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內容簡介:
板形控制技术是板带加工过程的重要组成部分,本书以某1450mm机架冷轧机组的板形控制系统升级改造项目为背景,对板形控制系统的核心模型进行优化与改善,并将研究成果应用于实际生产。主要内容有:基于容许方向法和单纯形法,设计了一种板形执行器调节量计算方法,该方法可以满足板形在线控制计算精度的要求。提出了一种板形控制系统协同优化分配策略,并设计了基于神经网络和Topkis-Veinott的协同优化算法。采用人工神经网络及遗传算法分别求解实际板形判别因子及板形调节执行机构调节量,根据判别因子的合理区间范围选择*的调节机构组合方式。分析调节机构饱和状态与板形目标曲线设定之间的关系,并求解调节机构饱和状态下消除板形偏差所需要的板形目标曲线干预量。本书内容是基于作者在带钢生产线的实际调试经验和近期的科研成果整理而成的。
關於作者:
闫注文,自2011年9月起从事带钢冷轧板形控制模型优化和板形闭环反馈控制算法设计的研究工作,主持一项江苏省自然科学基金青年基金项目,参与多项企业重大项目。开发了具有不可逆矩阵抵抗性的板形闭环控制算法,制定了板形调节过程中弯辊力的分配策略,改善了带钢板形控制效果,相关研究成果已在Metallurgist、Steel Research International、Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering等学术刊物上发表。截至目前,以作者在国内外重要学术刊物及国际会议发表论文7篇,其中SCI/EI检索5篇,参与申请发明专利1项。
目錄 :
第1 章 绪 论
1. 1 课题研究的背景和意义
1. 2 板形调节机构
1. 3 板形测量机构
1. 4 板形的数学表示
1. 5 板形控制方法的发展
1. 6 板形理论的发展
1. 7 板形控制模型的发展
1. 8 本章小结
第2 章 板形控制基础模型的研究
2. 1 板形曲线设定模型
2. 2 板形测量值处理模型
2. 3 塑性变形模型
2. 4 板形调节系数模型
2. 5 影响函数法的研究
2. 6 板形控制算法
2. 7 本章小结
第3 章 冷轧板形控制系统协同优化分配策略的研究
3. 1 板形控制系统的构成
3. 2 板形调节机构设定模型
3. 3 目标曲线设定方法
3. 4 设定计算类型
3. 5 板形控制中的跨学科方法
3. 6 板形执行机构调节方向约束算子
3. 7 T-V 搜索方向的确定
3. 8 搜索思维模式
3. 9 学习思维模式
3. 10 AINTV 协同优化步骤
3. 11 应用效果
3. 12 本章小结
第4 章 板形控制执行机构调节策略的研究
4. 1 非对称弯辊控制方法
4. 2 板形调节手段替代模型
4. 3 中间辊横移速度调节方法
4. 4 板形执行器控制策略
4. 5 控制效果分析
4. 6 本章小结
第5 章 板形目标曲线动态调节的研究
5. 1 板形目标曲线系数
5. 2 板形目标曲线动态调节的评价函数
5. 3 板形目标曲线动态调节的修正方案
5. 4 板形目标曲线动态调节混合算法
5. 5 应用效果
5. 6 本章小结
第6 章 板形控制系统的应用
6. 1 板形控制系统数据通信
6. 2 板形控制系统在线诊断
6. 3 板形控制系统同步
6. 4 板形控制系统数据传输
6. 5 板形控制系统硬件
6. 6 板形控制系统功能
6. 7 板形控制效果分析
內容試閱 :
冷轧板形控制技术是冷轧板带加工的核心技术之一。近年来, 随着我国钢铁行业发展由粗放型转变为产业结构转型阶段, 冷轧带钢的板形质量在企业的竞争中占有越来越重要的地位。本书以某1 450mm 五机架冷轧机组的板形控制系统升级改造项目为背景, 在分析与研究板形控制基础模型的前提下, 对板形控制系统中的核心模型进行优化与改善, 并将研究成果应用于实际生产, 取得了良好的控制效果。主要研究内容如下:
(1) 基于辊系变形方程建立了辊间压力的迭代矩阵,分析了轧辊弹性变形和轧辊压扁对带钢板形的影响效果。研究了板形曲线设定中的不均匀温度补偿、卷取补偿及边部减薄补偿, 并计算了板形测量值处理中的径向力、包角及面积覆盖因子。同时, 研究了板形执行器调节量寻优模型, 并基于容许方向法和单纯形法, 设计了一种板形执行器调节量计算方法, 该方法可以满足板形在线控制计算精度的要求。
(2) 提出了一种板形控制系统协同优化分配策略,并设计了基于神经网络和Topkis - Veinott (T-V) 的协同优化算法。通过结合搜索与学习两类思维模式, 改善搜索方向的确定方式并降低迭代轨迹走相似路线的可能性,确保了工作辊弯辊与中间辊弯辊调节方向的一致性, 有效地避免了调节效果相互抵消的情况, 同时大幅减轻了轧辊的磨损程度。
(3) 提出了一种板形调节策略库模型, 通过建立板形状况分析模型,并采用人工神经网络及遗传算法分别求解实际板形判别因子及板形调节执行机构调节量, 根据判别因子的合理区间范围选择的调节机构组合方式, 可以精准地为实际板形缺陷选择合理的板形调控手段, 在充分发挥轧机板形调节能力的基础上, 提高带钢板形的控制精度。
(4) 设计了一种板形目标曲线动态调节模型, 并提出了基于GENOCOP的混合算法。通过分析调节机构饱和状态与板形目标曲线设定之间的关系,并求解调节机构饱和状态下消除板形偏差所需要的板形目标曲线干预量, 可以成功地避免常规干预中板形系数过度调节或调节不充分的问题, 并克服了常规干预只能调节单一板形系数的缺点, 实现了对全部板形系数的全局调控功能。
(5) 介绍了某1 450mm 五机架冷轧机组板形控制系统升级改造项目中的硬件配置、主界面功能、调节流程界面功能及调节参数界面功能。计算了板形控制系统中各类增益系数和执行机构的调节速度。针对薄规格带钢、常规规格带钢及厚规格带钢分别分析优化前后的板形控制效果, 应用结果表明, 优化后的板形控制系统运行稳定, 板形控制精度显著提高。
本书内容是基于作者在带钢生产线的实际调试经验和近期的科研成果整理而成的, 在此书出版之际, 向张殿华教授、李旭副教授、孙杰副教授和书稿的评阅人等致以崇高的敬意和由衷的感谢。谨以此书献给我的妻子卜赫男博士, 感谢她多年来所给予我的家庭温暖, 使我可以全身心地投入科研工作。
本书的出版和相关研究工作得到了江苏省自然科学基金青年基金项目《板形执行器超幅调节和抵消效应下策略库深度学习模型的研究》(BK20181024) 和《基于大数据的冷轧带钢板形预设定智能优化研究》(BK20180977)、国家自然科学基金青年基金项目《冷轧带钢预设定过程板形板厚耦合特性研究及协调优化》(51804133)、南京工程学院校级科研基金项目《板形执行机构协同调节策略研究》。