冷连轧高速轧制过程中摩擦系数预报与设定方法

摘要

一种冷连轧高速轧制过程中摩擦系数预报与设定方法，在计算机系统上执行包括以下步骤：a.收集冷连轧机特定机架的主要设备参数；b.收集冷连轧机特定机架的主要润滑工艺参数；c.收集冷连轧机特定机架的n组实际轧制工艺参数；d.根据特定平整机的现场实验数据，建立特定平整机的板面粗糙度预报模型；e.以a、b、B_ξ为摩擦系数机理模型参数与待求变量，构造出反映摩擦系数与润滑油膜厚度之间基本函数关系的摩擦系数机理模型；f.将摩擦系数机理模型参数代入反映摩擦系数与润滑油膜厚度之间关系的函数方程，得到冷连轧机高速轧制过程的摩擦系数预报与设定模型；g.冷连轧高速轧制过程中摩擦系数的在线预报与设定。本发明所建立的摩擦系数模型最大的优点是通用性强，不但在同一机组内不同机架之间可以互相通用，而且不同冷连轧机组之间也可以互相参考。同时，本发明方法的原理清晰明了，计算速度快，适于在线使用。

主权项

1、一种冷连轧高速轧制过程中摩擦系数的预报与设定方法，其特征在于：包括以下由计算机系统执行的步骤：a、收集冷连轧机特定机架的主要设备参数；所述特定机架主要设备参数包括工作辊半径R、工作辊原始粗糙度Ra_r0、工作辊粗糙度衰减系数B_L和压印率K_rs；b、收集冷连轧机特定机架的主要润滑工艺参数；所述冷连轧机特定机架的主要润滑工艺参数包括润滑剂的粘度压缩系数θ、润滑剂的动力粘度η₀和乳化液的浓度c；c、收集冷连轧机特定机架的n组实际轧制工艺参数；n为样本数，n越大越好；所述冷连轧机特定机架的n组实际轧制工艺参数包括总轧制压力{P_i  i＝1，2，…，n}、道次入口与出口带材厚度{h_0i，h_1i  i＝1，2，…，n}、前张力与后张力{σ_1i，σ_0i  i＝1，2，…，n}、带材的入口速度{v_0i  i＝1，2，…，n}、工作辊轧制公里数{L_i  i＝1，2，…，n}、带材宽度{B_i  i＝1，2，…，n}、热轧来料厚度{H_0i  i＝1，2，…，n}、带材初始变形抗力{KFO_i  i＝1，2，…，n}与变形抗力强化系数{KFT_i  i＝1，2，…，n}；d、以a、b、B_ξ为摩擦系数机理模型参数与待求变量，构造出反映摩擦系数与润滑油膜厚度之间基本函数关系的摩擦系数机理模型如下：$\mu =a+b·e^{B_{\xi }·{\xi }_0}$式中：a-液体摩擦影响系数；b-干摩擦影响系数；B_ξ-摩擦系数衰减指数；ξ₀-润滑油膜厚度；e、优化计算出摩擦系数机理模型参数，包括以下步骤：e1)、给定初始模型参数X₀＝{a，b，B_ξ}；e2)、根据公式$K_{\mathrm{mi}}={\mathrm{KFO}}_i+{\mathrm{KFT}}_i·\frac{H_{0i}-\frac{h_{0i}+h_{1i}}{2}}{H_{0i}}$计算出与实际轧制工艺参数相对应的带材道次平均变形抗力{K_mi  i＝1，2，…，n}；e3)、根据公式${\xi }_{0i}=\frac{h_{0i}+h_{1i}}{2h_{0i}}·k_c·\frac{3{\mathrm{\theta \eta }}_0(v_{\mathrm{ri}}+v_{0i})}{{\alpha }_i[1-e^{-\theta (K_{\mathrm{mi}}-{\sigma }_{0i})}]}-k_{\mathrm{rg}}·(1+K_{\mathrm{rs}})·{\mathrm{Ra}}_{r0}·e^{-B_L·L_i}$计算出与实际轧制工艺参数及润滑工艺参数所对应的辊缝润滑油膜厚度{ξ_0i  i＝1，2，…，n}；式中：k_c为乳化液浓度影响系数；α_i为咬入角，${\alpha }_i=\sqrt{\frac{h_{0i}-h_{1i}}{{R_i}^{\prime }}};$R_i′为工作辊弹性压扁半径，${R_i}^{\prime }=R[1+\frac{16(1-v^2)P_i}{\pi {\mathrm{EB}}_i(h_{0i}-h_{1i})}];$R为轧辊工作辊半径；E为杨氏模量；v为泊松比；v_ri为轧辊表面线速度；v_0i为带材的入口速度；K_mi为带材道次变形抗力；k_rg表示工作辊和带钢表面纵向粗糙度夹带润滑剂强度的系数，其值在0.09～0.15的范围内；Ra_r0为冷连轧机工作辊原始粗糙度；B_L为工作辊粗糙度衰减系数；K_rs为压印率，即工作辊表面粗糙度传递到带钢上比率；e4)、根据公式${\mu }_i=\frac{\frac{P_i}{(K_{\mathrm{mi}}-{\zeta }_i)·B_i·\sqrt{{R_i}^{\prime }{\mathrm{\Delta h}}_i}}-\frac{2}{3}\sqrt{\frac{{1-v}^2}{E}{K}_{\mathrm{mi}}\frac{h_{1i}}{{\mathrm{\Delta h}}_i}}-1.08+1.02r_i}{1.79r_i\sqrt{1-r_i}·\sqrt{\frac{{R_i}^{\prime }}{h_{1i}}}}$返算出与实际轧制工艺参数相对应的实际摩擦系数{μ_i  i＝1，2，…，n}；式中：Δh_i为道次绝对压下量，Δh_i＝h_0i-h_1i；ζ_i为等效张力影响系数，ζ_i＝0.3σ_1i+0.7σ_0i；r_i为道次压下率，$r_i=\frac{h_{0i}-h_{1i}}{h_{0i}};$e5)、分别计算出控制函数$F_i\left(X\right)=|{\mu }_i-a-b·e^{B_{\xi }·{\xi }_{0i}}|\{F_i\left(X\right),i=\mathrm{1,2},...,n\};$e6)、计算出参数计算的目标函数$G\left(X\right)=\sqrt{\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{\left[F_i\left(X\right)\right]}^2};$e7)、判断Powell条件是否成立，若不成立，重复上述步骤e5)、e6)，直至Powell条件成立，结束计算，得出最优摩擦系数机理模型参数；f、将上述最优摩擦系数机理模型参数代入摩擦系数机理模型，得到冷连轧机高速轧制过程的摩擦系数预报与设定模型；g、冷连轧高速轧制过程中摩擦系数的在线预报与设定，包括以下步骤：g1)、收集冷连轧机待预报机架的主要设备参数；所述冷连轧机待预报机架的主要设备参数包括工作辊半径R、工作辊原始粗糙度Ra_r0、工作辊粗糙度衰减系数B_L和压印率K_rs；g2)、收集冷连轧机待预报机架的主要润滑工艺参数；所述冷连轧机待预报机架的主要润滑工艺参数包括润滑剂的粘度压缩系数θ、润滑剂的动力粘度η₀和乳化液的浓度c；g3)、收集冷连轧机待预报机架的轧制工艺参数设定值；所述冷连轧机待预报机架的轧制工艺参数设定值包括道次入口与出口带材厚度h₀，h₁、前张力与后张力σ₀，σ₁、带材的入口速度v₀、工作辊轧制公里数L、带材宽度B、热轧来料厚度H₀以及带材初始变形抗力KFO与变形抗力强化系数KFT；g4)、给定摩擦系数的初始设定值μ₀＝0.01；g5)、利用公式$\alpha =\sqrt{\frac{h_0-h_1}{R^{\prime }}},$$R^{\prime }=R[1+\frac{16(1-v^2)P}{\mathrm{\pi EB}(h_0-h_1)}]$(R′为该机架工作辊弹性压扁半径)、$K_m=\mathrm{KFO}+\mathrm{KFT}·\frac{H_0-\frac{h_0+h_1}{2}}{H_0}$计算出与求润滑油膜相关的主要轧制工艺参数；所述与润滑油膜相关的主要轧制工艺参数包括咬入角α和平均变形抗力K_m；式中：P为总轧制压力；H₀为热轧来料厚度；g6)、利用公式$\xi =\frac{h_0+h_1}{2h_0}·k_c·\frac{3{\mathrm{\theta \eta }}_0(v_r+v_0)}{\alpha [1-e^{-\theta (K_m-{\sigma }_0)}]}-k_{\mathrm{rg}}·(1+K_{\mathrm{rs}})·{\mathrm{Ra}}_{r0}·e^{-B_L·L}$计算出辊缝润滑油膜厚度；g7)、利用摩擦系数机理模型${{\mu }_0}^{\prime }=\frac{\frac{P}{(K_m-\zeta )·B·\sqrt{R^{\prime }\mathrm{\Delta h}}}-\frac{2}{3}\sqrt{\frac{{1-v}^2}{E}{K}_m\frac{h_1}{\mathrm{\Delta h}}}-1.08+1.02r}{1.79r\sqrt{1-r}·\sqrt{\frac{R^{\prime }}{h_1}}}$求出摩擦系数μ₀′；式中：Δh为绝对压下量，Δh＝h₀-h₁；ζ为等效张力影响系数，ζ＝0.3σ₁+0.7σ₀；r为压下率，$r=\frac{h_0-h_1}{h_0};$g8)、判断|μ₀-μ₀′|≤0.0001是否成立，若成立则结束摩擦系数预报与设定过程，若不成立则令μ₀＝μ₀′，重复步骤g5)、g6)、g7)直到判断条件成立为止。