CN108580558A - 二次冷轧机组小变形条件下轧辊工艺参数优化设定方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种二次冷轧机组小变形条件下轧辊工艺参数优化设定方法，基于二次冷轧机组小变形量产品对轧辊工艺参数的需求，分别找到轧机工作辊的辊径、粗糙度的最优值，实现二次冷轧机组的稳定轧制的轧辊工艺参数的优化。

Description

二次冷轧机组小变形条件下轧辊工艺参数优化设定方法

技术领域

本发明涉及冷轧领域，尤其涉及一种二次冷轧机组小变形条件下轧辊工艺参数优化设定方法。

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，以降低产品厚度，提高材料的硬度和强度。近年来，随着镀锡、镀铬板带工业的迅猛发展，二次冷轧技术得到越来越广泛的应用。与此同时，对于二次冷轧机组而言，为了保证生产的顺利进行，生产出合格的产品，保持轧制稳定是整个轧制过程中最基本的问题。对于二次冷轧机组变形量小时，轧制压力偏小，轧制不稳定，需要采用大粗糙度的工作辊，以提高辊缝摩擦系数，以达到二次冷轧机组小变形条件下的轧制稳定。但纵观国内外相关文献^[1-5]，很少有对二次冷轧机组小变形条件下对影响轧制稳定问题的因素进行深入研究，这样，在小变形条件下对轧辊工艺参数进行优化以提高轧制的稳定成为现场技术攻关的焦点。

发明内容

本发明目的在于提供一种找到轧机工作辊的辊径、粗糙度的最优值从而实现二次冷轧机组稳定轧制的轧辊工艺参数优化的二次冷轧机组小变形条件下轧辊工艺参数优化设定方法。

为实现上述目的，寻找一个合适的函数，使其在满足约束条件下最大。

本发明所述方法包括以下步骤：

步骤a，收集二次冷轧机组的主要设备与工艺参数；

步骤b，定义工作辊半径R、工作辊压扁半径其中Δh＝h₀ε，原始表面粗糙度Ra_r0，最佳工作辊半径R_y，最佳原始表面粗糙度Ra_r0y，定义控制目标函数为F₂(Y)，给定工作辊半径设定步长ΔR、原始表面粗糙度设定步长ΔRa_r0，设定目标函数初始值G₀＝0；

步骤c，初始化工作辊半径中间过程参数k_R＝0；

步骤d，计算工作辊辊径R＝R_min+k_RΔR；

步骤e，初始化原始表面粗糙度中间过程参数k_Ra＝0；

步骤f，计算原始表面粗糙度Ra_r0＝Ra_r0min+k_RaΔRa_r0；

步骤g，计算当前工况下摩擦系数μ，

计算模型为：

式中：a为液体摩擦影响系数；b为干摩擦影响系数；B_ξ为摩擦系数衰减指数；ξ₀₁为光辊轧制时的动态油膜厚度，ξ₀₂为轧辊粗糙度对润滑油膜厚度影响量，取决于轧辊实际粗糙度；

其中光辊轧制时的动态油膜厚度

式中：ε为压下率；h₀是轧机入口带钢厚度；K_m平均变形抗力；σ₀为单位后张力，k_c为乳化液浓度影响系数；θ为乳化液的粘度压缩系数；ψ为润滑油膜速度影响系数；其中V为轧制速度；等效张力影响系数K_σ＝1.6；

步骤h，计算当前工况下轧制压力P、单位轧制应力p、打滑因子S，轧制压力

式中：为强度张力规格系数 为规格强度系数 为规格压下系数轧制应力p＝P/(B·l)；打滑因子

步骤i，计算控制目标函数F₂(Y)，计算模型为

步骤j，判断不等式是否成立，如果不等式成立，则令F₀＝F₂，令最佳工作辊半径R_y＝R，最佳原始表面粗糙度Ra_r0y＝Ra_r0，转入步骤k；如果不成立，直接转入步骤(k)；

步骤k，判断不等式Ra_r0＜Ra_r0max是否成立，如果不等式成立，则令k_Ra＝k_Ra+1，转入步骤f；如果不成立，转入步骤l；

步骤l，判断不等式R＜R_max是否成立，如果不等式成立，则令k_R＝k_R+1，转入步骤d；如果不成立，转入步骤m；

步骤m，输出最佳工作辊半径R_y，最佳原始表面粗糙度Ra_r0y，完成二次冷轧机组小变形量稳定轧制的轧辊工艺参数优化。

进一步的，步骤1中，

步骤a1，收集冷轧机组的轧辊工艺参数，包括：工作辊的弹性模量E、工作辊的泊松比ν；

步骤a2，收集冷轧机组相关轧制工艺参数，包括：带材的平均变形抗力K_m和屈服强度σ_s、带材的宽度B、来料的厚度h₀、压下率ε、正常轧制速度V、轧制压力设定值P、前后单位张力σ₁、σ₀、前后张力T₁、T₀；

步骤a3，收集工艺润滑制度参数，包括：乳化液浓度c、初始温度t₀、流量w、以及乳化液的动力粘度η、压缩系数θ；

步骤a4，收集冷轧机组的工艺特征参数，包括：临界最大打滑因子S*，许用最小、最大工作辊辊径R_min、R_max，许用最小、最大工作辊原始表面粗糙度Ra_r0min、Ra_r0max。

与现有技术相比，本发明方法具有如下优点：通过本发明最终优化得出工作辊半径R_y和原始表面粗糙度Ra_r0y，最大程度地降低带钢轧制不稳定现象的发生概率，实现了二次冷轧机组小变形轧制带材时能够保证生产过程稳定进行，使得带材成品率大大提高，为企业带来了效益。

附图说明

图1是本发明方法的参数优化流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步说明：

实施例1

如图1所示：

步骤a，收集二次冷轧机组的主要设备与工艺参数；

a1)收集冷轧机组的轧辊工艺参数，有：工作辊的弹性模量E＝210GPa、工作辊的泊松比ν＝0.3；

a2)收集冷轧机组相关轧制工艺参数，主要包括：带材的平均变形抗力K_m＝475MPa、屈服强度σ_s＝500MPa、带材的宽度B＝966mm、来料的厚度h₀＝0.275mm、压下率ε＝4.174％、正常轧制速度V＝453m/min、轧制压力设定值P＝1000kN、前后单位张力分别为σ₁＝26MPa、σ₀＝19MPa，前后张力T₁＝129MPa、T₀＝79MPa；

a3)收集工艺润滑制度参数，主要包括：乳化液浓度c＝5.6％、初始温度t₀＝58.7℃、流量w＝22.0L/min、以及乳化液的动力粘度η＝0.016Pa·s、压缩系数θ＝0.01MPa^-1；

a4)收集冷轧机组的工艺特征参数，主要包括：许用最大轧制压力P*＝4000kN，临界最大前滑值S*＝6％，许用最小、最大工作辊辊径分别为R_min＝100mm、R_max＝300mm，许用最小、最大工作辊原始表面粗糙度分别为Ra_r0min＝0.3μm、Ra_r0max＝0.9μm；

(b)定义工作辊半径R、原始表面粗糙度Ra_r0，最佳工作辊半径R_y，最佳原始表面粗糙度Ra_r0y，定义控制目标函数为给定工作辊半径设定步长ΔR＝5mm、原始表面粗糙度设定步长ΔRa_r0＝0.05μm，设定目标函数初始值F₀；

(c)初始化工作辊半径中间过程参数k_R＝0；

(d)计算工作辊辊径R＝R_min+k_RΔR＝200mm；

(e)初始化原始表面粗糙度中间过程参数k_Ra＝0；

(f)计算原始表面粗糙度Ra_r0＝Ra_r0min+k_RaΔRa_r0＝0.30μm；

(g)计算当前工况下摩擦系数μ,等效张力影响系数K_σ＝1.6；

(h)计算当前工况下轧制压力P＝1323.582kN、单位轧制应力p＝240.586MPa、打滑因子S＝0.357，轧制压力

式中：为强度张力规格系数 为规格强度系数 为规格压下系数轧制应力p＝P/(B·l)；打滑因子

(i)计算控制目标函数F₂(Y)，计算模型为

(j)判断不等式成立，则令F₀＝F₂＝0.68，令最佳工作辊半径R_y＝R＝100mm，最佳原始表面粗糙度Ra_r0y＝Ra_r0＝0.30μm；

(k)判断不等式Ra_r0＜Ra_r0max成立，令k_Ra＝k_Ra+1，；

(l)判断不等式R＜R_max成立，令k_R＝k_R+1；

进入循环过程。最后，得出最佳工作辊半径R_y＝R＝215mm，最佳原始表面粗糙度Ra_r0y＝Ra_r0＝0.75μm。

(m)输出最佳工作辊半径R_y＝215mm，最佳原始表面粗糙度Ra_r0y＝0.75μm，完成二次冷轧机组小变形量稳定轧制的轧辊工艺参数优化。

实施例2

a1)收集冷轧机组的轧辊工艺参数，有：工作辊的弹性模量E＝210GPa、工作辊的泊松比ν＝0.3；

a2)收集冷轧机组相关轧制工艺参数，主要包括：带材的平均变形抗力K_m＝460MPa、屈服强度σ_s＝500MPa、带材的宽度B＝980mm、来料的厚度h₀＝0.305mm、压下率ε＝5.220％、正常轧制速度V＝450m/min、轧制压力设定值P＝1000kN、前后单位张力分别为σ₁＝25MPa、σ₀＝20MPa，前后张力T₁＝120MPa、T₀＝82MPa；

a3)收集工艺润滑制度参数，主要包括：乳化液浓度c＝5.6％、初始温度t₀＝58.7℃、流量w＝22.0L/min、以及乳化液的动力粘度η＝0.016Pa·s、压缩系数θ＝0.01MPa^-1；

a4)收集冷轧机组的工艺特征参数，主要包括：许用最大轧制压力P*＝4000kN，临界最大前滑值S*＝6％，许用最小、最大工作辊辊径分别为R_min＝100mm、R_max＝300mm，许用最小、最大工作辊原始表面粗糙度分别为Ra_r0min＝0.3μm、Ra_r0max＝0.9μm；

(b)定义工作辊半径R、原始表面粗糙度Ra_r0，最佳工作辊半径R_y，最佳原始表面粗糙度Ra_r0y，定义控制目标函数为给定工作辊半径设定步长ΔR＝5mm、原始表面粗糙度设定步长ΔRa_r0＝0.05μm，设定目标函数初始值F₀；

(c)初始化工作辊半径中间过程参数k_R＝0；

(d)计算工作辊辊径R＝R_min+k_RΔR＝200mm；

(e)初始化原始表面粗糙度中间过程参数k_Ra＝0；

(f)计算原始表面粗糙度Ra_r0＝Ra_r0min+k_RaΔRa_r0＝0.30μm；

(g)计算当前工况下摩擦系数μ,等效张力影响系数K_σ＝1.6；

(h)计算当前工况下轧制压力P＝1352.643kN、单位轧制应力p＝252.326MPa、打滑因子S＝0.374，轧制压力式中：为强度张力规格系数 为规格强度系数 为规格压下系数轧制应力p＝P/(B·l)；打滑因子

(i)计算控制目标函数F₂(Y)，计算模型为

(j)判断不等式成立，则令F₀＝F₂＝0.573，令最佳工作辊半径R_y＝R＝100mm，最佳原始表面粗糙度Ra_r0y＝Ra_r0＝0.30μm；

(k)判断不等式Ra_r0＜Ra_r0max成立，令k_Ra＝k_Ra+1，；

(l)判断不等式R＜R_max成立，令k_R＝k_R+1；

进入循环过程。最后，得出最佳工作辊半径R_y＝R＝205mm，最佳原始表面粗糙度Ra_r0y＝Ra_r0＝0.65μm。

(m)输出最佳工作辊半径R_y＝205mm，最佳原始表面粗糙度Ra_r0y＝0.65μm，完成二次冷轧机组小变形量稳定轧制的轧辊工艺参数优化。

以上所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。

Claims (2)

1.一种二次冷轧机组小变形条件下轧辊工艺参数优化设定方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤a，收集二次冷轧机组的主要设备与工艺参数；

步骤b，定义工作辊半径R、工作辊压扁半径其中Δh＝h₀ε，原始表面粗糙度Ra_r0，最佳工作辊半径R_y，最佳原始表面粗糙度Ra_r0y，定义控制目标函数为F₂(Y)，给定工作辊半径设定步长ΔR、原始表面粗糙度设定步长ΔRa_r0，设定目标函数初始值G₀＝0；

步骤c，初始化工作辊半径中间过程参数k_R＝0；

步骤d，计算工作辊辊径R＝R_min+k_RΔR；

步骤e，初始化原始表面粗糙度中间过程参数k_Ra＝0；

步骤f，计算原始表面粗糙度Ra_r0＝Ra_r0min+k_RaΔRa_r0；

步骤g，计算当前工况下摩擦系数μ，

计算模型为：

式中：a为液体摩擦影响系数；b为干摩擦影响系数；B_ξ为摩擦系数衰减指数；ξ₀₁为光辊轧制时的动态油膜厚度，ξ₀₂为轧辊粗糙度对润滑油膜厚度影响量，取决于轧辊实际粗糙度；

其中光辊轧制时的动态油膜厚度

式中：ε为压下率；h₀是轧机入口带钢厚度；K_m平均变形抗力；σ₀为单位后张力，k_c为乳化液浓度影响系数；θ为乳化液的粘度压缩系数；ψ为润滑油膜速度影响系数；其中V为轧制速度；等效张力影响系数K_σ＝1.6；

步骤h，计算当前工况下轧制压力P、单位轧制应力p、打滑因子S，轧制压力

式中：为强度张力规格系数 为规格强度系数 为规格压下系数轧制应力p＝P/(B·l)；打滑因子

步骤i，计算控制目标函数F₂(Y)，计算模型为

步骤j，判断不等式是否成立，如果不等式成立，则令F₀＝F₂，令最佳工作辊半径R_y＝R，最佳原始表面粗糙度Ra_r0y＝Ra_r0，转入步骤k；如果不成立，直接转入步骤(k)；

步骤k，判断不等式Ra_r0＜Ra_r0max是否成立，如果不等式成立，则令k_Ra＝k_Ra+1，转入步骤f；如果不成立，转入步骤l；

步骤l，判断不等式R＜R_max是否成立，如果不等式成立，则令k_R＝k_R+1，转入步骤d；如果不成立，转入步骤m；

步骤m，输出最佳工作辊半径R_y，最佳原始表面粗糙度Ra_r0y，完成二次冷轧机组小变形量稳定轧制的轧辊工艺参数优化。

2.根据权利要求1所述的二次冷轧机组小变形条件下轧辊工艺参数优化设定方法，其特征在于：步骤1中，

步骤a1，收集冷轧机组的轧辊工艺参数，包括：工作辊的弹性模量E、工作辊的泊松比ν；

步骤a2，收集冷轧机组相关轧制工艺参数，包括：带材的平均变形抗力K_m和屈服强度σ_s、带材的宽度B、来料的厚度h₀、压下率ε、正常轧制速度V、轧制压力设定值P、前后单位张力σ₁、σ₀、前后张力T₁、T₀；

步骤a3，收集工艺润滑制度参数，包括：乳化液浓度c、初始温度t₀、流量w、以及乳化液的动力粘度η、压缩系数θ；

步骤a4，收集冷轧机组的工艺特征参数，包括：临界最大打滑因子S*，许用最小、最大工作辊辊径R_min、R_max，许用最小、最大工作辊原始表面粗糙度Ra_r0min、Ra_r0max。