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扁平材全流程智能化制备关键技术

文章来源极速飞艇技巧    作者:    发布时间: 2019/08/16    浏览次数:

  

扁平材全流程智能化制备关键技术

  冷热卷合同余材智能充当系统上线以来,各类余材(在制品与成品余材)充当量有了较大幅度的提升,年均充当量由立项前的约13万吨,提

  提出了同伦摄动迭代算法,在相同的停止准则下,同伦摄动迭代算法可以减少迭代次数;提出修正自适应步长的拟牛顿迭代算法作为MPC的优化器,优化连铸二冷区控制系统的水量设定值。试验结果表明,使用MPC方法给出了更平稳的温度分布。

  由于松弛问题的最优解难以满足所有的机器能力约束条件,从而导致松弛问题的最优解并不是混合流水车间炼钢连铸调度模型的可行解。为了获得高质量的可行调度,通过适当地调整松弛问题的最优解来满足所有的机器能力约束条件。

  完成了产品全流程质量监控、诊断与优化系统功能设计和架构设计,系统架构设计分为三层:数据采集存储层、数据访问层和核心应用层,如图1所示。数据采集存储层由实时数据库和关系数据库构成,收集所有与工序相关的数据并为上层应用提供数据支撑;数据访问层为核心应用层提供访问数据库的方法,主要由实时数据库接口访问组件和关系数据库接口访问组件构成,分别封装了访问相应数据库的标准方法;核心应用层由分析组件和应用功能组件构成,分析组件由统计分析组件、SPC组件、数据挖掘组建和专家系统组件等构成。

  由于不锈钢和管线钢的热变形抗力相差较大,对不锈钢复合板(单板轧制)的基层和复层厚度测量,发现基层的厚度比预期的薄,而复层的厚度比预期的要厚,这种变形抗力的差异在高温热轧时体现的尤为明显。

  基于Bayes方法的神经网络通过在目标函数中引入表示网络复杂程度的惩罚项,应用“奥克姆剪刀”理论有效地解决了上述问题,并且还可以给出网络预测值的置信区间(error bar),为模型的应用提供了一个定量的参考。以510L为代表建立微合金钢力学性能预测模型,较C-Mn钢模型相比,微合金钢模型在引入微合金元素的同时,将加热炉加热温度引入预测模型,考虑了合金元素在加热段的固溶情况和冷却段的析出行为。建模采用Bayes神经网络建模,输入参数分别为C含量、Si含量、Mn含量、Nb含量、Ti含量、中间坯厚度、粗轧终轧温度、精轧出口平均厚度、精轧终轧温度和卷取温度。

  设计了一种兼具TRIP与TWIP效应的中锰钢,利用纳米孪晶和交互作用的TRIP与TWIP效应,综合调优了现有中锰钢的综合力学性能指标。在相继发生的TWIP和TRIP效应这两种增强增塑机制的作用下,试验用中锰钢得到了可比拟高锰奥氏体钢的优异力学性能,其中屈服强度大于1000MPa,抗拉强度大于1200MPa,断后延伸率大于40%,强塑积超过了48GPa·%。

  构建了高精度的板形预测模型,并以三维数值仿真模拟验证了模型的有效性,阐明并详细分析了比例凸度-宽展-板形耦合效应。研究不同板形调节机构对带钢板形的调控特性,量化解析了工艺装备参数与板形间的关系,给出了工艺设备参数对带材凸度、边降及平直度的影响规律。构建了基于深度学习算法的热轧板凸度预测模型,预测值与目标值的均方根误差为2.06μm,97.04%的预测数据绝对误差小于5μm。以KPLS算法在线获得了精确的板形调控功效系数,构建了基于KPLS-ANN算法的冷轧板形预测模型,板形标准差预测值的均方根误差为0.51IU。板形对比见图2。

  采用低碳硅锰系成分作为研发对象,利用临界区退火+一步过时效处理工艺,实现奥氏体碳浓度梯度的有效调控,从而获得具有多梯度稳定性的残余奥氏体。在变形过程中,这部分残余奥氏体能够在较大应变范围内实现TRIP效应的有效发生,从而实现整体性能的增强增塑。以传统商用双相钢DP780为例,新工艺所生产的780MPa级产品能够实现强度指标保持不变情况下,塑性大幅度提升30%以上。

  钢坯在均热段出口处温度达到1523K,基本达到了加热工艺要求,此时钢坯温度分布均匀合理,长度方向上沿中心面对称。随着加热时间的延长,温度均匀性提高,钢坯中心和表面的断面温差达到最小。步进梁上方中心截面温度始终介于上下表面之间,步进梁之间区域中心截面温度最低。钢坯温度在长度方向上均匀性较好,上下表面温差较大,应该合理安排加热工艺以及炉底水管垫块等布置方式,着重考虑消除黑印温差的不良影响。

  通过力平衡方程的建立和求解可以获得变形区内单位压力的分布情况,继而从中推导出适用于变厚度的轧制力计算公式、中性角公式、前后滑公式,为变厚度轧制实践提供指导。

  “钢铁共性技术协同创新中心”自2014年10月通过国家获批认定至今,运行已满4年。中心工艺与装备研发平台面向国家重大战略需求,面向经济社会主战场,面向世界科技发展前沿,围绕钢铁行业关键共性工艺与装备技术领域,根据既定的平台顶层设计总体发展架构,结合行业发展需求,在选矿、冶炼、连铸、热轧、短流程、冷轧及智能制造等领域,明确重大任务,汇聚创新资源,协同创新,开发出系列创新工艺及装备,助推钢铁行业资源节约、环境友好、高品质钢铁产品的开发生产,圆满完成了既定的任务和指标。针对工艺与装备研发平台建设成效和最新研发成果,本报特组织相关报道,以飨读者。

  晶间腐蚀是沿晶界产生的一种局部腐蚀行为。由于晶间腐蚀是在晶界处发生的,使相邻晶粒间的结合力显著降低或完全消失,力学性能变差,导致材料无法在日常生活中使用。试验通过添加Fe、Ni中间层抑制不锈钢与管线L复层的耐晶间腐蚀性能。

  从生产稳定性、表面质量、板形及断面等生产质量控制要素出发,实现非计划规格过渡材删减及轧程精简。阿维迪标准轧程过渡到1.0规格为30卷,日钢ESP可在第20卷实现1.0规格轧制。ESP产线%。

  扁平材全流程智能化制备关键技术(2017YFB0304100)项目经过两年时间的工作,取得了如下主要进展:原料码头物流智能调度系统、原料采购-生产制造-销售智能决策系统上线运行;完成了全流程质量监控、诊断与优化系统功能设计和架构设计,开发了时序数据库、物流信息模型;建立了冷轧多机架交叉耦合影响规律动态调节功效模型,开发了快速自主温度控制及中厚板厚向尺寸瞬态精准控制技术;开发了高精度组织-性能预测技术,屈服强度、抗拉强度等性能预测准确率在90%以上,氧化铁皮厚度预报误差在±2μm以内;ESP连铸连轧产线MPa级先进高强钢塑性提高20%以上,获得了力学性能差异化控制的变厚度板材,形成了真空全轧制不锈钢复合板/卷的制备技术。

  基于转炉吹炼过程的反应机理和生产数据,建立了转炉吹炼终点控制的静态模型。该静态模型根据转炉吹炼的物料平衡和热平衡原理,利用实际生产的有关数据,建立可根据转炉吹炼终点目标磷分配比、磷分配比与转炉吹炼终渣成分和出钢温度关系,确定终渣碱度和(TFe)含量的预测模型。

  通过等厚度板的单向拉伸试验获取差厚板不同厚度的力学性能参数,根据这些数据绘制应力和应变与厚度的三维曲面。这样就可通过对一系列不同厚度等厚板的试验,实现对过渡区力学性能的模拟,为实际生产该钢种差厚板工艺做参考。

  提出了一种基于大数据的跟踪追溯分析方法,主要内容包括以下几个方面:1)建立产品缺陷表征库:收集大批量缺陷样本,记录缺陷宏观特征,并将缺陷归类。2)缺陷原因追溯:对于疑难缺陷或新出现的缺陷,结合其宏观特征,按批次进行排查,并对每个流程进行缺陷对应性分析。3)验证并确定可疑工序:通过过程工艺锁定可疑工序及异常范围,并通过批次再现或微观分析对该可疑工序进行验证。4)评价工艺流程:对已认知确定的缺陷,实施对每个工艺流程的监控,并对各流程结果进行批次工艺或表面检测实绩符合性评价。5)数据表征逆向优化:根据每个工艺流程结果的评价和疑难缺陷的成因追溯,形成对产品缺陷表征库的反馈,不断更新缺陷的有害程度以及放行标准。6)规则管理:对监控、判定、指标等的计算控制规则集中管理,实现设计规则、训练规则、发布规则、处置方案设置等功能,支持质量管理知识的不断积累、传承和成长。

  连铸智能排程系统采用了分步断点式模型设计,将传统的整体模型进行拆解,衍生为多个独立模型,并研制智能人机交互系统,将多个模型串联,结合了人工决策的灵活与模型计算的精准的优点。在该系统的支撑下,中间包连浇平均炉数有了较大幅度的提升,由立项前的4.86炉/包,提升到5.73炉/包;工作效率获得极大提升,排程时间缩短到半小时以内,相比立项前2h以上的排程时间,效率提升超过75%。

  建立了纯扭疲劳强度预测模型和多轴非线性损伤累积模型,进一步探讨了疲劳损伤演化跨尺度分析机理,建立了损伤演变方程计算金属构件损伤程度,阐释材料跨尺度破坏机理,更精准地预测了构件寿命。基于轧制原理和动力学原理,考虑精轧机组轧制特性、轧辊磨损和规程匹配,建立机组动态变规程前后的轧制规程预设定模型,并对模型进行优化;利用非线性动力学理论中的多尺度法和谐波平衡法、hopf分岔法、奇异性分析及其他数值方法求解机组非线性耦合系统在不同规程模式下的动力学响应,研究动态变规程系统发生失稳的振幅特性,得到精轧机组失稳形式及动力学行为规律。

  采用不同的轧制及热处理工艺,围绕Fe-3wt%Mn钢的组织结构、铁素体状态、奥氏体含量、锰元素配分行为、TRIP效应及加工硬化行为之间的关联机理,分析了深冷轧制+两步退火工艺下逆转变奥氏体的形成及富锰化机制,优化了中锰钢的强塑性匹配。

  1580热轧智能排程系统,初步实现了热轧“无人值守”式智能排程技术,在较少干预的情况下,由系统自动判断生产状况,优化编制出热轧计划。另外,在该系统的支撑下,工作效率获得极大提升,排程时间缩短到5-6min,相比立项前2h以上的排程时间,效率提升超过90%。

  升到了15.9万吨,充当率提升22%;工作效率得到极大提升,系统一次运行时间控制在5min之内,可对余材进行批量化优化充当,极大地降低了业务人员劳动强度。

  根据板坯连铸机坯壳在结晶器内凝固热/力学行为研究,给出了设计结晶器窄面铜板热面结构示意图。此外,为了既能够实现铸坯角部组织强化,又可满足结晶器在线调宽要求,本项目在上述锥度结构基础上提出了新的结晶器新锥度结构。

  在国内首次自主开发出了全工序轧制差厚板冲压模具,通过Autof orm软件进行CAE模拟分析,对板料的流动趋势进行计算。通过多轮模具调试,产品尺寸精度达到92%,焊接全破坏试验100%合格,验证了轧制差厚板批量冲压的可行性。

  某钢企出钢记号繁多,造成了炼钢工序的复杂化,严重影响了生产效率和产品质量的持续提高,同时造成大量合同余材。与针对出钢记号归并所面临的问题,制定出钢记号归并方案。成分包含关系:力学性能相近,如果成分范围是包含关系,取较小的范围。成分交叉:力学性能相近,如果成分范围是交叉关系,取各范围边界较小值。成分包含+成分交叉:力学性能相近,如果成分范围是包含第1、2种情况,取各范围边界较小值。成分含有微合金元素:力学性能相近,如果成分含有微合金元素,取微合金含量较小值。

  首先进行了温度参数对氧化铁皮厚度影响的预测,重点采集了钢卷厚度、钢卷宽度、钢卷重量、加热温度、粗轧出口温度、入口温度、精轧出口温度、卷取温度等8个参数作为输入层,每次提取300组数据作为氧化铁皮厚度综合预报模型的训练样本,将训练得到的BP神经网络模型用于进行氧化铁皮厚度预测。另外,准备100组数据进行检验。输出层为成品氧化铁皮厚度,数据来源为试验检验测得。采用神经网络系统模型,预测6mm以下厚度规格热轧卷板氧化铁皮厚度,其预报精度可以达到90%以上。

  先进冷轧、热处理和涂镀工艺与装备技术方向围绕国家智能制造战略需求,结合2011钢铁共性技术协同创新中心重大任务——国家重点研发计划之“扁平材全流程智能化制备关键技术” 项目,以扁平材制备过程的自动化、信息化、智能化、绿色化等综合集成为出发点,初步构建了产供销供应链计划理论与优化方法、工业大数据智能解析、生产过程建模与实时优化等扁平材智能化制备理论体系,形成了智能决策与排产、质量在线监控与优化、精准控制与多工序协调、组织性能调控、绿色化新工艺等一批关键共性技术,并积极开展应用示范,提高生产效率、产品质量和柔性化生产能力,满足用户多品种、小批量的个性化需求。本文将分别对上述研究内容的成果予以简要介绍。

  经过两年时间的研究工作,本项目各课题完成了预定目标,实现了任务书的既定目标要求,部分成果已经成功得到了在线应用。在后续的研究过程中,按照预定计划开展研究工作,并在前期研究的基础上对课题任务进行有机拓展,并进一步将课题的研究成果进行推广验证。

  2.1面向定制化生产的钢铁制造供应链协同智能优化决策系统与动态排程技术及应用示范

  开发了加热炉出口奥氏体晶粒尺寸的计算、动态再结晶数学模型、静态再结晶数学模型、再结晶后晶粒长大模型、流变应力数学模型、奥氏体组织预测、位错密度预测等。建立了奥氏体向铁素体、珠光体、贝氏体等温相变数学模型。

  对采用不同压下率的不锈钢/管线钢复合板进行拉剪试验。随压下率的增大,复合界面的剪切强度逐渐提高,但增加的幅度逐渐降低。在内弯、外弯作用下,结合界面没有任何肉眼可见的开裂现象出现,具有良好的弯曲性能。这说明真空热轧不锈钢/管线钢复合界面有良好的塑性,能够承受不锈钢、管线钢不协调变形所带来的附加应力。

  以炼钢成分、连铸工艺、轧钢工艺等理论为基础,通过钢水成分、中间坯表面质量、粗轧工艺温度控制、全线工艺通道清理、氧化铁皮压入状态研究、中间板表面氧化铁皮结构、厚度甄别、除鳞系统精进、精轧机架轧辊氧化膜保护方面开展工作,改进成品带钢表面质量状态。

  当下部烟气流量大时,下部烟气将通过钢坯之间空隙逸散到上部空间。加热炉对称面两侧烟气流动规律相似,保证了钢坯沿长度方向上传热一致。分析了不同加热控制段空气系数对炉膛温度影响。在整个预热段火焰升起距离为1.2m,空气系数为1.2时火焰温度高出50K,而空气系数为1.05和1.1的火焰温度极为接近。整体上,空气系数对下部烧嘴火焰温度影响大,在炉膛中心处,三种系数的温度相同。对于均热段上部,三种空气系数的火焰温度基本一致。

  完成了在线机器学习平台的系统搭建,包括前端界面和后台机器学习模块业务逻辑。该平台包括数据处理、特征选取、模型选择和训练等模块,其中模型包括多层感知机(MLP)、递归神经网络(RNN)和支持向量机(SVM),可设置模型的超参数。该平台使得非专业开发人员也能够快速地使用深度学习的框架进行神经网络相关的参数调节和模型训练,并提供统一的评测平台。

  合金采购智能优化决策系统已经得到应用,课题组正在对功能和模型进行必要的调整和进一步优化。原料码头物流智能调度系统已上线运行,从现场使用效果看,初步取消原料进厂计划多部门日课会模式,有效提高了劳动效率,并对降低物流成本具有潜在的效益。

  通过模拟仿真、实车碰撞试验,左前纵梁激光拼焊、轧制差厚板两种结构的正面偏置耐撞性能总体相当。从仿真结果、试验结果对比来看,左前纵梁采用不等料厚工艺后,整车安全性能与激光拼焊相当,符合整车设计要求。

  轧制时的动态再结晶较少,主要是在道次之间发生了静态再结晶,晶粒得到细化,第一阶段轧制完成之后,对称轧制产生的位错累积、缠结程度会大于单板轧制,即对称轧制为待温过程的静态再结晶提供了更多动力,在待温阶段,对称轧制不锈钢的温降比单板轧制时的温降要慢,其静态再结晶的持续时间要比单板轧制时的长,等轴奥氏体晶粒之间会形成新的等轴奥氏体晶粒,晶粒尺寸会得到细化。同时,通过试验发现,采用对称轧制复合界面的结合强度高于单板轧制时的结合强度。

  数据平台设计具有以下特点:以产品物料树为主线,根据产品大类分区存储,数据动态压缩节约存储空间,数据时间、位置进行串联处理方式,特征值二次计算,功能运行效率更高,表检直接读取在线数据,实时性强。系统设计功能主要特点有:过程监控模块集成知识管理及CP展示;表面质量判定准确率大于70%,自动判定仅10%钢卷需人工判定;断电重判定,失败再读取,应用报警,7×24h运行,可靠性好;可配置数据抽取、柔性规则配置、画面配置化开发、个性化配置;按产品、工艺、质检、操作区分使用;前后追溯、好坏卷比对过程监控报警原因确认。

  模型系统已在公司的OA板产品上投入使用。模型系统能提高钢卷成材率2%以上(剪切成材率从97%提升到99%以上),降低库存约30%,同时可减少加工刀数,优化每把刀的条数和边丝,降低生产加工难度,提高生产效率。

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