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热连轧板形控制模型优化与应用研究
中文名称: 热连轧板形控制模型优化与应用研究
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论文编号: 4142430收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Model Optimization and Application of Hot Strip Mill Shape Controlling
学位类型: 博士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 材料学
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 热轧板带 板形控制 模型仿真 人工神经网络 动态规划
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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       论文发表:快速、低价、包过!发表论文就找论文天下

论文摘要: 热轧带钢的板形控制是板带材生产领域的重点和核心,本论文依托1750(略)提高热轧薄板的板形质量为目标,深入地分析了板形控制基础理论和模型仿真,通过现场试验和模型仿真程序的开发,结合生产现场控制系统对板形控(略)备进行了研究,主要研究内容及结果如下: 从模型结构和算法方面对板形控制理论进行了研究,结合生产现场系统地分析和阐明了影响板形控制的工艺和设备,通过对上下辊热凸度啮合对比试验,分析了在轧制过程中热凸度的变化过程,提出并实施了对部分冷却设备的改造,工作辊冷却(略),成功解决了改造前精轧F1~F3机架消凸过大的问题,保持了轧制稳定性,减少了中浪的出现,较为良好地控制了热轧带钢板凸度;提(略)辊也使用CVC辊形技术的思路,使之与工作辊辊形配合,降低了轧辊的辊耗和剥落事故,在轧制相同吨位的条件下,换下辊后支撑辊CVC辊形比平辊形的磨损量降低了32.7%,延长了支撑辊的使用寿命,改善了板形质量,使板形控制有了显著提高. 以Matlab软件为编程平台,利用人工神经(略)别开发出弯辊力预报仿真模型和轧制力预报仿真模型,通过程序设计及模型计算,结果表明,利用人工神经网络模型进行仿...
Shape control of hot rolling strip i(omitted)l point and key problem in the field of strip rolling. The model of shape controlling has been (omitted)y and experimentally investigated and the basic theory of shape controlling is deeply analyzed by the (omitted)of 1750 hot strip mill for the purpose of improving the quality of hot rolling str(omitted)chnology and equipment of shape control have been researched by field test and simulation program. The main re(omitted)tents and the results are as follo...
目录:
摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第13-23页
  ·板形控制技术国内外发展概况第13页
  ·板形控制理论新进展分析第13-18页
    ·在实验基础上提出动态遗传理论第13-14页
    ·轧辊弹性变形的板形理论第14页
    ·轧件与轧辊统一的板形理论(简称新板形理论)第14-15页
    ·动态负荷分配方法与策略分析第15页
    ·板形控制技术的发展趋势第15-18页
  ·板形控制的基本原理第18-20页
    ·带钢平直条件第18-19页
    ·精轧板凸度条件分析第19-20页
  ·本文选题的背景和意义第20-21页
  ·本文的主要研究内容第21-22页
  ·本文章节内容安排第22-23页
第2章 板形控制系统的模型控制策略及试验研究第23-47页
  ·平直度控制模型策略及分析推导第23-29页
    ·平直度基本控制模型推导及分析第23-25页
    ·平直度控制过程及原理分析第25-26页
    ·平直度自动控制系统(ASC)第26-27页
    ·热连轧生产中的板形控制参数设定第27-29页
  ·凸度前馈控制模型策略及影响分析第29-31页
    ·凸度前馈控制的基础模型第29-30页
    ·凸度前馈控制模型结构第30-31页
  ·平直度反馈控制模型策略及影响分析第31-33页
    ·平直度反馈控制第31-32页
    ·反馈控制模型第32-33页
  ·板凸度控制策略及模型计算分析第33-37页
    ·目标凸度的牛顿迭代法计算模型第33-35页
    ·负荷分布对出口带钢凸度影响的模型计算第35-36页
    ·收敛条件第36-37页
  ·影响凸度变化的模型参数设定分析及实验研究第37-46页
    ·精轧机组工作辊热凸度(ΔD)变化分析第37-42页
    ·F1-F6 轧辊热凸度随轧制带钢卷数的变化第42-43页
    ·精轧轧辊辊形配置对带钢板凸度的影响第43-46页
  ·本章小结第46-47页
第3章 板形控制中弯辊、窜辊模型系统分析及仿真试验第47-90页
  ·板形控制中二级模型控制系统及结构第47-51页
    ·计算机控制系统结构第47-48页
    ·热轧自动化控制系统分级控制第48-49页
    ·控制功能模块结构第49页
    ·二级模型控制的系统环境第49-51页
  ·MATLAB 语言及BP 神经网络的应用第51-52页
    ·MATLAB 语言的发展及应用第51页
    ·神经网络原理及BP 网络模型第51-52页
  ·人工神经网络的弯辊力模型预报仿真试验第52-69页
    ·弯辊工艺模型控制策略第52-57页
    ·窜辊工艺模型控制策略第57-59页
    ·人工神经网络的弯辊力模型预报仿真试验过程第59-69页
  ·人工神经网络轧制力预报模型仿真第69-89页
    ·轧制过程中的基本模型第70-72页
    ·轧制过程中力能参数的模型计算第72-78页
    ·人工神经网络的轧制力模型预报仿真试验过程第78-89页
  ·本章小结第89-90页
第4章 CVC 辊型对板形控制的有效分析及磨损试验第90-111页
  ·CVC 轧机工作原理第90-91页
  ·轧机机座的弹性变形理论及数学模型分析第91-97页
    ·机座弹性变形理论分析第91-92页
    ·机座相关模型参数的设定第92-97页
  ·用MATLAB 进行CVC 辊型曲线数学模型的拟合求解第97-101页
    ·CVC 辊型建模第97-98页
    ·数据计算第98-100页
    ·新的CVC 辊型曲线在实际板形控制中的应用效果第100-101页
  ·辊系磨损模型的分析第101-107页
    ·磨损变形的机理第101-102页
    ·磨损对热轧带钢板凸度的影响第102-103页
    ·辊系的磨损计算模型第103-106页
    ·在实际生产中轧辊磨损模型的计算及数据传输过程第106-107页
  ·轧辊磨损试验研究第107-110页
    ·磨损试验数据的采集及分析第107-109页
    ·单位轧制力与磨损量间的相关分析第109-110页
  ·本章小结第110-111页
第5章 生产中的自学习模型理论应用分析第111-117页
  ·自学习模型概述第111页
  ·自学习功能分析及模块组成的结构关系第111-112页
    ·自学习功能第111-112页
    ·自学习模块的组成和模块之间的关系见图5.1第112页
  ·热轧生产中自学习参数相关的数学模型第112-116页
    ·再计算的数学模型第112页
    ·辊缝凸度短期适应值的计算模型第112-113页
    ·辊缝凸度的长期自学习值的计算模型第113页
    ·平直度适应值的计算模型第113-114页
    ·弯辊力适应值的计算模型第114-115页
    ·轧制力模型的自学习学习第115-116页
  ·本章小结第116-117页
第6章 板形控制中轧制规程的优化设计及实践应用第117-140页
  ·热连轧轧制规程优化概述第117页
  ·热连轧带钢负荷分配策略探讨第117-119页
    ·经验分配法第117-118页
    ·负荷成比例分配法第118-119页
  ·轧制规程模型设定分析第119-125页
    ·粗轧与精轧的宽度、厚度控制模型设定策略第119-121页
    ·速度控制的模型设定分析第121页
    ·轧制时间的模型计算分析第121-123页
    ·温度变化过程及模型计算分析第123-125页
  ·热连轧板形控制中最佳轧制规程的设计及实例求解第125-139页
    ·最佳板形轧制规程设计及动态规划策略分析第125页
    ·离散线性系统的状态方程及性能指标第125-126页
    ·离散线性系数的最优控制决策及最优性能指标第126页
    ·闭环最优控制的状态方程和算法第126-129页
    ·热轧厂板形控制轧制规程动态规划求解实例第129-139页
  ·本章小结第139-140页
结论第140-142页
致谢第142-143页
参考文献第143-153页
在学研究成果第153-155页
附录第155-175页
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