熱軋卷軋輥輪廓變化的研究

李慶根 宋錦春 樸學京 張 悅 鄭文贊,3 金成俊

(1:東北大學 機械工程與自動化學院 遼寧沈陽110819;2:清津礦山金屬大學 朝鮮清津999091;3:金策工業綜合大學機械工程學院 朝鮮平壤999093)

熱軋卷軋輥輪廓變化的研究

李慶根*作者簡介：李慶根，男，1981年出生，東北大學機械工程與自動化學院高級進修生，清津礦山金屬大學 講師(清津，朝鮮)，主要研究方向為冶金設備仿真1,2宋錦春1樸學京2張 悅1鄭文贊1,3金成俊1,2

(1:東北大學 機械工程與自動化學院 遼寧沈陽110819;2:清津礦山金屬大學 朝鮮清津999091;3:金策工業綜合大學機械工程學院 朝鮮平壤999093)

分析了熱軋卷鋼板軋制時，影響軋輥輪廓變化的諸多因素，建立了輪廓變化量的數學模型。利用有限元分析軟件MSC.MARC,對軋制過程因素變化進行分析。由于模擬得到的有限元分析結果是不連續值，因此使用了BP神經網絡模型，預測不同軋制條件下軋輥熱變形狀態。研究了按照生產量、工作輥磨損量預測軋輥形態變化的方法。

熱軋卷鋼板 輪廓 BP神經網絡

1 引言

工作輥的熱輥型作為板形理論的重要內容之一, 因其影響因素繁多, 邊界條件復雜, 一直是板形研究和控制領域里的薄弱環節。在軋制過程中, 由于工作輥熱容量較大, 在板帶和冷卻介質的作用下沿輥身方向產生不均勻熱膨脹, 常用其熱凸度來控制承載輥縫形狀達到板形控制效果,這就需要精確的預報軋制過程中工作輥的溫度場及熱輥型, 從而保證預定的軋制規程[1-3]。

因此, 研究軋輥熱變形, 預報其熱凸度, 以消除其對板帶質量的擾動, 不僅對板形控制有著重要作用, 而且對軋制規程的研究具有重要參考價值。

2 軋輥的熱變形分析

影響熱軋卷鋼板軋輥變形的因素有帶鋼的大小、軋輥的早期溫度、卷鋼板軋制時間、軋制速度(軋輥的一次旋轉時間)、軋輥和帶鋼之間接觸時間、壓下量、被軋的金屬材質、軋輥的大小和材質，隨著這些因素的變化，軋輥的輪廓也產生變化。軋制的金屬材質的變化改變軋制力，只影響軋輥的彎曲量。軋輥的大小和材質已取決于軋機，所以影響軋輥變形的參數為常數。因此，影響軋輥熱變形的重要因素是帶鋼的大小、軋輥的早期溫度、卷鋼板軋制時間、軋制速度(軋輥的一次旋轉時間)、軋輥和帶鋼之間接觸時間、壓下量等。

在熱軋卷鋼板軋機的精軋線軋制時，帶鋼通過軋輥時被冷卻。隨著溫度逐漸下降，軋輥的熱變形也有所變化。帶鋼寬度越寬軋輥和帶鋼的接觸面積就越大，對軋輥表面的影響也越大。軋輥的熱傳導過程分別為工作輥和帶鋼之間、支承輥和工作輥之間。

考察工作輥中心軸的載面P(圖1)，載面P從接觸點A到B的通過時間內，從帶鋼處受到的熱量。

因此，工作輥旋轉一周時的熱傳導過程，可以看做是載面P在接觸時間內加熱，接觸完以后進行冷卻的二維模型的熱傳導問題，軋制過程可以視為該過程的重復。

圖1 工作輥和帶鋼之間的接觸狀態

軋制時支承輥和工作輥由于軋制力的作用，產生一定的接觸面。(圖2)

考察通過支承輥的中心軸的載面Q， 載面Q經過接觸點C到D，從加熱的工作輥得到熱量。

因此，支承輥旋轉一周的熱傳導過程也就是在接觸時間內加熱載面Q，結束接觸后進行冷卻的過程，可以看做是二維模型的熱傳導過程。

軋輥熱變形的有限元分析流程圖為圖3。

圖2 工作輥和支承輥之間接觸狀態

圖3 軋輥熱變形的有限元分析流程圖

有限元分析軟件利用MSC.MARC。

分析模型如圖4。

圖4 工作輥的熱變形分析模型

一部分的模擬結果見圖5、圖6。

從表1可以看出，帶鋼溫度越高、輥和帶鋼之間的接觸時間越長、壓下量越大、鋼板越薄，軋輥的最高表面溫度和熱膨脹量就越大。

根據模擬情況得到的有限元分析結果是不連續值，因此使用了BP神經網絡模型，以便預測不同軋制條件下軋輥的熱變形狀態。BP神經網絡流程圖見圖7，神經網絡構成見圖8。

圖5 工作輥的溫度狀態

圖6 工作輥的熱變化狀態

表1 按照軋制過程因素變化軋輥熱變形分析結果

圖7 預測熱變形的BP神經網絡流程圖

基于BP神經網絡得到的連續值，預測軋輥的熱膨脹量的模型結果見表2。

圖8 BP神經網絡構成圖

3 軋輥的磨損量分析

半連軋機精軋輥的磨損量與在軋機軋制的帶鋼的生產量有關。

從圖9和 圖10可以看出(數字從1到6為卷鋼精軋機軋輥機架的號碼)，軋輥的磨損量與生產量的關系顯示為線性方程式，模型化的結果見表3。

4 軋輥的形態變化預測方法

熱軋卷鋼板預測軋輥形態變化量的計算流程圖如圖11。

熱膨脹量和磨損量按照表2和表3的模型預測。

按照計算流程圖預測的不同軋制條件下的軋輥形態變化量見表4、表5、表6。

這樣，根據預測的軋輥形態變化量可以設計生產熱軋卷鋼板時的軋輥早期的外形。

表2 軋輥的熱膨脹預測模型

表3 按照生產量工作輥的磨損量預測

注：上表中X生產量的1/1000，單位是t。

圖9 每支輥生產量與磨損量的關系(上軋輥)

圖10 每支輥生產量與磨損量的關系(下軋輥)

圖11 軋輥的形態變化計算流程圖

表4 不同軋制條件下的軋輥形態變化量(25mm～2mm)

5 結論

1)1700mm半連續熱軋精軋機軋輥的熱變化量可以分析成按照軋輥縱載面的二維模型。

2)熱軋卷鋼板時，工作輥高溫區域為帶鋼與工作輥接觸的部分，輥身兩端面基本上沒有被加熱。

3)支承輥的熱變形非常小，可以忽略。

4)連續精軋機從1號到6號工作輥的最高表面溫度和熱膨脹量越來越小。

5)軋輥的磨損量由卷鋼板的生產量決定。

表5 不同軋制條件下的軋輥形態變化量(28mm～4mm)

表6 不同軋制條件下的軋輥形態變化量(32mm～6mm)

[1]張德豐.板帶熱軋溫度場有限元模擬[C].東北大學碩士學位論文,2006,7-56.

[2]張絢麗.熱連軋機工作輥熱輥型仿真研究[J].重型機械,2003(1):15-18.

[3]姜明東.高精度板帶材軋制理論與實踐[M].北京：冶金工業出版社，2002：18-150.

[4]黃慶雪.高精度軋制技術[M].北京：冶金工業出版社,2004：33-80.

[5]陣連生.熱軋薄板生產技術[M].北京：冶金工業出版社,2006：88-123.

[6]鄒家祥.軋鋼機械[M].北京：冶金工業出版社,2007：86-100.

[7]王軍生.帶鋼冷連軋原理與過程控制[M].北京：科學出版社,2009：33～120.

[8]孫薊泉.連鑄及連扎工業過程中的傳熱分析[M].北京：冶金工業出版社,2010：15-150.

·業界動態·

承鋼成功攻克釩鈦磁鐵礦大高爐冶煉不穩定的世界難題

承鋼公司4號2500m3高爐是世界容積最大的冶煉釩鈦磁鐵礦高爐。承鋼公司作為我國釩鈦磁鐵礦高爐冶煉技術的發祥地，依靠創新驅動，致力于推動國內釩鈦冶煉技術升級。至2015年5月，承鋼公司4號高爐已連續穩定順行28個月，Si+Ti合格率和一級品率均保持100%，噸鐵成本達到國內同類型高爐領先水平。

釩鈦磁鐵礦是一種冶煉難度很大的礦種，存在著入爐品位低、渣量大、渣鐵粘度大、出渣出鐵困難等問題，大高爐釩鈦磁鐵礦冶煉不穩定是國內乃至世界的技術難題。承鋼公司大力推進科技創新工作，加強科技人才隊伍建設，新技術成果不斷涌現，已經具備規模化、產業化發展的核心競爭力。承鋼公司通過實施大噴煤、高富氧、高風壓、高風溫、縮短出鐵周期、風水淬渣法、多鐵口出鐵等創新舉措，使冶煉工藝技術日臻完善，高爐各項經濟技術指標得到顯著提升，穩定順行周期逐步延長，冶煉成本指標連續多年保持行業領先。

Analysis of Transformation of the Roll’s Body Profile in the Rolling of Hot Rolled Coils

Li Qinggen1,2Song Jinchun1Piao Xuejing2Zhang Yue1Zheng Wenzan1,3Jin Chengjun1,2

(1:School of Mechanical Engineering & Automation, Northeastern University, Shenyang 110819;2:Chongjin Mining and Metallurgy University, Chongjin, D.P.R Korea 999091;3:School of Mechanical Engineering, Kim Chaek University of Technology, Pyongyang, D.P.R Korea 999093)

In this paper, considered the various factors that influence the transformation of the roll’s body profile in the rolling of hot rolled coils and set up mathematical models to make an estimate of the deformation degree of the roll’s body profile. Use the finite element analysis software MSC.MARC to analyze the rolling process, because the simulation results obtained from the finite element analysis is not continuous value, made the model of BP neural network to predict the thermal deformation state of the roll in different rolling conditions. Also studied the method used to predict morphological changes of roll according to production and wear extent of the working roll.

Hot rolled coils Profile BP neural network

TG333.17

A

10.3969/j.issn.1001-1269.2015.03.006

2015—02—08)