热轧带钢温度建模和数值模拟

论文摘要

在热连轧生产与控制中,带钢的温度是直接影响产品尺寸精度及组织性能的重要因素之一。高精度的温度控制不仅可以提高轧制稳定性,也可改变成品带钢的晶相组织,细化带钢晶粒,提高产品力学性能、物理性能和加工性能。结合某钢厂热轧生产线的热连轧工艺,对带钢轧制过程和层流冷却过程的传热现象和冶金行为进行了建模和实验研究。建立了热轧带钢精轧混合式温度模型,准确预测了带钢温度的厚度分布,用于实际生产中的终轧温度预测;开发了热轧冷却过程中的温度和相变耦合数值模型,充分考虑了带钢冷却过程中的物理冶金变化行为和温度对热物性参数的影响,模型用于新带钢产品的研发。本文的主要研究工作和创新如下:1)采用有限差分法计算轧制区的温度变化,替换了传统温度设定系统中计算误差较大的轧制温升和接触热传导模型;采用解析式建立了空冷模型和指数形式水冷模型,并对模型参数进行了钢种和厚度的修正;通过对带钢表面温度和平均温度的换算,建立了差分和解析式并存的混合温度模型,在兼顾效率的同时提高了温度模型的预测精度。生产应用中,采用短时、长时自学习方法对换热系数进行在线修正,进一步提高模型的预测精度和稳定性。2)建立以相变潜热为内热源的温度耦合计算模型,并采用变分法对模型中的非稳态热传导方程进行离散化;考虑层流冷却过程中的相变对带钢温度的影响,建立空冷区和水冷区的奥氏体冷却相变动力学模型,并利用迭代法实现温度和相变的非线性耦合计算;耦合模型中考虑了换热系数与带钢运行速度之间的关系,并引入了变热物性参数的计算。对双相高强钢特殊冷却条件下的温度进行模拟计算和试验,结果表明模型精度达到生产工艺要求。3)以某钢厂热轧线的三种碳钢为实验样本,采用实验手段测定不同温度下的热物性参数,研究了带钢的热导率、比热、热膨胀系数和密度与带钢温度的关系,并采用最小二乘法建立了热物性参数的分段函数,用于温度场定量计算,消除了传统模型中对热物性参数进行常值处理所带来的计算误差。4)建立的热轧带钢精轧混合式温度模型通过某钢厂热轧线的终轧温度设定系统进行验证。仿真和实验结果表明,终轧温度预测误差小于7.5℃,能够满足现场生产应用的需要。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.1.1 热轧线轧制技术的发展
• 1.1.2 热轧设备及工艺流程
• 1.1.3 带钢冷却及测温装置
• 1.2 传热求解的方法和特点
• 1.3 热轧带钢温度研究进展
• 1.4 主要研究目的和内容
• 1.5 本章小结
• 第2章 热轧传热分析和建模理论
• 2.1 带钢热轧过程传热分析
• 2.1.1 热轧传热现象
• 2.1.2 传热基本原理
• 2.2 带钢温度的分析解理论
• 2.2.1 辐射温降建模理论
• 2.2.2 高压水除磷建模理论
• 2.2.3 低压水冷建模理论
• 2.2.4 轧制过程温度建模理论
• 2.3 带钢温度的有限差分法
• 2.3.1 差分基本原理
• 2.3.2 显式差分方程
• 2.3.3 隐式差分方程
• 2.4 带钢温度的有限单元法
• 2.4.1 有限元法的发展及应用
• 2.4.2 有限元求解的基本过程
• 2.4.3 泛函、变分及温度插值函数
• 2.5 本章小结
• 第3章 精轧过程的温度模型研究
• 3.1 建模假设条件
• 3.2 温度基本计算模型推导
• 3.2.1 空冷温降模型
• 3.2.2 机架间喷水温降模型
• 3.2.3 轧制变形区内温度模型
• 3.3 精轧混合式温度模型建立
• 3.3.1 轧制区模型的差分建模
• 3.3.2 空冷模型的离线修正
• 3.3.3 水冷模型的指数建模
• 3.3.4 表面与平均温度换算模型
• 3.4 温度模型自学习研究
• 3.4.1 短时、长时自学习
• 3.4.2 神经元网络自学习
• 3.5 模型计算结果分析
• 3.6 本章小结
• 第4章 层流冷却过程的温度数值模拟
• 4.1 层冷温度数值计算基础
• 4.1.1 层冷传统温度模型分析
• 4.1.2 温度场数值计算基础
• 4.2 温度场数值计算模型建立
• 4.2.1 控制方程
• 4.2.2 边界及换热系数计算
• 4.2.3 传热问题的泛函及变分
• 4.2.4 有限元求解模型
• 4.2.5 相变潜热模型
• 4.3 数值模拟过程及结果分析
• 4.3.1 假设条件
• 4.3.2 耦合方案
• 4.3.3 模拟过程和结果
• 4.3.4 实测温度验证
• 4.4 数值模型的实验验证
• 4.4.1 工艺要求
• 4.4.2 温度模拟
• 4.5 本章小结
• 第5章 材料及热物性参数实验研究
• 5.1 概述
• 5.2 钢种材料
• 5.3 物性参数测定方法
• 5.3.1 导热系数
• 5.3.2 比热
• 5.3.3 热膨胀系数
• 5.3.4 密度
• 5.4 实验结果及分析
• 5.4.1 实验数据结果
• 5.4.2 实验曲线分析
• 5.4.3 数据分段拟合
• 5.5 物性参数对温度模型的影响分析
• 5.6 本章小结
• 第6章 温度模型的生产应用
• 6.1 模型生产应用策略
• 6.2 模型预测效果分析
• 6.3 模拟和优化软件开发
• 6.3.1 开发平台
• 6.3.2 实现功能
• 6.3.3 计算流程
• 6.3.4 带钢数据库建立
• 6.3.5 画面功能设计
• 6.3.6 软件的工艺优化应用
• 6.4 本章小结
• 第7章 结论与展望
• 参考文献
• 攻读博士学位期间主要的研究成果及荣誉
• 致谢