【摘 要】
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中厚板轧制过程中出现轧件头部弯曲的现象,是轧制领域尚未得到完全解决的重要问题之一。轧板头部在轧制过程中如果微微上翘是有利于生产的,但是在实际生产中一般轧板头部的弯
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中厚板轧制过程中出现轧件头部弯曲的现象,是轧制领域尚未得到完全解决的重要问题之一。轧板头部在轧制过程中如果微微上翘是有利于生产的,但是在实际生产中一般轧板头部的弯曲很严重。轧板头部弯曲的程度过大会导致成材率降低、产品质量、产量下降等问题。在中厚板轧制过程中,轧板头部出轧辊时弯曲的根本原因是由于其上下面变形不均,而这种变形不均是由不平衡的变形条件造成的。引起不对称轧制的因素很多,在实际轧制过程中,这些影响因素往往相互交织相互影响,使板材头部翘曲规律变得更加复杂。国内外技术人员已经在这一领域进行长期研究,但轧板头部弯曲现象在国内许多生产厂家依然存在。为了分析轧板头部弯曲问题,本实验采用的是上下辊速度条件不对称下的轧制。因为在影响因素中,速度条件和温度条件在实际应用中具有可控性,但是速度条件控制起来相对来说更稳定。确定速度条件和形状参数的影响规律之前,实验先确定其他不易控制影响因素的影响,然后对轧板形状参数如入口厚度、压下率和下辊与上辊速度比进行数值模拟,确定其影响规律。为了实现在实际生产中实时调节头部弯曲的大小,根据实验的数据,应用与模糊神经网络系统研究出头部弯曲控制系统。模糊控制就是对难以用已有规律描述的复杂系统,借助不精确的及模糊的条件语句来表达。而模糊神经网络系统是利用人工神经网络技术的训练方法,对输入数据模糊化之后进行训练,得到输入与输出之间的映射关系。钢板头部弯曲模拟模糊神经网络输入变量为3个,包括上下轧辊速比、轧件入口厚度、压下量,输出变量为轧出1米时轧板头部弯曲值。通过对数值模拟得到的结果数据进行训练生成模糊规则,建立影响中厚板头部弯曲因素的模糊控制关系,最终训练误差小于4.81099×10-5,说明该模糊控制方法的可行性。
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