發(fā)布時間：2019-05-23 21:22

【摘要】：雙輥式薄帶鑄軋技術(shù)是目前最熱門、最有潛力的技術(shù),近幾十年這一技術(shù)在實驗室才得以實現(xiàn)。一些發(fā)達國家對雙輥鑄軋技術(shù)的研究處于領(lǐng)先地位,已經(jīng)率先實現(xiàn)工業(yè)化生產(chǎn)。相對于發(fā)達國家來說,我國的發(fā)展速度較為緩慢,對該技術(shù)的研究仍處于實驗室生產(chǎn)階段。雙輥式連續(xù)鑄軋薄帶是以液態(tài)金屬為原料,將其倒入旋轉(zhuǎn)方向相反的兩個鑄軋輥之間,并以鑄軋輥為結(jié)晶器,用液態(tài)金屬直接生產(chǎn)金屬薄帶的一個完整的生產(chǎn)過程。其工藝特點是將鑄造和軋制這兩道工序在同一臺設(shè)備上實現(xiàn)合二為一,與傳統(tǒng)熱軋工藝相比減少了工序,簡化了生產(chǎn)設(shè)備,降低了生產(chǎn)成本,節(jié)約了能源。因此,這一項技術(shù)的研究在工業(yè)合金板材生產(chǎn)中十分重要。在雙輥式薄帶鑄軋過程中,有許多參數(shù)影響著板材的質(zhì)量,其中最重要的參數(shù)是凝固點的位置,它直接影響了板材的質(zhì)量。影響凝固點位置的參數(shù)有很多,其中最主要的是輥速。在本文中,對鑄軋力、輥速以及凝固點位置分別建立數(shù)學模型,并推導(dǎo)出凝固點位置與鑄軋力、輥速這兩個參數(shù)之間的關(guān)系。根據(jù)工藝特點,建立凝固點位置的控制模型,得到鑄軋力以及輥速的預(yù)設(shè)定標定值,以凝固點位置為控制對象,通過實時監(jiān)測鑄軋力的大小,調(diào)節(jié)輥速的方式將系統(tǒng)凝固點穩(wěn)定在目標高度。對輥速設(shè)定值的預(yù)報過程進行了簡單的分析,給出預(yù)報過程的流程圖,為了檢驗輥速模型的準確性和對系統(tǒng)的適應(yīng)性,利用實驗中心的實際實驗數(shù)據(jù)對其進行驗證,比較模型計算出的輥速理論值與實際值之間的差距。對得到的預(yù)報值進行PID控制,并通過MATLAB對其進行仿真,驗證其可行性。由于在薄帶鑄軋過程中存在某些參數(shù)不可測、某些參數(shù)不可控以及環(huán)境干擾、系統(tǒng)誤差等因素的影響,實際的薄帶鑄軋生產(chǎn)系統(tǒng)為非線性系統(tǒng),傳統(tǒng)的數(shù)學建模適應(yīng)性較差,因此利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對確切的數(shù)學模型不依賴的優(yōu)越性,建立一個BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),取一定量的實驗中心的實測數(shù)據(jù)作為訓練樣本,對建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練,系統(tǒng)輸出量與輥速的預(yù)報值相對應(yīng)。為了進一步提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)報精度,將之前建立的輥速數(shù)學模型計算出的預(yù)報值也作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個輸入信息,對該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做進一步的改進,同樣采用上述的訓練樣本對其進行訓練,訓練完成之后,分別再選取實驗中心的實測數(shù)據(jù)作為驗證樣本對該兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行驗證,將這兩種網(wǎng)絡(luò)得到的輸出信息與實際數(shù)據(jù)進行對比,得到偏差值。本文以遼寧科技大學鎂鑄軋工程實驗室鑄軋系統(tǒng)為實驗研究平臺,介紹了該實驗室的硬件設(shè)備以及軟件編制情況,分析了部分工藝參數(shù)對實驗結(jié)果的影響。
[Abstract]:Double roll strip casting and rolling technology is the most popular and potential technology at present, which has only been realized in the laboratory in recent decades. Some developed countries are in the leading position in the research of two-roll casting and rolling technology, and have taken the lead in realizing industrial production. Compared with developed countries, the development speed of our country is relatively slow, and the research of this technology is still in the stage of laboratory production. Double roll continuous casting and rolling strip is a complete production process in which liquid metal is used as raw material, which is poured between two casting rolls with opposite rotation direction, and the casting roll is used as mold to directly produce metal strip with liquid metal. The process is characterized by the combination of casting and rolling on the same equipment, which reduces the process, simplifies the production equipment, reduces the production cost and saves energy compared with the traditional hot rolling process. Therefore, the research of this technology is very important in the production of industrial alloy sheet. In the process of double roll strip casting and rolling, there are many parameters that affect the quality of the sheet, among which the most important parameter is the position of the freezing point, which directly affects the quality of the sheet. There are many parameters that affect the position of freezing point, the most important of which is roll speed. In this paper, the mathematical models of casting and rolling force, roll speed and freezing point position are established respectively, and the relationship between solidification point position and casting rolling force and roll speed is derived. According to the characteristics of the process, the control model of the freezing point position is established, and the pre-set calibration values of the casting and rolling force and roll speed are obtained. The solidification point position is taken as the control object, and the casting and rolling force is monitored in real time. The freezing point of the system is stabilized at the target height by adjusting the roll speed. The prediction process of roll speed setting value is simply analyzed, and the flow chart of the prediction process is given. in order to test the accuracy and adaptability of the roll speed model to the system, the actual experimental data of the experimental center are used to verify the prediction process. The difference between the theoretical value of roll speed calculated by the model and the actual value is compared. The predicted value is controlled by PID and simulated by MATLAB to verify its feasibility. Due to the unmeasured parameters, uncontrollable parameters, environmental interference, system error and other factors in the process of strip casting and rolling, the actual thin strip casting and rolling production system is a nonlinear system, and the adaptability of traditional mathematical modeling is poor. Therefore, by using the superiority that the neural network is independent of the exact mathematical model, a BP neural network is established, and a certain amount of measured data from the experimental center is taken as the training sample to train the established neural network. The output of the system corresponds to the predicted value of roll speed. In order to further improve the prediction accuracy of neural network, the predicted value calculated by the previous mathematical model of roll speed is also regarded as an input information of neural network, and the neural network is further improved. The above training samples are also used to train them. After the training is completed, the measured data of the experimental center are selected as verification samples to verify the two kinds of neural networks. The output information obtained by the two networks is compared with the actual data, and the deviation value is obtained. Taking the casting and rolling system of magnesium casting and rolling engineering laboratory of Liaoning University of Science and Technology as the experimental research platform, this paper introduces the hardware equipment and software programming of the laboratory, and analyzes the influence of some process parameters on the experimental results.
【學位授予單位】：遼寧科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TG335.9

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