一、基于温度的热轧过程集成控制方法与仿真研究（论文文献综述）
张传放[1]（2021）在《面向流程工业的统计机器学习过程监测方法研究》文中研究指明随着综合自动化系统的广泛应用和信息技术的迅速发展,钢铁、石化、有色和建材等流程工业正不断向大规模、复杂化、集成化方向发展。其生产流程由众多生产工序构成,从原材料到最终产品形成一个以串联结构为主体的产品加工长流程;在此基础上,定制化生产使其品种及规格呈现多样性,加之原料的不确定性,设备状态、外界环境以及过程工艺等的不同使其生产工况复杂多变;另外,综合自动化系统层级明显,主要包括实时控制层、过程控制层、制造执行层等,各系统层级分工明确且相互协作关联。这样使得流程工业在“三个维度”（全流程、变工况、多层级）呈现复杂性。“三个维度”制造过程使得系统的安全性、稳定性分析更加复杂,无论哪一个维度的异常均会导致故障立体传播并演变演化。尤其在工业转型升级过程中,产品生产安全以及质量把控关乎工业生产的命脉,过程中的微小故障经过“三维”尺度放大极有可能会造成产品质量下降、生命财产损失、生态环境破坏等极其严重的后果。本课题以全面提升流程工业的安全性和可靠性为目的,并按照“全流程一变工况一多层级”的顺序,首先从流程结构出发,其次考虑工况的变化,最后融入多层级概念,重点对流程工业的故障检测和运行工况评估展开了相应的理论研究与仿真/应用验证,力求有效减少或避免故障发生、保证产品质量、提高企业经济效益。本文的创新性成果主要包括以下几个方面:针对流程工业微小故障检测难问题,提出了一种面向流程工业的微小故障检测与辨识策略。首先,将正常样本和故障样本引入支持向量数据描述算法,同时对超球半径进行改进,建立了鲁棒支持向量数据描述监测模型,实现了微小故障检测;然后,通过堆叠受限玻尔兹曼机提取了故障数据信息;最后,利用微小故障信息训练概率神经网络,实现了微小故障辨识。针对流程工业变量众多且耦合关联的问题,提出了一种基于混合相似性度量的全流程自适应过程监控方法。首先,利用最大互信息系数和广义杰卡德系数建立混合相似性度量,实现过程变量子块划分;然后,将间隙度量与支持向量数据描述有机融合建立过程监测模型;最后,利用指数加权移动平均算法,计算超球自适应半径,实现了全流程自适应监测。针对流程工业产品规格频繁变换和有载空载工况切换的问题,提出了面向变工况的共性-个性子空间建模与全工况非线性动态监控策略。首先,改进最小误差最小最大概率机,实现了对不同工况的有效辨识;其次,利用参数化t-分布随机邻域嵌入和质量数据构建共性-个性子空间模型;然后,利用支持向量数据描述对空载工况进行了监测;最后,基于t-分布随机邻域嵌入、慢特性分析和协整分析,实现了有载工况下非线性过程的动静态监测。针对多层级视角下变量耦合关联、样本不平衡以及存在离群点问题,提出了考虑部分通信的全流程多层级全生命周期运行工况评估策略。首先,根据过程知识和通信情况,规整实时控制层的上中下游数据和过程控制层数据;然后,将深度信念网络、混合采样提升、鲁棒偏M估计等算法有机结合,实现运行工况的判别和不同运行工况的有效评估,并对非优原因进行溯源。上述研究成果是针对流程工业“故障检测与辨识”和“过程运行工况评估”进行的系统研究,并制定了相应的解决思路和技术方案。利用田纳西-伊斯曼过程和带钢热轧过程数据对上述方法进行了仿真或应用验证,并与传统方法进行对比分析,实验结果表明了算法的有效性和实用性。
黄金磊[2]（2021）在《非对称因素下热轧过程振动特性及稳定域研究》文中认为热连轧机轧制过程中多发水平振动和扭转振动,尤其是水平振动问题在生产高强度薄规格产品时更为突出。轧机振动不仅是引起板带厚度不均与表面振纹等产品质量问题的原因,也是造成频繁换辊和零部件损坏的根源。针对这一问题,本文以板带热轧机为研究对象,考虑轧机结构和轧制工艺非对称特征,通过理论分析、数值仿真与实验验证对热轧机失稳机理、稳定域特性及振动抑制措施进行了研究,主要研究内容如下:（1）针对热轧振动特点,将考虑上下辊系水平刚度和工作辊辊径非对称特征构建的结构模型,与考虑轧制界面上下辊速、摩擦和温度非对称特征的过程模型相耦合,并引入传动系统的时变啮合刚度,建立了非对称轧机动力学机理模型;分析了非对称因素对轧制力能参数的影响规律,研究了工艺参数以及时变啮合刚度对轧机系统固有特性的影响规律,为轧机振动特性的识别和振动的抑制奠定了基础。（2）基于系统稳定性理论,运用系统稳定性判据研究了上下辊系水平刚度、工作辊辊径、轧制界面上下辊速、摩擦与温度等非对称因素特征对轧机系统稳定域的影响规律,通过研究失稳频率和其相近固有频率下对应振型的特点确定了各失稳域的失稳模态类型,并与动态响应分析判断的失稳模态类型进行了对比验证,揭示了热轧过程中振动的诱发机理和失稳临界条件。（3）探讨了典型非对称因素下摩擦系数、变形抗力、前后张力、压下率等典型工艺参数对轧机系统稳定域的影响规律,在此基础上,通过比较非对称条件下系统稳定域对典型工艺参数的相对灵敏度因子,定量分析了各工艺参数对轧机系统稳定域的影响程度,为工艺规程动态优化与失稳振动控制策略提供了理论支撑。（4）提出了时变啮合刚度下系统稳定域的判定方法,分别从不同的啮合刚度状态和参数激励的角度研究了典型非对称因素下时变啮合刚度对轧机系统稳定域和振动失稳特性的影响,进而分析了典型工艺参数对参数激励稳定域的影响规律。根据不同工艺参数对速度失稳窗口的影响,为热连轧过程的振动抑振和轧制提速提供重要依据。（5）利用热像仪测定了板带上下表面温度差异,并结合其他轧制参数预测了该非对称温度下轧机系统的稳定性,通过与测试信号对比,验证了温度非对称对稳定域影响规律的正确性;通过分析非对称温度下普板和集装箱板对稳定域的影响规律,有效解释了现场轧制普板不振,轧制集装箱板振动的原因;提出通过减小前张力、增大后张力和减小压下率的措施来抑制轧机振动,并根据现场条件验证了减小压下率的措施抑制轧机振动的有效性。
赵剑威[3]（2020）在《考虑金属横向流动和应力松弛的热连轧板形建模与工业应用》文中进行了进一步梳理金属横向流动和应力松弛作为带钢热连轧中影响轧制稳定性和板形控制精度的两个重要因素,其自身规律同时受到钢种成分、微观组织演变、几何尺寸和温度分布等多个因素的影响,尤其是机架间的应力松弛过程更是一个耦合了回复、析出和再结晶等多个基本物理冶金过程的复杂过程。这种多物理场、多变量、强耦合的复杂工况使得对精轧过程中金属横向流动和残余应力松弛的定量描述变得极其困难。由于缺少相应的理论基础和理论计算模型,目前在板形设定模型中多是选择忽略或以经验系数对二者的影响进行表征,这限制了高精度板形模型的进一步发展。为此,本文以1580mm热连轧生产线为应用背景,以提高板形预设定计算精度为目标,以高强度低合金钢为应用对象,通过实验、数值模拟、理论分析、数学建模、工业试验和工业应用等多种方式,对热轧过程中的金属横向流动和机架间的残余应力松弛效应开展了系统性的研究,并建立了相应的定量表征方法。具体研究内容和成果如下:（1）为了探究金属横向流动在板形演变中的影响和作用,本研究通过在模拟轧制实验中对轧件进行激光刻蚀、颜料墨水喷涂等处理,采用激光共聚焦显微测量,实现了轧制过程中微小横向流动的精准直接观测;并结合数值实验和理论计算模型揭示了金属横向流动对残余应力的自修正效应,给出了金属横向流动在板形演变中调控机制的理论解释,提出了屈曲风险系数和横向流动系数,分别对带钢发生屈曲变形的风险以及横向流动对残余应力的影响进行了量化;分析了带钢几何因素对金属横向流动和残余应力的影响。该研究结果为完善热连轧板形设定模型奠定了理论基础并提供了新思路。（2）为了实现集宏观力学变形、材料组织性能演变和温度变化为一体的多物理场、多尺度下的辊缝出口横向流动和残余应力的稳定、高效求解,研究中首先基于位错动力学理论建立了高强度低合金钢流变应力的物理预测模型,对带钢变形的力学行为进行了描述,采用差分-矩阵迭代的方法建立了带钢轧制变形快速计算模型,对带钢宏观力学变形进行了求解;其次,通过将二者与采用显隐交替差分形式建立的带钢温度场计算模型进行耦合,建立了带钢轧制高效集成计算模型,并分析了不同耦合方式下的模型求解效率。该模型的建立为后续的板形预设定计算提供了高效的求解手段,同时也为实现热连轧过程的在线集成计算奠定了基础。（3）以统计热力学理论为基础,建立了金属高温变形后的应力松弛动力学模型,实现了应力松弛过程中回复、再结晶、析出和固溶拖拽等物理冶金过程耦合效应的描述,通过将应力松弛动力学模型与温度场计算模型进行耦合,基于残余应力自平衡原则首次实现了多物理场、多物理过程条件下机架间残余应力演变模型的建立,提出了应力松弛系数对残余应力的松弛程度进行量化,揭示了带钢横向温差、平均温度及Nb元素含量对机架间残余应力松弛效应的影响。（4）以上述的理论研究为指导依据,以建立的带钢轧制高效集成计算模型和机架间带钢残余应力演变模型为计算手段,针对某厂的1580mm热连轧生产线,开发了基于残余应力影响因子的板形预设定策略,对现场的板形预设定模型进行了优化并实现了工业化应用,取得了良好的效果。
张启航[4]（2020）在《C19400合金中厚板热轧工艺数学模型研究》文中进行了进一步梳理C19400合金是一种时效强化型铜合金,该合金以其高强度、硬度以及良好的导热、导电、电镀钎焊等优异特性被广泛应用于电子、计算机通讯设备等领域。C19400合金板带订单多品种、多规格、小批量的特征,造成生产过程批次切换频繁、生产节奏波动大,导致产品质量稳定性低、生产效率低、生产成本高等问题。为促进板带材生产的信息化、自动化、智能化,获得成本低、稳定性强、质量优的合格板带材,研究板带材热轧工艺数学模型具有十分重要的意义。本文以铸态C19400合金为研究对象,在变形温度700～950℃、应变速率0.001～10 s-1和变形量50%条件下,对铸态C19400合金进行了等温热压缩试验,分析了真应力-真应变曲线,并通过MATLAB编程计算构建合金的高温本构方程和热加工图;结合得到的本构方程,基于DEFORM-3D有限元平台和企业生产工艺建立可逆热轧有限元模型并验证;模拟计算轧制温度为890、920和950℃,热轧变形量为9.4%、14.1%和18.4%,轧制速度为0.9、1.0和1.1 m·s-1条件下C19400中厚板前3道次可逆热轧过程,提取等效应力和等效应变场数据,利用回归分析方法建立等效应力、等效应变场工艺数学模型;分别利用BP和粒子群优化的BP神经网络方法建立热轧轧制力工艺数学模型,并与某企业热轧测量的数据进行对比。结果表明:1.铸态C19400合金属于应变速率正敏感、变形温度负敏感材料。在合金变形初始阶段,合金发生了典型的加工硬化现象;随着热压缩变形的继续进行,应变速率为0.001、0.01、0.1和1 s-1时,合金的软化以动态回复为主。铸态C19400合金稳定的热加工安全区为:889～950℃、0.0295～2.6823 s-1,该区峰值功率耗散系数η=26.6%。2.利用MATLAB软件编程计算得到铸态C19400合金的热变形激活能Q为353.97 k J/mol,并构建了合金Arrhenius双曲正弦高温峰值应力本构方程。其中,本构方程计算应力与试验应力的平均相对误差AARE为2.71%,相关系数R为0.9977,计算结果与试验结果高度吻合,拟合程度较高。3.利用DEFORM-3D有限元模拟软件建立了C19400合金中厚板多道次可逆热轧热力耦合有限元模型,利用企业轧制力数据对其准确性验证,得到实测轧制力值与模拟计算值相关系数R分别为0.970、0.996和0.994,平均相对误差AARE分别为5.8%、3.3%和4.1%,模拟计算结果与现场实际情况吻合较好。4.利用多元线性回归分析方法,建立了因变量为热轧等效应力、等效应变,自变量为热轧温度、热轧变形量和热轧速度的热轧等效应力和等效应变场工艺数学模型。得到各参数与轧制力的相关系数R分别为0.9693和0.9660,并对模型进行了F检验和p值检验,得到三种统计评价方法的结果一致,热轧等效应力、等效应变与热轧温度、热轧变形量、热轧速度之间存在显着的线性相关关系,故此得到的热轧等效应力场工艺数学模型可用。5.建立了基于BP人工神经网络的合金中厚板热轧轧制力工艺数学模型,并确定了神经网络模型最优拓扑结构为3-12-1,得到样本数据的相关系数为0.98211,热轧9个道次实测和模型计算轧制力数据相对误差最大为4%,最小为0.2%;建立了基于PSO-BP人工神经网络的合金中厚板热轧轧制力工艺数学模型,得到样本数据的相关系数为0.99648,热轧9个道次的实测与模型计算轧制力的相对误差最大为1.2%,最小为0.03%。通过对比两种模型,基于PSO-BP人工神经网络轧制力模型有效提高了C19400合金中厚板热轧轧制力的预测精度。
韩民峰[5]（2020）在《316L/Ni/EH40不锈钢复合板对称热轧成形与热处理工艺研究》文中研究说明界面质量是决定层状金属复合材料性能的关键。针对316L/EH40不锈钢复合板在热轧成形过程中,因元素扩散导致界面质量下降的问题,采用组坯过程中添加适当厚度夹层的方法,通过有效阻隔两层金属间的元素扩散,从而提高结合界面的品质。本文选定高纯镍作为夹层材料,以316L/Ni/EH40不锈钢复合板为研究对象,着重探究真空热轧成形工艺及轧后热处理工艺对复合板成形质量的影响。基于Gleeble-3800热模拟试验机在材料成形工艺研究领域所具有的独特优势,采用圆柱小试样开展多层复合试样的热压缩模拟轧制试验。通过316L/EH40复合试样的热压缩试验探究界面位置的元素扩散规律;通过316L/Ni/EH40复合试样的热压缩试验,研究不同厚度镍夹层对复合试样界面结合性能的影响规律。针对不同模拟任务的特点,利用MSC.Marc有限元软件建立不同的316L/Ni/EH40不锈钢复合板热轧成形三维热-力耦合模型,在合理选择界面结合判据的基础上,模拟分析压下率和道次分配对316L/Ni/EH40不锈钢复合板界面结合的影响,同时对五道次热轧过程中的轧制力分布及板材残余应力分布进行有限元预报。在有限元模拟的基础上,制定轧制工艺规程,采用二辊轧机开展316L/Ni/EH40不锈钢复合板五道次热轧试验。热轧试验结束后,在所得不锈钢复合板上取样,研究累积压下率对复合板界面微观组织、孔洞分布、显微硬度以及结合强度的影响规律。通过拉伸性能测试和界面元素能谱测试,评估五道次终轧板材的性能。针对316L/Ni/EH40不锈钢复合板的组织特点,提出在保证界面不发生严重元素扩散的前提下,着重于改变基层组织结构、细化组织晶粒、去除界面残余应力的热处理目标。根据此目标及组元材料特性,制定三种热处理工艺。将五道次终轧板材用于开展热处理试验研究,并对不同工艺下复合板的微观组织进行详细研究。通过上述研究工作,有效解决了316L/EH40不锈钢复合板因界面有害元素扩散导致的界面质量下降问题,并针对316L/Ni/EH40复合板开展了成形工艺和热处理工艺的有益探索,将为设计异种金属复合板的制备工艺提供借鉴。
才磊[6]（2018）在《GF08Al热轧窄钢轧制过程温度控制的研究》文中提出GF08A1是唐山国丰钢铁有限公司联合东北大学共同开发的一种应用于冷轧及冲压的热轧带钢,广泛用于小五金、家具、自行车零件、汽车车身制造、航空航天、精密仪表、家电工业等方面。当前在生产中,保持一定的终轧温度是保证产品的质量的前提。由于产品规格多变,现场仅依靠操作人员的生产经验进行调整,这就导致生产节奏缓慢,降低了生产效率和产品合格率,提高了成本。针对上述问题,本文采用DEFORM有限元模拟和回归计算相结合的方法,对GF08A1生产过程中的粗轧、精轧工艺过程的温度场、位移场、应力场、变形进行了模拟,研究了在不同成品厚度和开轧温度条件下的终轧温度和轧制速度之间的变化规律,获得了通过改变轧制速度控制精轧终轧温度的数学公式。主要研究内容和结果如下:（1）利用DEFORM软件建立GF08A1生产过程中的粗轧、精轧工艺过程的有限元模型,对一定开轧温度和产品厚度条件下的轧制过程进行模拟,并将模拟终轧温度与现场实测终轧温度进行对比,结果显示模拟温度的绝对误差在±3℃以内,相对误差在0.344%以内,小于现场生产中绝对误差土10℃,相对误差1.15%的工艺技术要求。（2）通过正交实验的方法设计并进行模拟实验,获得了在不同成品厚度和开轧温度条件下终轧温度和轧制速度的模拟试验数据;并通过计算试验结果的极差,获得各个因素对T2的影响结果为V>h>T1,验证了本文利用速度控制终轧温度的思路的合理性。（3）提出利用轧制速度控制终轧温度的新思路,并给出终轧温度的控制方程。对模拟实验数据进行回归计算,求得终轧温度控制方程的数学表达式:T2=205.5T1-0.09T12-5.417V+0.875V2-30.333h+10h2-116439.333（4）将控制方程计算得到的终轧温度和相同工况下实际生产中测量的终轧温度进行对比分析,结果显示绝对误差小于4℃,相对误差小于0.471%,验证了控制方程的准确性。对终轧温度方程做进一步推导,获得利用速度控制终轧温度的计算公式:V=3.095+[0.103T12-234.857T1-11.429h2+34.667h+ 133099.739)1/2获得GF08Al终轧温度控制公式:V=3.095+（0.103T12-234.857T1-11.429h2+34.667h+132105.329）1/2
马更生[7]（2018）在《不锈钢带钢热连轧过程控制策略及热力耦合模型研究》文中认为厚度精度和宽度精度是不锈钢带钢最主要的尺寸质量指标。轧制力模型预报精度直接决定不锈钢带钢的厚度、宽度等尺寸精度。不锈钢带钢热轧时变形抗力大,在变形区内发生强烈的热力耦合作用,温度是轧制力模型预报精度的敏感性影响因素。温度和轧制力模型是控制系统的重要数学模型。本文以宝山特钢850mm和中金金属900mm不锈钢带钢热轧过程控制系统开发为研究背景,在过程控制系统结构设计和功能开发的基础上,制定了宽度控制策略,建立了热卷箱和轧区的温度场模型以及基于能量法的热力耦合模型,优化了温度和轧制力自学习方法,实现了不锈钢带钢关键指标的高精度控制,取得了良好的现场应用效果。本文的主要研究内容如下:（1）不锈钢带钢热轧过程控制系统开发。采用多进程技术对过程控制系统的结构进行了设计和开发,建立了过程控制系统与基础自动化系统及人机界面的数据通讯接口;针对数据在不同储存介质的读写速度和过程控制系统对数据实时性要求,对热连轧过程数据进行了分类管理;通过对轧线区域进行划分,制定带钢队列跟踪逻辑,实现了多带钢的同时轧制。对不锈钢热轧过程控制策略研究,建立了基于影响系数法的负荷分配在线优化算法。建立了一种高精度宽度自动控制策略,宽度偏差控制在3mm之内的宽度控制精度达到95.3%。（2）建立热卷箱温度场有限差分模型。推导了钢卷径向单元层等效导热系数和内芯辐射角系数的计算方法,确定了热卷箱工作的边界条件,并在计算过程中考虑开卷和卷取时边界条件的转化。进一步研究了各种工艺参数对中间坯温度的影响,对保温过程、头尾温差、角部及侧面中点温度变化进行了分析,研究了不同内径对温度分布的影响。（3）建立热轧带钢温度场模型。考虑到在线应用的计算速度和精度要求,采用了非等间隔网格划分方式,确定了热轧带钢的边界条件,给出了温度对不锈钢物性参数的影响规律,采用能量平衡法建立差分方程,对带钢在变形区宽度和厚度的温度分布进行预报,进一步分析了不同的物性参数和边界条件参数变化对温度分布的影响规律。（4）建立基于智能算法的温度学习策略。建立了温度和轧制力最小偏差的多目标函数,采用进化智能算法NSGA-Ⅱ求解得到了温度补偿系数,优化后,带钢头部的轧制力预报误差在3.1%以内。开发了基于案例推理的精轧出口带钢头部温度偏差智能预报系统,在处理换规格时,对于不锈钢201带钢温度命中率提高了 2.2%,对于不锈钢304带钢温度命中率提高了 1.8%。（5）建立基于能量法的热力耦合模型。对带钢热轧过程的轧制变形区分析,建立了满足运动许可条件的正弦速度场,采用GM屈服准则,得到总功率泛函,通过最小化总功率泛函得到热轧过程的力能参数,并进一步分析了摩擦因子和压下率对中性点的影响规律,分析了压下率、形状因子和摩擦因子对应力状态系数的影响规律,分析了压下率对塑性功、摩擦功和剪切功的影响规律。系统分析了轧制力预报偏差的原因,引入基于钢种变形抗力的抛物线偏差曲线、机架学习系数及设备状态影响系数对轧制力自学习算法进行了优化,换规格后首块钢96.5%的轧制力预报偏差由优化前的12%降低到优化后的8%之内。本文的研究针对热连轧不锈钢带钢的宽度和厚度控制,具有较强的实用性。研究成果已经成功应用于国内多条不锈钢热连轧生产线。根据现场生产实测数据分析了过程控制系统的在线实际使用效果,对轧制控制效果和轧制稳定性做出了统计。
王昳晗[8]（2017）在《一种改进MST关键特征提取方法及其在终轧温度建模中的应用》文中研究指明随着钢铁行业的迅速发展,钢铁的质量和性能都变得愈发重要。热轧带钢是众多钢铁产品中十分重要的一种。在热轧带钢生产过程中,精轧终轧温度是影响带钢性能和组织的关键因素。为了实现对终轧温度的准确预报,需要针对终轧温度建立预测模型。而影响终轧温度的因素种类繁多且耦合严重,为了降低预测模型的复杂度同时提高模型预测精度,在众多的因素中提取出影响终轧温度的关键因素显得非常重要。因此本文提出了一种改进的基于最小生成树的高维数据关键特征提取算法,该算法可以使数据中与终轧温度不相关和互相冗余的属性在一次提取过程中被去除。论文首先对基于最小生成树的关键特征提取算法进行了简单介绍,针对算法处理实际精轧过程数据时出现的单点多发散问题对算法进行了改进。将改进的特征提取算法应用于实际精轧过程数据,得到了影响终轧温度的关键特征属性。之后,本文结合改进的特征提取算法和支持向量回归提出了一种终轧温度预测模型构建方法,通过对模型参数的优化以达到了比较满意的预测效果。最后,将支持向量机模型和神经网络模型进行了对比。
谭貌[9]（2015）在《基于电力需求响应的板坯热轧负荷分析与调度》文中提出电力供需平衡是电力系统运行调度的核心问题,风电、光伏等清洁低碳可再生新能源的快速增长给电力系统传统的运行调度和控制模式带来了严峻的挑战。近年来国际上提出了基于需求响应促进电力平衡和消纳新能源的概念。需求响应模式下,电力用户对电网给出的价格信号或激励信号作出响应,改变其原有的电力消耗模式从而参与电力系统运行。电力用户侧负荷资源具有灵活部署和快速响应的特点,因此能够响应发电侧出力的变化,减小可再生能源接入造成的电网波动,维持电力供需平衡。高耗能工业电力负荷参与需求响应潜力巨大,相关研究与实践逐步得到重视,然而,目前工业电力需求响应相关研究主要集中在连续过程生产上。与连续过程生产相比,间歇过程的生产单元具有强耦合性,生产过程需保证工艺的完整性和物流的连续性,需求响应不能影响正常生产,传统的直接负荷控制、可中断负荷等需求响应负荷控制方法无法直接应用间歇生产过程中。本论文工作将钢铁电力大用户的间歇生产负荷资源纳入电力系统调度体系,通过生产负荷的主动缩减和峰谷转移来减小电网功率波动,促进电力供需平衡,对生产用户而言则可以减小用电成本。具体以板坯热轧这一典型间歇生产过程为研究对象,基于材料加工过程和生产工艺流程分析板坯热轧的负荷特征,建立需求响应负荷调度与热轧生产控制间的关联,在保证生产工艺约束前提下,研究兼顾用电经济性目标与生产工艺目标的热轧负荷调度方法,减小企业用电成本,拓展电力需求响应负荷类型,促进电网稳定和新能源消纳。论文具体研究内容包括:1.分析了板坯热轧加工过程机理及轧制参数数值计算模型,重点研究了板坯热轧过程的轧制形变及工艺参数模型、轧制力模型和温度模型。通过机理分析和数学推导确立轧制负荷与轧机、轧件相关参数间的数值计算关系,建立轧制过程的负荷数值计算模型,并实现Matlab/Simulink环境下的板坯热轧道次负荷仿真计算平台,基于该平台进行热轧过程负荷参数化分析,确定不同工艺参数与轧制负荷的相关关系及其对轧制负荷影响的敏感度。2.研究了以最小化轧制能耗为目标的中厚板轧制规程优化设计方法。基于道次间压下率控制的轧制负荷分配方法,结合轧制过程负荷模型,建立了中厚板最小能耗轧制规程优化设计模型。针对中厚板轧制生产特点及其对算法全局搜索能力和收敛速度的要求,提出一种改进粒子群优化（IPSO）求解算法用于模型求解,实验结果表明,IPSO应用于轧制规程优化,能耗明显降低,算法全局搜索能力强且收敛速度快,综合性能优于遗传算法、标准PSO及几种常用改进算法。方法不仅为轧制过程的电力负荷缩减提供技术指导,还可用于支撑轧制过程电力负荷预测。3.研究了热轧生产控制与需求响应负荷调度的关联及优化调度方法。在价格型需求响应环境下,考虑最小化生产用电成本,基于热轧批量计划问题的车辆路径规划模型,提出一种面向经济负荷调度的热轧调度两阶段优化方法,第一阶段通过热轧批量计划编制确定轧制单元及生产负荷,第二阶段在此基础上实施分时电价下的负荷转移重调度,优化轧制单元加工次序和生产空闲等待时间进行避峰生产。实验结果表明:所提出方法可降低生产用电成本,并通过响应电价参与电网调峰。4.提出了基于价格响应的板坯热轧负荷最优调度模型及求解算法。针对两阶段优化中热轧批量计划与需求响应负荷调度分离,难于实现最优调度结果的问题,建立热轧生产调度多目标集成优化模型,在实施最小化用电成本的经济负荷调度时同步考虑相邻板坯间惩罚值。提出一种基于NSGA-II的多目标生产调度优化算法进行模型求解,针对多目标优化Pareto最优解集,考虑目标偏好性,设计了用于不同生产场景下工程最优解选取的三种决策模式。选取多种对比方法从不同角度与本章所提出方法对比,结果表明所提出模型有效,算法性能良好。5.面向间歇生产过程中普遍存在的多产线并行生产环境,研究了基于价格需求响应的多机并行间歇负荷调度的泛化模型。在产线能力满足生产需求的前提下,以最小化生产用电成本为目标,建立由整数变量和连续时间变量表达的需求分批、产线分配、批量调度间约束关系,并针对模型中的非线性生产约束条件进行线性化转换,构建问题的MILP模型并进行实例求解。将求解结果与广泛采用的最早完工时间模型进行对比,结果表明模型具有较好的用电成本节省和负荷调峰效果。
康永林[10]（2014）在《轧制分学科发展研究》文中进行了进一步梳理一、引言轧制学科为冶金工程学科的二级学科,是冶金工程技术中的应用技术基础。轧制学科主要涉及金属材料的塑性变形理论,板带材、管材、型材及棒线材轧制过程中的金属塑性变形与流动规律及轧材尺寸形状精度控制理论与方法,轧制与冷却过程中的形变、相变与析出规律及组织控制理论与方法,热轧与冷轧过程中的接触摩擦及其规律,新一代高强与超高强钢及极限尺寸轧材的尺寸形状与组织性能控制,柔性化轧制与智能化轧制理论与控制技术等。
二、基于温度的热轧过程集成控制方法与仿真研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于温度的热轧过程集成控制方法与仿真研究（论文提纲范文）
（1）面向流程工业的统计机器学习过程监测方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 过程监测概述 |
| 1.2.1 过程监测的研究内容 |
| 1.2.2 过程监测的研究方法 |
| 1.3 基于统计机器学习的过程监测现状分析 |
| 1.3.1 非线性过程监测方法 |
| 1.3.2 动态过程监测方法 |
| 1.3.3 全流程过程监测方法 |
| 1.3.4 多工况过程监测方法 |
| 1.3.5 现有方法存在的问题与挑战 |
| 1.4 论文的工作及研究内容安排 |
| 2 流程工业过程微小故障检测与辨识 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基本理论 |
| 2.2.1 支持向量数据描述 |
| 2.2.2 受限玻尔兹曼机 |
| 2.2.3 概率神经网络 |
| 2.3 基于RSVDD的微小故障检测方法 |
| 2.4 基于RBM-PNN的故障辨识方法 |
| 2.5 实验验证 |
| 2.5.1 田纳西-伊斯曼过程 |
| 2.5.2 故障检测结果 |
| 2.5.3 故障辨识结果 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于混合相似性度量的全流程自适应过程监测 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基本理论 |
| 3.2.1 间隙测度 |
| 3.2.2 指数加权移动平均 |
| 3.3 具有自适应半径的Gap-SVDD全流程监测方法 |
| 3.3.1 基于混合相似性度量的子块划分 |
| 3.3.2 各子块的Gap-SVDD模型 |
| 3.3.3 Gap-SVDD的自适应半径策略 |
| 3.4 实验验证 |
| 3.4.1 修正田纳西-伊斯曼过程 |
| 3.4.2 实验结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 共性-个性子空间分离的工况辨识与质量相关故障检测 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基本理论 |
| 4.2.1 t分布随机邻域嵌入 |
| 4.2.2 最小误差最小最大概率机 |
| 4.3 基于改进型MEMPM的多工况辨识方法 |
| 4.4 基于P-t-SNE的质量相关故障检测方法 |
| 4.4.1 基于ELM核函数的参数化J-SNE |
| 4.4.2 基于P-t-SNE和质量变量的子空间分离 |
| 4.5 实验验证 |
| 4.5.1 带钢热轧过程 |
| 4.5.2 实验结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 面向流程工业全工况的非线性动态过程监测 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基本理论 |
| 5.2.1 协整分析 |
| 5.2.2 慢特性分析 |
| 5.3 面向带钢热轧过程的全工况非线性动态过程监测方法 |
| 5.3.1 基于差异度指数的有载空载工况识别 |
| 5.3.2 空载工况下基于SVDD的过程监测 |
| 5.3.3 基于NCA的长期动态均衡关系分析 |
| 5.3.4 基于NSFA的时变动态性和静态变化分析 |
| 5.4 实验验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 考虑部分通信的全流程多层级运行工况评估 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基本理论 |
| 6.2.1 深度信念网络 |
| 6.2.2 AdaBoost |
| 6.2.3 Softmax回归模型 |
| 6.3 基于DBN-HSBoost的全流程多层级运行工况评估 |
| 6.3.1 考虑部分通信的全流程变量子块划分 |
| 6.3.2 基于DBN-HSBoost的运行工况评估模型 |
| 6.3.3 运行工况的在线评估与非优追溯 |
| 6.4 实验验证 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 带钢热轧过程全生命周期运行工况评估 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 基本理论 |
| 7.2.1 典型变量分析 |
| 7.2.2 鲁棒偏M估计 |
| 7.3 基于RKCVA的全生命周期运行工况评估 |
| 7.3.1 鲁棒核典型变量分析 |
| 7.3.2 面向带钢热轧过程的两层三游策略 |
| 7.3.3 基于RKCVA的故障程度评估 |
| 7.3.4 基于RKCVA的正常运行工况评估 |
| 7.4 实验验证 |
| 7.4.1 故障程度评估结果 |
| 7.4.2 正常运行工况评估结果 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 研究工作总结 |
| 8.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及在学研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）非对称因素下热轧过程振动特性及稳定域研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩写和符号清单 |
| 1 引言 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 轧机振动问题概述 |
| 2.2 轧制过程模型研究进展 |
| 2.2.1 对称轧制 |
| 2.2.2 非对称轧制 |
| 2.3 轧机振动模型研究进展 |
| 2.3.1 轧机扭转振动 |
| 2.3.2 轧机垂直振动 |
| 2.3.3 轧机水平振动 |
| 2.3.4 轧机不同方向的耦合振动 |
| 2.4 轧制界面摩擦模型的研究进展 |
| 2.5 非对称因素对轧机振动影响的研究进展 |
| 2.6 轧机振动控制研究进展 |
| 2.7 论文的研究内容和意义 |
| 2.7.1 选题意义 |
| 2.7.2 研究内容 |
| 3 热轧非对称振动机理模型的建立 |
| 3.1 热轧过程非对称因素概述 |
| 3.2 考虑非对称因素的轧制过程模型 |
| 3.2.1 非对称动态轧制过程模型 |
| 3.2.2 非对称参数对轧制力能参数的影响 |
| 3.2.3 非对称动态轧制过程模型验证 |
| 3.3 轧机结构动力学模型 |
| 3.3.1 轧机结构简化模型 |
| 3.3.2 轧机系统固有特性 |
| 3.3.3 工艺参数对轧机系统固有特性的影响 |
| 3.3.4 齿轮时变啮合下系统的固有特性 |
| 3.4 轧机结构-轧制工艺相耦合的振动模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 结构非对称因素对轧机系统稳定域的影响研究 |
| 4.1 水平刚度非对称 |
| 4.1.1 水平刚度非对称下稳定域研究 |
| 4.1.2 失稳模态研究 |
| 4.1.3 不稳定点处的动态响应分析 |
| 4.2 辊径非对称 |
| 4.2.1 辊径非对称下轧机系统稳定域分析 |
| 4.2.2 失稳模态研究 |
| 4.2.3 不稳定点处的动态响应分析 |
| 4.3 结构非对称条件下工艺参数对稳定域的影响 |
| 4.3.1 刚度非对称下工艺参数的影响及抑振措施 |
| 4.3.2 辊径非对称下工艺参数的影响及抑振措施 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 工艺非对称因素对轧机系统稳定域的影响研究 |
| 5.1 辊速非对称 |
| 5.1.1 辊速非对称下稳定域研究 |
| 5.1.2 失稳模态研究 |
| 5.2 摩擦系数非对称 |
| 5.2.1 摩擦系数非对称下稳定域研究 |
| 5.2.2 失稳模态研究 |
| 5.3 温度非对称 |
| 5.3.1 考虑温度的摩擦模型和变形抗力模型 |
| 5.3.2 温度非对称下稳定域研究 |
| 5.3.3 失稳模态研究 |
| 5.4 工艺非对称条件下工艺参数对稳定域的影响 |
| 5.4.1 非对辊速下工艺参数对稳定域的影响及抑振措施 |
| 5.4.2 摩擦系数非对称下工艺参数对稳定域的影响及抑振措施 |
| 5.4.3 温度非对称下工艺参数对稳定域的影响及抑振措施 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 非对称因素下时变啮合刚度对轧机系统稳定域的影响研究 |
| 6.1 传动系统齿轮啮合状态描述 |
| 6.2 时变啮合刚度状态变化对稳定域的影响 |
| 6.2.1 水平刚度非对称 |
| 6.2.2 辊径非对称 |
| 6.2.3 辊速非对称 |
| 6.2.4 摩擦系数非对称 |
| 6.2.5 温度非对称 |
| 6.3 非对称因素下时变啮合刚度对速度失稳窗口的影响 |
| 6.3.1 考虑时变啮合刚度下系统的动态响应特性研究 |
| 6.3.2 非对称因素下失稳窗口研究 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 热连轧现场测试及验证 |
| 7.1 轧机整体测试方案 |
| 7.1.1 涟钢CSP热连轧机 |
| 7.1.2 轧机整体测试方案 |
| 7.2 振动特性测试分析 |
| 7.3 稳定域的计算与验证 |
| 7.3.1 温度非对称对稳定域的影响验证 |
| 7.3.2 不同板材对稳定域的影响验证 |
| 7.3.3 轧机振动抑制措施及有效性验证 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 结论及创新点 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 主要创新点 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及在学研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）考虑金属横向流动和应力松弛的热连轧板形建模与工业应用（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 研究背景及意义 |
| 2.2 带钢热轧变形及板形概述 |
| 2.2.1 带钢热轧变形概述 |
| 2.2.2 带钢板形概述 |
| 2.3 金属横向流动 |
| 2.3.1 金属塑性流动概述 |
| 2.3.2 金属横向流动研究现状 |
| 2.3.3 金属横向流动的表征与测量 |
| 2.4 集成计算模型 |
| 2.4.1 流变应力模型研究现状 |
| 2.4.2 温度场模型概述 |
| 2.4.3 带钢轧制变形模型研究现状 |
| 2.5 残余应力松弛效应 |
| 2.5.1 基于热力学的材料行为描述研究现状 |
| 2.5.2 应力松弛动力学模型概述 |
| 2.5.3 机架间残余应力松弛效应研究现状 |
| 2.6 论文的研究内容 |
| 3 金属横向流动对残余应力分布的作用机理 |
| 3.1 理论基础 |
| 3.1.1 残余应力计算模型的建立 |
| 3.1.2 前屈曲模型的建立 |
| 3.2 带钢热轧的数值实验 |
| 3.2.1 有限元模型的建立 |
| 3.2.2 有限元模型验证 |
| 3.2.3 数值实验工况设定和数据处理 |
| 3.3 轧制实验 |
| 3.3.1 轧制试样的加工 |
| 3.3.2 试样的轧制与测量 |
| 3.4 结果讨论 |
| 3.4.1 金属横向流动对残余应力的影响 |
| 3.4.2 金属横向流动对残余应力的调节机制 |
| 3.4.3 厚度与宽度变化对横向流动及残余应力的影响 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 带钢轧制高效集成计算模型 |
| 4.1 热变形过程中HSLA钢流变应力的物理建模 |
| 4.1.1 平均位错密度演变的计算 |
| 4.1.2 流变应力的计算 |
| 4.1.3 高温压缩实验 |
| 4.1.4 基于遗传算法的模型参数优化 |
| 4.1.5 模型的精度评估 |
| 4.2 基于显隐交替差分的带钢温度场计算 |
| 4.2.1 温度场数值求解 |
| 4.2.2 物理参数的设定 |
| 4.2.3 边界条件的设定 |
| 4.3 基于差分-矩阵迭代的带钢轧制快速计算模型 |
| 4.3.1 模型的假设 |
| 4.3.2 核心方程的建立 |
| 4.3.3 核心方程的线性化 |
| 4.3.4 模型的边界条件及求解 |
| 4.3.5 模型验证 |
| 4.4 集成计算模型的建立 |
| 4.4.1 子模型的参数传递 |
| 4.4.2 子模型的耦合求解 |
| 4.4.3 子模型耦合方式的选择 |
| 4.4.4 模型验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 机架间微观组织演变对残余应力的松弛效应 |
| 5.1 应变诱导析出 |
| 5.1.1 析出动力学模型的建立 |
| 5.1.2 析出粒子分布及对亚晶界的平均钉扎能 |
| 5.2 应力松弛动力学模型 |
| 5.2.1 静态回复系数的计算 |
| 5.2.2 位错统计熵的计算 |
| 5.2.3 再结晶系数的计算 |
| 5.2.4 能垒Q_(RX)的计算 |
| 5.2.5 临界亚晶尺寸和形核孕育期的计算 |
| 5.3 应力松弛动力学模型的精度评估 |
| 5.3.1 应力松弛实验描述 |
| 5.3.2 应力松弛动力学模型参数 |
| 5.3.3 模型结果与实验结果的比较 |
| 5.4 机架间带钢残余应力演变模型 |
| 5.5 残余应力松弛效应的影响因素分析 |
| 5.5.1 应力松弛系数的定义 |
| 5.5.2 横向温差和平均温度波动的影响 |
| 5.5.3 Nb元素含量的影响 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 基于横向流动和应力松弛的板形预设定模型及工业应用 |
| 6.1 精轧板形控制系统及板形预设定模型 |
| 6.1.1 精轧板形控制系统 |
| 6.1.2 板形预设定模型 |
| 6.2 基于金属横向流动和应力松弛的板形模型 |
| 6.2.1 辊系模型的建立 |
| 6.2.2 带钢模型的建立 |
| 6.3 基于残余应力影响因子的板形预设定策略 |
| 6.3.1 残余应力影响因子的定义 |
| 6.3.2 基于残余应力影响因子的比例凸度分配 |
| 6.3.3 板形调控参数的设定计算 |
| 6.4 板形预设定模型的工业现场应用 |
| 6.4.1 应用生产线概况 |
| 6.4.2 产线板形问题描述 |
| 6.4.3 板形预设定模型的工业实验 |
| 6.4.4 板形预设定模型的工业应用效果 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及在学研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（4）C19400合金中厚板热轧工艺数学模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 国内外研究进展 |
| 1.1.1 轧制工艺模型相关研究进展 |
| 1.1.2 C19400合金热变形行为相关研究进展 |
| 1.1.3 有限元仿真技术在板带材轧制中的应用 |
| 1.1.4 人工神经网络在工艺模型中的应用 |
| 1.2 引言 |
| 1.3 本文选题背景及研究内容 |
| 第2章 试验材料及方法 |
| 2.1 试验材料与试验方案 |
| 2.1.1 试验材料 |
| 2.1.2 试验方案 |
| 2.2 试验方法 |
| 2.2.1 铸态C19400合金热压缩试验 |
| 2.2.2 有限元数值模拟试验 |
| 2.2.3 企业生产线数据采集 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 C19400合金中厚板可逆热轧工艺数学模型建立 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 合金高温变形行为及本构方程 |
| 3.2.1 合金高温压缩真应力-真应变曲线分析 |
| 3.2.2 基于MATLAB编程的合金本构方程建立 |
| 3.2.3 合金本构方程结果分析 |
| 3.2.4 合金热加工图构建 |
| 3.3 合金中厚板可逆热轧有限元建模及仿真模拟 |
| 3.3.1 基于DEFORM-3D的有限元模型建立 |
| 3.3.2 有限元模型验证 |
| 3.3.3 仿真模拟结果分析 |
| 3.4 合金中厚板可逆热轧应力、应变场工艺数学模型建立 |
| 3.4.1 数据采集及分析 |
| 3.4.2 模型的建立及评价 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于人工神经网络热轧轧制力工艺数学模型建立 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于BP神经网络的合金中厚板热轧轧制力工艺数学模型 |
| 4.2.1 BP人工神经网络 |
| 4.2.2 BP网络算法流程 |
| 4.2.3 BP神经网络轧制力模型建立 |
| 4.2.4 模型结果分析 |
| 4.3 基于PSO-BP神经网络的合金中厚板热轧轧制力工艺数学模型 |
| 4.3.1 PSO-BP神经网络 |
| 4.3.2 PSO-BP网络算法流程 |
| 4.3.3 PSO-BP神经网络轧制力模型建立 |
| 4.3.4 模型结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 Ⅰ 峰值应力本构方程MATLAB程序代码 |
| 附录 Ⅱ 多元线性回归MATLAB程序代码 |
| 附录 Ⅲ BP神经网络MATLAB程序代码 |
| 附录 Ⅳ PSO-BP神经网络MATLAB程序代码 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
（5）316L/Ni/EH40不锈钢复合板对称热轧成形与热处理工艺研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 金属复合材料成形技术研究概况 |
| 1.3 金属复合材料界面质量控制研究概况 |
| 1.4 金属复合材料成形模拟技术研究概况 |
| 1.4.1 热物理模拟技术 |
| 1.4.2 有限元数值模拟技术 |
| 1.5 金属复合材料热处理工艺研究概况 |
| 1.6 本课题主要内容 |
| 第2章 不同厚度镍夹层对复合试样界面特性的影响 |
| 2.1 复合试样热模拟试验研究 |
| 2.2 复合试样界面元素扩散研究 |
| 2.3 不同厚度Ni夹层复合试样界面性能测试 |
| 2.3.1 不同厚度Ni夹层复合试样界面微观组织 |
| 2.3.2 不同厚度Ni夹层复合试样界面元素扩散 |
| 2.3.3 不同厚度Ni夹层复合试样界面显微硬度 |
| 2.3.4 不同厚度Ni夹层复合试样界面力学性能 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 316L/Ni/EH40不锈钢复合板热轧有限元模拟 |
| 3.1 热轧成形有限元模型的建立 |
| 3.1.1 材料模型的建立 |
| 3.1.2 热轧三维热-力耦合模型的建立 |
| 3.1.3 热-力耦合分析的边界条件 |
| 3.2 316L/Ni/EH40复合板压下率仿真研究 |
| 3.2.1 界面结合质量评价准则 |
| 3.2.2 压下率对界面质量的影响 |
| 3.2.3 单道次大压下率轧制时结合界面的弯曲现象 |
| 3.3 不同道次热轧316L/Ni/EH40不锈钢复合板结合性能研究 |
| 3.3.1 多道次热轧有限元模拟 |
| 3.3.2 不同道次热轧对界面垂直主应力的影响 |
| 3.3.3 不同道次热轧对界面等效塑性应变的影响 |
| 3.4 316L/Ni/EH40不锈钢复合板五道次热轧仿真研究 |
| 3.4.1 热轧过程中的轧制力变化规律 |
| 3.4.2 热轧过程中的残余应力变化规律 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 316L/Ni/EH40复合板热轧试验研究 |
| 4.1 不锈钢复合板五道次热轧试验 |
| 4.1.1 复合板坯制备 |
| 4.1.2 热轧试验流程 |
| 4.2 不锈钢复合板五道次热轧试验 |
| 4.2.1 轧制道次对界面金相组织的影响 |
| 4.2.2 轧制道次对界面孔洞闭合的影响 |
| 4.2.3 轧制道次对界面结合强度的影响 |
| 4.2.4 轧制道次对界面显微硬度的影响 |
| 4.3 五道次终轧板材的性能评估 |
| 4.3.1 五道次终轧板材的拉伸性能 |
| 4.3.2 五道次终轧板材界面EDS测试 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 316L/Ni/EH40复合板热处理工艺研究 |
| 5.1 316L/Ni/EH40复合板热处理工艺制定 |
| 5.2 316L/Ni/EH40复合板热处理试验 |
| 5.3 高温快冷+等温退火工艺复合板组织分析 |
| 5.3.1 高温快冷+等温退火工艺对复合板微观组织的影响 |
| 5.3.2 高温快冷+等温退火工艺对复合板界面元素扩散的影响 |
| 5.4 高温快冷+等温淬火工艺复合板组织分析 |
| 5.4.1 高温快冷+等温淬火工艺对复合板微观组织的影响 |
| 5.4.2 高温快冷+等温淬火工艺对复合板界面元素扩散的影响 |
| 5.5 高温快冷+中温回火工艺复合板组织分析 |
| 5.5.1 高温快冷+中温回火工艺对复合板微观组织的影响 |
| 5.5.2 高温快冷+中温回火工艺对复合板界面元素扩散的影响 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
（6）GF08Al热轧窄钢轧制过程温度控制的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 热轧窄带钢的发展 |
| 1.1.1 热轧窄带钢的生产工艺流程 |
| 1.1.2 热轧窄带钢的生产特点及质量控制 |
| 1.1.3 热轧窄带钢控制冷却的发展状况 |
| 1.2 热轧带钢GF08Al的性能及生产概况 |
| 1.2.1 GF08Al的性能及特点 |
| 1.2.2 GF08Al的工艺流程及生产线简介 |
| 1.2.3 GF08Al的生产工艺特点 |
| 1.3 研究背景、目的、意义及内容 |
| 1.3.1 研究背景 |
| 1.3.2 研究目的及意义 |
| 1.3.3 研究内容 |
| 第2章 GF08Al热轧过程数值模拟 |
| 2.1 DEFORM软件介绍 |
| 2.1.1 DEFORM的适用范围和对象 |
| 2.1.2 DEFORM的特色功能与价值 |
| 2.1.3 DEFORM的功能模块 |
| 2.1.4 DEFORM的特点 |
| 2.2 流变应力模型的确定 |
| 2.2.1 流变应力模型介绍 |
| 2.2.2 GF08Al高温变形本构关系 |
| 2.3 GF08Al热轧过程有限元模型的建立 |
| 2.3.1 数值模拟方法 |
| 2.3.2 几何模型 |
| 2.3.3 立辊孔型 |
| 2.3.4 有限元网格 |
| 2.3.5 初始条件和边界条件 |
| 2.4 GF08Al热轧过程温度场模拟 |
| 2.5 有限元模型的现场验证 |
| 2.5.1 生产现场检测系统 |
| 2.5.2 现场测试的原始参数 |
| 2.5.3 仿真与实测结果对比 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 GF08Al热轧过程温度控制 |
| 3.1 热轧过程温度控制的意义 |
| 3.2 热轧带钢轧制中温度控制方法 |
| 3.2.1 加热温度的控制 |
| 3.2.2 终轧温度的控制 |
| 3.2.3 卷取温度的控制 |
| 3.3 GF08Al热轧带钢轧制中温度控制方法 |
| 3.3.1 加热温度的控制 |
| 3.3.2 开轧温度的控制 |
| 3.3.3 高终轧温度控制 |
| 3.3.4 低卷取温度 |
| 3.4 正交实验的因素确定 |
| 3.5 GF08Al热轧温度控制模拟的正交实验分析 |
| 3.6 GF08Al热轧温度控制模型数据的回归计算 |
| 3.7 计算速度方程 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（7）不锈钢带钢热连轧过程控制策略及热力耦合模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 不锈钢热轧生产工艺及控制系统发展 |
| 1.2.1 不锈钢热轧生产特点 |
| 1.2.2 不锈钢热轧工艺发展 |
| 1.2.3 计算机控制系统组成 |
| 1.2.4 热轧计算机控制技术发展 |
| 1.3 温度与轧制力模型的发展 |
| 1.3.1 温度模型的发展 |
| 1.3.2 轧制力模型的发展 |
| 1.3.3 热力耦合模型的发展 |
| 1.4 热轧数学模型自学习 |
| 1.4.1 模型自学习方法 |
| 1.4.2 温度自学习发展 |
| 1.4.3 轧制力自学习发展 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 第2章 带钢热轧过程控制系统开发 |
| 2.1 过程控制系统概述 |
| 2.1.1 系统功能需求分析 |
| 2.1.2 系统结构设计 |
| 2.2 过程控制数据通讯与管理 |
| 2.2.1 数据通讯 |
| 2.2.2 数据管理 |
| 2.3 轧线跟踪 |
| 2.3.1 跟踪区域的划分 |
| 2.3.2 跟踪的实现 |
| 2.4 控制系统逻辑 |
| 2.4.1 模型触发 |
| 2.4.2 模型设定流程 |
| 2.4.3 模型自学习 |
| 2.5 负荷分配在线优化 |
| 2.5.1 功率预报模型 |
| 2.5.2 功率自学习算法 |
| 2.5.3 负荷分配的在线优化算法 |
| 2.6 高精度宽度控制策略研究 |
| 2.6.1 精轧立辊设定计算 |
| 2.6.2 精轧立辊模型自学习 |
| 2.6.3 宽度控制策略应用效果 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 热卷箱内带钢温度场分析 |
| 3.1 导热方程 |
| 3.2 径向等效导热系数 |
| 3.3 边界条件 |
| 3.3.1 外表面及侧面边界条件 |
| 3.3.2 内表面边界条件及角系数计算 |
| 3.4 数值求解 |
| 3.4.1 偏微分方程替代法建立差分方程 |
| 3.4.2 收敛性和稳定性 |
| 3.4.3 边界条件处理 |
| 3.5 计算与分析 |
| 3.5.1 保温效果分析 |
| 3.5.2 头尾温差分析 |
| 3.5.3 热卷箱出口处温度分析 |
| 3.5.4 角部和侧面中心温度分析 |
| 3.5.5 不同内径对温度分布影响 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 轧制区带钢温度变化规律研究 |
| 4.1 导热方程 |
| 4.2 边界条件 |
| 4.2.1 带钢运送过程边界条件 |
| 4.2.2 高压水除鳞区域边界条件 |
| 4.2.3 机架间冷却边界条件 |
| 4.2.4 变形区边界条件 |
| 4.3 不锈钢物性参数 |
| 4.3.1 比热系数的确定 |
| 4.3.2 导热系数的确定 |
| 4.4 带钢温度场数值求解 |
| 4.4.1 基于能量平衡法的差分方程 |
| 4.4.2 边界节点差分方程 |
| 4.5 计算与分析 |
| 4.5.1 模型计算流程 |
| 4.5.2 平均温度计算 |
| 4.5.3 带钢温度场计算结果分析 |
| 4.5.4 带钢温度场模型验证 |
| 4.5.5 模型参数对带钢温度的影响 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于智能算法的温度自学习研究 |
| 5.1 温度自学习方法 |
| 5.1.1 精轧入口温度自学习 |
| 5.1.2 轧区同一学习系数法 |
| 5.1.3 轧区温度分区补偿法 |
| 5.2 温度分区补偿系数的多目标优化模型 |
| 5.2.1 决策变量 |
| 5.2.2 目标函数和约束条件 |
| 5.3 基于NSGA-Ⅱ算法的温度补偿系数多目标优化 |
| 5.3.1 非支配排序 |
| 5.3.2 拥挤距离和拥挤距离排序 |
| 5.3.3 温度自学习优化流程 |
| 5.3.4 自学习优化算法应用实例 |
| 5.4 基于案例推理的精轧出口温度偏差预报 |
| 5.4.1 案例的构造与检索 |
| 5.4.2 案例重用 |
| 5.4.3 案例的修正 |
| 5.4.4 案例的存储与维护 |
| 5.4.5 应用效果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于能量法的热力耦合建模及其自学习优化 |
| 6.1 正弦速度场 |
| 6.2 成形功率泛函 |
| 6.2.1 塑性变形功率 |
| 6.2.2 摩擦功率 |
| 6.2.3 剪切功率 |
| 6.3 热力耦合分析 |
| 6.4 计算结果与分析 |
| 6.4.1 工艺参数对中性点的影响 |
| 6.4.2 工艺参数对应力状态影响系数的影响 |
| 6.4.3 轧制功率分布比例 |
| 6.4.4 模型预报应用效果 |
| 6.5 轧制力模型自学习优化 |
| 6.5.1 轧制力预报偏差分析 |
| 6.5.2 轧制力的自学习过程 |
| 6.5.3 轧制力自学习算法优化 |
| 6.5.4 轧制力模型优化应用效果 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 不锈钢过程控制系统的现场应用 |
| 7.1 产线主要参数 |
| 7.2 计算机控制系统 |
| 7.2.1 基础自动化系统 |
| 7.2.2 人机界面HMI |
| 7.2.3 过程自动化控制系统 |
| 7.3 应用效果 |
| 7.3.1 轧制规程的应用 |
| 7.3.2 轧制模型的预报效果 |
| 7.3.3 厚度宽度控制效果 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间完成的工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）一种改进MST关键特征提取方法及其在终轧温度建模中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 终轧温度研究现状 |
| 1.2.2 特征子集提取算法研究现状 |
| 1.2.3 最小生成树研究现状 |
| 1.2.4 终轧温度预测模型研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 基于最小生成树的关键特征提取算法 |
| 2.1.1 FAST算法中的相关概念 |
| 2.1.2 FAST算法流程 |
| 2.1.3 普利姆算法 |
| 2.2 最小二乘支持向量回归 |
| 2.3 BP神经网络 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 实际精轧过程数据说明与预处理 |
| 3.1 实际精轧过程数据说明 |
| 3.2 终轧温度影响因素分析 |
| 3.2.1 轧制速度 |
| 3.2.2 带钢厚度 |
| 3.2.3 冷却水 |
| 3.3 数据预处理 |
| 3.3.1 数据清理 |
| 3.3.2 数据集成 |
| 3.3.3 属性构造 |
| 3.3.4 属性离散化 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 改进的FAST算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 最小生成树构建过程分析 |
| 4.3 单点多发散结构的形成 |
| 4.4 对FAST算法的改进 |
| 4.5 改进的FAST算法具体流程 |
| 4.6 算法改进效果评估 |
| 4.6.1 特征子集提取结果 |
| 4.6.2 特征子集总冗余度 |
| 4.6.3 相关性阈值对特征子集提取效果的影响 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 终轧温度预测模型构建方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 终轧温度建模流程 |
| 5.3 模型性能评估 |
| 5.4 本文模型与BP神经网络模型对比 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 详细摘要 |
（9）基于电力需求响应的板坯热轧负荷分析与调度（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 热轧负荷分配调度及其研究现状 |
| 1.2.1 热轧生产控制的发展现状 |
| 1.2.2 板坯热轧负荷分配与优化 |
| 1.2.3 热轧生产调度与优化 |
| 1.3 电力需求响应及其对负荷调度的影响 |
| 1.3.1 电力需求响应研究 |
| 1.3.2 电力需求响应对负荷调度的影响 |
| 1.4 论文的选题依据和研究内容 |
| 1.4.1 本文的选题依据 |
| 1.4.2 本文的研究内容 |
| 第2章 板坯热轧过程机理及负荷参数化分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 板坯热轧过程机理 |
| 2.2.1 轧制形变及工艺参数 |
| 2.2.2 轧制力模型 |
| 2.2.3 轧制过程的温度模型 |
| 2.3 热轧过程负荷数值模型 |
| 2.3.1 负荷数值模型推导 |
| 2.3.2 基于Matlab/Simulink的道次负荷模型构建 |
| 2.4 热轧过程负荷的参数化分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 板坯热轧负荷分配与轧制能耗优化 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于压下率控制的负荷分配模型与能耗预测 |
| 3.3 基于改进PSO的最小能耗轧制规程优化设计 |
| 3.3.1 问题建模 |
| 3.3.2 PSO基本原理 |
| 3.3.3 粒子群算法设计及其改进 |
| 3.3.4 实验及结果分析 |
| 3.4 基于板坯与合同优化匹配的轧制能耗优化 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 热轧生产控制与需求响应负荷调度 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 热轧生产控制与负荷调度分析 |
| 4.2.1 热轧批量计划编制与作业调度 |
| 4.2.2 价格型需求响应与间歇过程生产负荷调度的关联 |
| 4.3 热轧批量计划与负荷调度两阶段优化模型 |
| 4.4 两阶段优化求解算法 |
| 4.4.1 第1阶段：热轧批量计划编制 |
| 4.4.2 第2阶段：分时电价下负荷转移重调度 |
| 4.5 实验结果及分析 |
| 4.5.1 实验结果及分析 |
| 4.5.2 算法性能分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于价格响应的热轧负荷最优调度 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 分时电价下热轧负荷最优调度模型 |
| 5.3 基于多目标遗传算法的模型求解 |
| 5.3.1 NSGA-II多目标遗传算法原理 |
| 5.3.2 算法设计 |
| 5.3.3 TOPSIS多属性决策方法 |
| 5.4 实验与结果分析 |
| 5.4.1 实验结果与算法性能 |
| 5.4.2 调度结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于价格响应的多机并行间歇负荷调度 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 多机并行间歇批量调度问题 |
| 6.3 分时电价下多机并行间歇负荷调度模型 |
| 6.3.1 符号定义 |
| 6.3.2 目标函数定义 |
| 6.3.3 生产约束定义 |
| 6.3.4 约束的线性化处理 |
| 6.4 实例研究 |
| 6.4.1 实例数据和参数设定 |
| 6.4.2 实验结果与分析 |
| 6.5 问题的进一步探讨 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间完成的主要工作 |
四、基于温度的热轧过程集成控制方法与仿真研究（论文参考文献）
- [1]面向流程工业的统计机器学习过程监测方法研究[D]. 张传放. 北京科技大学, 2021(08)
- [2]非对称因素下热轧过程振动特性及稳定域研究[D]. 黄金磊. 北京科技大学, 2021(08)
- [3]考虑金属横向流动和应力松弛的热连轧板形建模与工业应用[D]. 赵剑威. 北京科技大学, 2020(02)
- [4]C19400合金中厚板热轧工艺数学模型研究[D]. 张启航. 河南科技大学, 2020
- [5]316L/Ni/EH40不锈钢复合板对称热轧成形与热处理工艺研究[D]. 韩民峰. 燕山大学, 2020(01)
- [6]GF08Al热轧窄钢轧制过程温度控制的研究[D]. 才磊. 东北大学, 2018(02)
- [7]不锈钢带钢热连轧过程控制策略及热力耦合模型研究[D]. 马更生. 东北大学, 2018(01)
- [8]一种改进MST关键特征提取方法及其在终轧温度建模中的应用[D]. 王昳晗. 武汉科技大学, 2017(01)
- [9]基于电力需求响应的板坯热轧负荷分析与调度[D]. 谭貌. 湘潭大学, 2015(06)
- [10]轧制分学科发展研究[A]. 康永林. 2012—2013冶金工程技术学科发展报告, 2014