarmin+t1·ΔRar;
同时稳定通板综合指标和值赋初值0,即sum=0;
粗糙度调整步长ΔRar的取值范围:0.1≤ΔRar≤0.2,本实施例可取ΔRar=0.1。
S4、根据所述的炉辊辊面原始粗糙度,通过迭代计算求出炉辊在稳定运行判断指标下的最大服役公里数,并得到对应的稳定通板综合指标和值sum,其包括以下步骤:
S41,根据所述的循环过程迭代次数t2及服役公里数调整步长ΔL,更新计算炉辊服役公里数,计算公式为L=t2·ΔL;
其中服役公里数调整步长参数的取值范围:500≤ΔL≤2500,本实施例中可取ΔL=2000km;
S42,根据所述的服役公里数为L计算炉辊辊面粗糙度Rar,计算公式为通过查表得到当前炉辊辊面粗糙度下的带钢与炉辊之间的摩擦系数μ;
其中BL为辊面粗糙度衰减系数,取值范围为-0.00004≤BL<0,本实施例中可取BL=-0.00002;
根据炉辊粗糙度与摩擦系数之间的关系可求出当前炉辊表面粗糙度下的带钢与炉辊之间的摩擦系数μ;
S43,根据所述的带钢覆盖部分的炉辊辊型Ri(xi)、带钢弹性模量E(T)与工艺设定张力σ,计算带钢张力分布σi及其最大张力σmax;
根据弹塑性理论,在已知当前温度下的带钢弹性模量E(T)与设定张力为σ时,可得到两个关系式:1)带钢宽度方向各点的伸长量与设定张力σ、摩擦系数μ、来料板形εi、带钢横向温差ΔT有关,且带钢宽度方向各点的伸长量的与炉辊辊型Ri(xi)存在定量关系;2)带钢宽度方向各点的张力的平均值等于设定张力σ;
由此可计算出带钢的张力分布σi及其中的最大张力σmax,σi的表达式可写为:σi=σi(Ri,σ,μ,εi',T,ΔT);σi的计算是本领域内技术人员所熟知的,虽然各参考文献中对其计算公式的表达具有某些形式上的差异,但是原理均是一致的,其计算过程并不在本案的讨论范围内,故本案对其不做过多的解释;
S44,根据所述的工艺设定张力σ、带钢张力分布σi、最大张力σmax、摩擦系数μ、带钢宽度B及带钢厚度h,计算带钢跑偏因子ψ及瓢曲指数λ,计算公式为:
其中,m为除带钢中心点外的1/2带钢宽度上的取样点数,xi为第i个取样点相对于炉辊中心的距离,υ为带钢泊松比,kcr为带钢临界屈曲指数,a为摩擦系数影响指数;
各参数的取值范围:0<a<1,103<kcr<104,本实施例中可取a=0.4,kcr=103.38;
S45,判断带钢跑偏因子ψ及瓢曲指数λ是否满足若满足则计算稳定通板综合指标φ,公式为φ=Aψ/ψ*+(1-A)λ/λ*,同时执行sum=sum+φ、t2=t2+1,然后继续执行所述S41步骤,否则结束迭代计算;
其中,ψ*为临界跑偏因子,λ*为临界瓢曲指数,A为加权系数;
各参数的取值范围:10<ψ*<50,0.5≤λ*≤1,0<A<1,本实施例中可取ψ*=25,λ*=0.92,A=0.7。
S5、根据所述的稳定通板综合指标和值sum与循环过程迭代次数t2计算稳定通板综合指标平均值aver,计算公式为判断aver<aver*是否成立,如果成立则执行赋值运算aver*=aver、继续执行步骤S6,否则直接执行步骤S6。
S6、判断此时的炉辊辊面原始粗糙度Rar1是否满足Rar1<Rarmax,如果满足循环过程迭代次数累加1,即t1=t1+1,继续执行所述S3步骤,否则结束迭代计算。
S7、输出当前最小的稳定通板综合指标平均值aver*所对应的炉辊辊面原始粗糙度根据该最优的原始粗糙度值对炉辊表面进行喷涂,并由已知的炉辊表面粗糙度在生产中的衰减规律,制定炉辊所允许的最大服役公里数。
下面举实施例说明。
以宝钢不锈钢有限公司连退机组的实际应用为例。
上述步骤S1:收集连退机组的关键设备与工艺参数,相关参数赋初值。
该连退机组炉辊辊形参数:炉辊最大辊径D0=900mm、炉辊辊身长度L=1950mm、炉辊凸台区长度S=450mm、炉辊凸度δ=3mm。
带钢参数:带钢宽度B=1020mm、带钢厚度h=0.5mm、带钢钢种CQ、带钢表面粗糙度Rar2=0.4μm、来料板型数据εi'、带宽方向的最大温差ΔT=40℃。
加热段退火工艺参数:工艺设定张力σ=7MPa、工艺设定温度T=750℃。
相关参数赋初值:给定炉辊辊面原始粗糙度优化范围Rarmin=4μm、Rarmax=5μm,给定参数调整步长ΔRar=0.1μm、ΔL=2000km,循环过程迭代次数t1=0、t2=0,临界跑偏因子ψ*=25、临界瓢曲指数λ*=0.92、当前最小的稳定通板综合指标平均值aver*=1010,加权系数A=0.7,带钢取样点个数2m+1=43,辊面粗糙度衰减系数BL=-0.00002。
上述步骤S2:计算带钢覆盖部分的炉辊辊型Ri(xi)及带钢弹性模量E(T)。
炉辊辊型Ri(xi)代表各个取样点对应的炉辊半径,它是炉辊最大辊径D0、炉辊辊身长度L、炉辊凸台区长度S、炉辊凸度δ的函数,其函数式可以表达为:Ri(xi)=R(xi,D0,L,S,δ),如图4所示。
带钢弹性模量是工艺设定温度T的函数,对应工艺设定温度下的弹性模量为:E(T)=208639.8-0.21T2=90754MPa。
从步骤S3到S6需要进行迭代计算,下面给出第一次迭代计算时的值。
上述步骤S3:计算炉辊辊面原始粗糙度,即Rar1=Rarmin+t1·ΔRar=4μm,同时稳定通板综合指标和值赋初值0,即sum=0。
上述步骤S4、计算炉辊在稳定运行判断指标下的最大服役公里数:
S41,更新计算炉辊服役公里数,计算公式为L=t2·ΔL=0;
S42,计算服役公里数为L时的炉辊辊面粗糙度Rar=Rar1×e-0.00002·L,通过查表得到当前炉辊辊面粗糙度下的带钢与炉辊之间的摩擦系数μ;
根据炉辊粗糙度与摩擦系数之间的关系求出出当前炉辊表面粗糙度下的带钢与炉辊之间的摩擦系数μ,本实施例中炉辊粗糙度与摩擦系数之间的关系如图5所示。根据这个关系,可求出当Rar=Rar1×e-0.00002·L=4μm时μ=0.2。
S43,计算带钢张力分布σi及其最大张力σmax,本实施例中带钢横向的张力分布曲线如图6所示,根据张力分布曲线可求得σmax=10.9MPa;
S44,计算带钢跑偏因子ψ及瓢曲指数λ:
其中,摩擦系数影响指数a=0.4,带钢泊松比υ=0.3,带钢临界屈曲指数kcr=103.38;
S45,判断带钢跑偏因子ψ及瓢曲指数λ是否满足显然不等式成立,则计算稳定通板综合指标,φ=Aψ/ψ*+(1-A)λ/λ*=0.372,同时执行累加运算sum=sum+φ=0.372、t2=t2+1=1,然后继续执行所述S41步骤;否则结束迭代计算。
S5、计算稳定通板综合指标平均值,判断aver<aver*是否成立?显然不等式成立,令aver*=aver=0.572,继续执行步骤S6;若不等式不成立,直接执行步骤S6。
S6、判断Rar1<Rarmax是否成立?显然不等式成立,令t1=t1+1=1,转入上述步骤S3;若不等式不成立,则转入步骤S7。
本实施例中,从步骤S3到S6需要进行10次迭代计算(大循环),在每次迭代计算中,步骤S4又需要多次迭代计算(小循环,步骤S41~S45)。
下面给出各次大循环迭代计算过程中的炉辊辊面原始粗糙度Rar1、稳定通板综合指标平均值aver,以及小循环最后一次迭代计算所得的炉辊服役公里数L、带钢跑偏因子ψ、瓢曲指数λ、稳定通板综合指标和值sum,结果如表2所示。
表2各次迭代中的各参数计算结果
t1 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
Rar1 | 4.0 | 4.1 | 4.2 | 4.3 | 4.4 | 4.5 | 4.6 | 4.7 | 4.8 | 4.9 | 5.0 |
L | 18000 | 18000 | 18000 | 18000 | 20000 | 20000 | 20000 | 20000 | 20000 | 22000 | 22000 |
ψ | 29.5 | 28.82 | 28.27 | 28.05 | 27.84 | 27.64 | 27.58 | 27.38 | 27.16 | 26.83 | 26.41 |
λ | 0.18 | 0.2 | 0.2 | 0.21 | 0.23 | 0.23 | 0.24 | 0.25 | 0.27 | 0.31 | 0.33 |
sum | 5.148 | 5.256 | 5.328 | 5.427 | 5.88 | 5.71 | 5.76 | 5.62 | 5.54 | 6.248 | 6.292 |
aver | 0.572 | 0.584 | 0.592 | 0.603 | 0.588 | 0.571 | 0.576 | 0.562 | 0.554 | 0.568 | 0.572 |
S7、输出当前最小的稳定通板综合指标平均值aver*所对应的炉辊原始表面粗糙度此时对应表1中t1=8时aver=0.554。
根据该最优的原始粗糙度值对炉辊表面进行喷涂,并由已知的炉辊表面粗糙度在生产中的衰减规律,制定炉辊所允许的最大服役公里数,当达到此上限时,及时换辊。
本技术领域中的普通技术人员应当认识到,以上的实施例仅是用来说明本发明的目的,而并非用作对本发明的限定,只要在本发明的实质范围内,对以上所述实施例的变化、变型都将落在本发明的权利要求的范围内。
Claims (6)
1.连退机组特定工艺段内炉辊辊面原始粗糙度的优化方法,其特征在于包括以下步骤:
S1,收集连退机组的关键设备与工艺参数,定义优化计算相关参数;
所述的连退机组的关键设备与工艺参数包括炉辊辊形参数、带钢参数、加热段退火工艺参数;所述的炉辊辊形参数包括炉辊最大辊径D0、炉辊辊身长度L、炉辊凸台区长度S、炉辊凸度δ;所述的带钢参数包括带钢宽度B、带钢厚度h、带钢钢种、带钢表面粗糙度、来料板型数据、带宽方向的最大温差;所述的加热段退火工艺参数包括工艺设定张力σ、工艺设定温度T;
所述的优化计算相关参数包括炉辊辊面原始粗糙度Rar1、炉辊辊面原始粗糙度最小值Rarmin、炉辊辊面原始粗糙度最大值Rarmax、循环过程迭代次数t1与t2、粗糙度调整步长ΔRar、稳定通板综合指标平均值aver、当前最小的稳定通板综合指标平均值aver*、当前最优的炉辊辊面原始粗糙度稳定通板综合指标和值sum;
S2,根据所述的炉辊最大辊径D0、炉辊辊身长度L、炉辊凸台区长度S、炉辊凸度δ、工艺设定温度T,计算带钢覆盖部分的炉辊辊型Ri(xi)及带钢弹性模量E(T);
S3,根据所述的炉辊辊面原始粗糙度最小值Rarmin、循环过程迭代次数t1及粗糙度调整步长ΔRar,计算炉辊辊面原始粗糙度,公式为Rar1=Rarmin+t1·ΔRar;
同时稳定通板综合指标和值赋初值0,即sum=0;
S4,根据所述的炉辊辊面原始粗糙度,通过迭代计算求出炉辊在稳定运行判断指标下的最大服役公里数,并得到对应的稳定通板综合指标和值sum;
S5,根据所述的稳定通板综合指标和值sum与循环过程迭代次数t2计算稳定通板综合指标平均值aver,计算公式为判断aver<aver*是否成立,如果成立则执行赋值运算aver*=aver、继续执行步骤S6,否则直接执行步骤S6;
S6,判断此时的炉辊辊面原始粗糙度Rar1是否满足Rar1<Rarmax,如果满足循环过程迭代次数累加1,即t1=t1+1,继续执行所述S3步骤,否则结束迭代计算;
S7,输出当前最小的稳定通板综合指标平均值aver*所对应的炉辊辊面原始粗糙度根据该最优的原始粗糙度值对炉辊表面进行喷涂,并由已知的炉辊表面粗糙度在生产中的衰减规律,制定炉辊所允许的最大服役公里数。
2.如权利要求1所述的炉辊辊面原始粗糙度的优化方法,其特征在于:
所述步骤S4包括以下步骤:
S41,根据所述的循环过程迭代次数t2及服役公里数调整步长ΔL,更新计算炉辊服役公里数,计算公式为L=t2·ΔL;
S42,根据所述的服役公里数为L计算炉辊辊面粗糙度Rar,计算公式为其中BL为辊面粗糙度衰减系数,通过查表得到当前炉辊辊面粗糙度下的带钢与炉辊之间的摩擦系数μ;
S43,根据所述的带钢覆盖部分的炉辊辊型Ri(xi)、带钢弹性模量E(T)与工艺设定张力σ,计算带钢张力分布σi及其最大张力σmax;
S44,根据所述的工艺设定张力σ、带钢张力分布σi、最大张力σmax、摩擦系数μ、带钢宽度B及带钢厚度h,计算带钢跑偏因子ψ及瓢曲指数λ,计算公式为:
其中,m为除带钢中心点外的1/2带钢宽度上的取样点数,xi为第i个取样点相对于炉辊中心的距离,υ为带钢泊松比,kcr为带钢临界屈曲指数,a为摩擦系数影响指数;
S45,判断带钢跑偏因子ψ及瓢曲指数λ是否满足若满足则计算稳定通板综合指标φ,公式为φ=Aψ/ψ*+(1-A)λ/λ*,同时执行sum=sum+φ、t2=t2+1,然后继续执行所述S41步骤,否则结束迭代计算;
其中,ψ*为临界跑偏因子,λ*为临界瓢曲指数,A为加权系数。
3.如权利要求2所述的炉辊辊面原始粗糙度的优化方法,其特征在于:
所述步骤S41~S45中的各参数的取值范围:500≤ΔL≤2500,-0.00004≤BL<0,0<a<1,103<kcr<104,10<ψ*<50,0.5≤λ*≤1,0<A<1。
4.如权利要求3所述的炉辊辊面原始粗糙度的优化方法,其特征在于:
所述步骤S41~S45中的各参数的取值为:ΔL=2000km,BL=-0.00002,a=0.4,kcr=103.38,ψ*=25,λ*=0.92,A=0.7。
5.如权利要求1所述的炉辊辊面原始粗糙度的优化方法,其特征在于:
所述步骤S3中粗糙度调整步长ΔRar的取值范围:0.1≤ΔRar≤0.2。
6.如权利要求1~5任一所述的炉辊辊面原始粗糙度的优化方法,其特征在于:
在所述步骤S1中:
给所述的循环过程迭代次数t1与t2均赋初值0,即t1=0,t2=0。
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Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106707742A (zh) * | 2015-12-01 | 2017-05-24 | 江苏九天光电科技有限公司 | 适用于镀镍连续生产线转向辊前后张力优化方法 |
CN106807757A (zh) * | 2015-11-27 | 2017-06-09 | 宝山钢铁股份有限公司 | 适合于冷连轧过程的轧辊表面粗糙度优化配辊方法 |
CN109261726A (zh) * | 2018-09-25 | 2019-01-25 | 燕山大学 | 一种焊缝印预测方法 |
CN109604709A (zh) * | 2018-10-24 | 2019-04-12 | 首钢京唐钢铁联合有限责任公司 | 一种连续热镀锌生产线切边剪磨损状态判断方法和装置 |
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CN111708974A (zh) * | 2020-06-28 | 2020-09-25 | 燕山大学 | 一种平整机组轧辊工艺参数优化方法及*** |
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2014
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Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106807757A (zh) * | 2015-11-27 | 2017-06-09 | 宝山钢铁股份有限公司 | 适合于冷连轧过程的轧辊表面粗糙度优化配辊方法 |
CN106807757B (zh) * | 2015-11-27 | 2019-01-15 | 宝山钢铁股份有限公司 | 适合于冷连轧过程的轧辊表面粗糙度优化配辊方法 |
CN106707742A (zh) * | 2015-12-01 | 2017-05-24 | 江苏九天光电科技有限公司 | 适用于镀镍连续生产线转向辊前后张力优化方法 |
CN109261726A (zh) * | 2018-09-25 | 2019-01-25 | 燕山大学 | 一种焊缝印预测方法 |
CN109261726B (zh) * | 2018-09-25 | 2019-08-23 | 燕山大学 | 一种焊缝印预测方法 |
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CN110014040A (zh) * | 2019-03-27 | 2019-07-16 | 柳州钢铁股份有限公司 | 轧钢换辊模型 |
CN111708974A (zh) * | 2020-06-28 | 2020-09-25 | 燕山大学 | 一种平整机组轧辊工艺参数优化方法及*** |
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