轧制力能参数高精度预报模型构建、修正与在线控制

高速热连续轧制成形过程具有多变量耦合和非线性时变等特性，现有的轧制力能参数研究多基于传统理论，经大量假定与简化各边界条件，计算精度与实际情况存在较大偏差。本项目在申请者前期基于数值分析与神经网络研究力能参数的工作基础上，拟以典型碳素结构钢热连续轧制为研究对象，引入模糊控制修正因子，对加入内部反馈信号的神经网络与模糊控制相结合的预报系统的建模、预报性能和力能参数控制开展多学科交叉研究。建立基于动态递归网络模糊控制修正组合式预报模型，并进行仿真和实验研究；探讨轧制过程的非线性动力学行为、热力耦合特性以及轧制力能参数控制方法；分析各种非线性和不确定性参数耦合下的力能参数特征及其对控制性能的影响规律，为高速、高温、控冷控轧等复杂工况下金属轧制过程力能特性分析提供新的参考方法，从而为改进和优化高速热连轧工艺、实现力能参数高精度预报和在线控制，提高产品质量提供理论指导。

本项目主要在申请者前期基于数值分析与神经网络研究力能参数的工作基础上，采用典型碳素结构钢热连续轧制为研究对象，引入模糊控制修正因子，对加入内部反馈信号的神经网络与模糊控制相结合的预报系统的建模、预报性能和力能参数控制开展了多学科交叉研究。建立了典型碳素结构钢在热连续轧制过程中，计及包括坯料与轧辊间的热传导、热生成、坯料内部热传导、轧辊或坯料与周围环境（空气或水）间的热交换、功能转换、工件与轧辊界面摩擦生热、水冷（强制热对流）等边界下的热力耦合预报模型；分析了各工艺参数（速度、开轧温度、张力、压下量与轧辊直径等）对热连续轧制过程中力能参数的变化规律；研究了不同成型模式（二辊椭-圆孔型、Y型三辊平三角孔型及Y型三辊弧三角孔型等三套孔型系统）下的摩擦力、轧制力、轧制力矩等力学特征及变形场与温度场；探讨了不同成型模式下的金属流动规律和合金钢热力耦合成型机理；预报了复杂工况下轧制过程中温度场及各轧件的热循环、力能参数等各种工艺参数；发展了基于各种复杂工况下的力能参数的预报方法。本项目取得的主要研究成果包括：在国内外期刊发表论文14篇，其中被SCI收录3篇，EI收录8篇，成果获湘潭市青年科技奖及校级科技进步二等奖。本项目的研究方法和所得结论对高速、高温、控轧控冷等复杂工况下金属轧制过程力能特性分析提供了新的参考方法，为产品质量及轧辊使用寿命的提高提供了应用价值，对其它成型模式下参数预报也有一定的借鉴意义。