【摘 要】
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随着高档汽车、家电等下游行业对冷轧带钢质量要求的提高,带钢的横截面形状和平直度已成为冷轧带钢最重要的板形质量指标。而冷轧板形受轧机机型、工艺参数和轧制状态等多个非线性、强耦合、时变性强的因素影响,板形调控机理复杂,建立一套高精度的板形预测数学模型具有很强的现实意义。本文采用三维弹塑性有限元建模的方法对轧制过程工艺参数对板形的影响规律进行了系统性的研究,并在此基础上开发了基于轧制机理和现场生产数据的
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随着高档汽车、家电等下游行业对冷轧带钢质量要求的提高,带钢的横截面形状和平直度已成为冷轧带钢最重要的板形质量指标。而冷轧板形受轧机机型、工艺参数和轧制状态等多个非线性、强耦合、时变性强的因素影响,板形调控机理复杂,建立一套高精度的板形预测数学模型具有很强的现实意义。本文采用三维弹塑性有限元建模的方法对轧制过程工艺参数对板形的影响规律进行了系统性的研究,并在此基础上开发了基于轧制机理和现场生产数据的冷轧板形离线预测模型。主要研究内容如下:（1）依据轧制生产现场的轧机尺寸参数、物理性能参数以及带钢力学性能参数,分别建立传统UCM轧机和新型HYPER UCM轧机的三维弹塑性有限元模型,给出了建模过程中各项参数的设定、材料模型的选择、边界条件和载荷的施加。利用轧制力的理论计算值和现场实测值对有限元模型的精度进行了验证,验证结果表明模型计算的轧制力最大相对误差小于5%。（2）采用控制变量法分别对不同工作辊弯辊力、中间辊弯辊力和中间辊横移量投入时的带钢轧制过程进行了仿真模拟实验。根据对出口带钢板形模拟结果的分析,研究了传统UCM轧机和新型HYPER UCM轧机的不同板形调控手段对带钢横截面形状、带钢凸度和边降以及平直度等板形指标的影响规律,分析了两种轧机不同板形控制手段的控制效果。研究结果表明,HYPER UCM轧机相较于传统UCM轧机在板形控制方面具有更强的控制能力。（3）对国内某1450 mm冷连轧生产线板形实际控制效果进行了深入研究,收集现场板形相关数据,在对数据进行了预处理的前提下,结合机器学习算法中的多层感知机网络和极限学习机网络建立了基于现场数据驱动的冷轧带钢板形缺陷易发区域的离线预测模型。分析对比了基于两种网络结构数据驱动模型的预测精度和泛化能力,研究表明,基于ELM算法所建立的模型预测效果要优于基于多层感知机网络所建立的模型,实现了误差小于10%的冷轧板形离线预测效果。
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