一、中厚板水幕冷却专家系统（论文文献综述）
陈德敏[1]（2020）在《热轧区域钢坯（板）周期传热边界特征与温度场的协同机制》文中进行了进一步梳理钢铁企业是高能耗、高污染行业,且产能过剩。企业为了生存发展,必须进行转型升级、开发高附加值、高性能产品。钢坯组织性能控制对产品质量有着重要影响,它与钢坯的温度分布、水平和梯度密切相关,而钢坯（板）传热边界又直接决定着温度的分布规律。因此,研究热轧区域钢坯（板）传热边界特征与温度场协同规律具有重要的意义。热轧区域包括加热炉、轧制和层流冷却三个单元。钢坯（板）从加热炉到层流冷却历经加热和多点冷却,是周期性的复杂传热过程,目前对这种复杂传热过程的规律尚不清楚。基于此,提出了采用实验测试、理论分析计算以及最小二乘有机结合得到表征边界函数的方法,发现了传热边界具有周期特征,并从正、反两方面研究了周期特征参数与温度场的协同性,获得了特征参数对传热效果的影响程度,分析了特征参数协同运行规律,为优化热工操作、合理安排加热（冷却）生产过程提供依据。具体结论如下:（1）各单元传热边界周期性显着,周期函数各不相同影响传热边界的因素为炉温和换热系数,它们都具有明显周期特征。研究发现加热炉炉温可以由三角函数和线性函数叠加而成,轧制单元换热系数主要为梯形波或者矩形波,层流冷却单元换热系数为以喷头为中心的半波正弦构成的分段函数。（2）传热边界特征参数振幅和周期对钢坯传热影响规律明显单一特征参数对钢坯（板）温度场虽有影响,但方式和效果并不相同。振幅反映了同一区域温度的涨、落,案例计算表明:加热炉炉温曲线振幅每增加1℃,钢坯表面温度最大增幅为1.22℃;层流冷却单元换热系数振幅每增加1W/（m2·K）,钢坯表面温度最大降幅为0.36℃。周期反映了沿钢坯（板）运行方向的温度分布或者冷却区域面积大小,案例计算表明:加热炉内周期越大,钢坯表面温度变化越平缓;层流冷却单元,周期越小,钢板冷却效果越差。（3）传热边界周期与振幅协同变化对温度目标的控制起着决定性的作用,对热轧区域的生产节奏调控有着重要影响正常生产条件下,加热炉内炉温曲线的振幅随着周期（加热时间）的增加而降低,二者呈指数函数关系。应用这一规律讨论加热炉燃耗发现,随着加热时间的逐渐延长,燃耗强度逐渐降低,但这种效果只是在某一个时间区间内有效,如案例加热炉在150min～206min效果明显。同时应用这一规律分析了加热时间分别为170min、190min和210min三种条件下的区域热效率,结果表明,加热时间越短,区域热效率越高,特别是在一加热段内的各区域热效率增加最明显。层流冷却换热系数的振幅随着周期（冷却时间）的增加而降低,二者呈线性关系。热轧区域生产节奏调控主要是各单元传热边界周期（加热时间、轧制时间、冷却时间）的协同,案例生产线可调控加热时间为4080s,与其相对应的能耗调控量为0.58GJ/t,可调控的冷却时间为10.76s。
才磊[2]（2018）在《GF08Al热轧窄钢轧制过程温度控制的研究》文中研究指明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
孟冬立[3]（2017）在《首钢中厚板品种钢板形工艺研究与应用》文中研究指明近年来首钢中厚板品种钢产量不断增加,管线钢、高强钢、桥梁钢等TMCP品种钢产量不断增加,由于其轧制工艺要求严格,板形质量成为制约品种钢批量生产的主要因素,同时首钢4300mm中厚板产线在板形控制手段方面手段与同行业高水平企业有一定差距,迫切需要在板形控制方面取得突破。通过对4300mm轧机配辊制度的优化调整,开发了大凸度支承辊配合不同凸度工作辊的配辊模式,在没有CVC窜辊功能的情况下,扩大了钢板凸度的控制能力,满足不同规格钢板的板形控制要求,同时结合首钢4300mm中厚板产线的情况,开发了“道次复制”、“速度优化”等首钢4300mm中厚板产线独有的板形控制界面,使操作更加便捷,在没有板形仪等板形监控手段的情况下,开发了基于板凸度策略的中厚板板形控制方法,应用效果良好。在冷却方面,通过采用“微中浪控制法”,使ACC冷却钢板的板形质量改善明显;同时通过分析针对低碳贝氏体钢板的冷却过程中的体积变化,提出了当终冷温度在550度以上时钢板的热胀冷缩起主导作用,当终冷温度在550度以下时,相变起主导作用,并基于此调节水比,板形改善效果良好。在矫直方面,通过多年的摸索发现在冬季生产时气温变化对薄规格钢板的板形有较大的影响作用,为此提出了基于季节变化的矫直策略,在薄规格钢板的板形控制方面效果显着。通过对轧制、水冷、矫直等重点工艺环节的优化改善,使首钢4300mm中厚板产线在TMCP品种钢的板形控制方面取得了较好的效果,极大的提高首钢在中厚板市场的竞争力,为打造“首选之板”、打造“中国的迪林根”做出更大的贡献。
何刚[4]（2017）在《南钢中厚板热处理项目管理》文中认为项目管理是在约束条件下,以最优地实现目标为目的,按照其内在逻辑规律对工程项目进行有效地计划、组织、协调和控制的系统管理活动。在项目管理过程中,具有明确的目标任务,并且在实施过程中带有一定限制条件,包括工期、质量、费用等。同时需要利用管理手段和方法,调动各类资源。随着经济发展,各类项目的规模不断扩大、技术要求不断提高、工期成本不断压缩,使得各个项目管理方对项目的质量、投资、运营等方面要求不断提高。在此背景下,自上个世纪六十年代引入国内以来,项目管理体系已经在各个行业得到了广泛应用,并不断改进、发展,在此过程中,质量、成本、进度是项目管理的三大核心要素。项目管理可以理解为一种管理工具,计划、执行和控制项目活动的过程。钢铁行业作为国民经济的基础工业,对经济社会发展具有重要的支撑作用。中厚板主要应用在建筑工程、容器制造、造船、桥梁、工程机械等行业领域,是重要的基础类产品。中厚板热处理领域是钢铁行业的核心工序之一,生产过程专业集合度高,领域跨度大,属于典型重型工业。项目实施阶段设备吨位大、施工难度高、自动化系统复杂、精度控制要求高。同时由于技术更新快,需要预留后续持续改进的空间,增大了项目实施的难度。特别是在项目运行过程中,需要根据发展要求,不断对生产流程、工艺技术、设备装备进行改造优化,满足发展新的目标。本文以南京钢铁股份有限公司中厚板热处理项目为研究对象,从南钢建设热处理背景分析、实施过程、项目组织结构进行阐述,说明了南钢中厚板热处理项目的实施过程,对项目实施效果进行整体验证评价,对项目投产后的运营和改进提出措施办法,形成了完整的项目管理体系。本文首先回顾了国内外项目管理的基本理论和方法,结合钢铁行业的特殊行业属性,分析了在中厚板热处理领域项目管理运用情况,指出项目管理应用的优势和不足,提出了南钢在实施热处理项目中应关注借鉴。南钢热处理项目在项目实施阶段充分运用项目管理的理论和方法,实现理论与实践的有机结合,注重项目实施过程工期、质量的控制。通过对项目执行后各项性能状况的评价,主要参数的复核,验证项目管理的控制水平。根据项目管理成员和项目特点,确定项目组织结构,构建科学合理的项目团队。在推进过程中,注重工作任务的分解,实现任务和人员的明确。在经典项目管理理论的基础上,本文结合南钢中厚板热处理项目的案例运用,提出了项目管理的全生命周期管理,即"项目后管理"纳入项目管理范畴,建立运营制度,特别说明了运营设备管理制度,并对运营过程中的改进提升措施进行介绍。实现"项目+运维"管理,提高管理水平。以系统化手法,将实践与理论相结合,项目管理"前" "中" "后"相结合,提升了南钢热处理项目的管理水平,扩大了南钢中厚板的产品范围,极大的提升了产品的市场竞争能力。通过结合南钢中厚板热处理项目案例分析,对项目管理体系进行分析,运用项目管理的方法推进新建冶金项目提出意见,说明南钢热处理运营的特点。
刘瑶[5]（2017）在《带钢控制冷却热边界条件反演》文中进行了进一步梳理控制轧制和控制冷却技术,是20世纪钢铁行业最伟大的成就之一。采用控制冷却技术不仅可以提高产量,同时可以在不降低带钢韧性的情况下,提高带钢的强度,而热边界条件是控制冷却过程中十分重要的参数指标,它直接影响到带钢的温度场分布。控制温度不精确会引起带钢表面的残余应力,降低表面质量,在卷取阶段,控制温度过高容易产生粘连,控制温度过低会导致卷取机耗电量增大。因此,研究带钢控制冷却热边界条件也就成为研究钢铁轧制课题中的一个重要分支。带钢控制冷却的传热边界条件难以直接测量,根据带钢局部可测量温度信息,采用传热学反问题（Inverse Heat Transfer Problem,IHTP）研究方法确定带钢控制冷却的的热边界条件,是一种比较有效的技术方案。针对带钢控制冷却传热边界条件反演研究的现状及存在的主要问题,本文采用动态矩阵控制（Dynamic Matrix Control,DMC）算法研究了带钢传热边界条件的反演问题,并在此基础上重构带钢的温度分布。本文主要工作包括:（1）分析和建立了带钢控制冷却传热过程的数学模型,采用有限容积法对导热微分方程进行离散,对离散后的代数方程组采用交替方向隐式算法进行求解。通过数值仿真实验分析了不同网格划分对带钢温度分布的影响。（2）介绍了DMC方法的基本思想;结合第二章的控制冷却传热过程（正问题）,以带钢表面热流为待反演参数,利用DMC建立了带钢控制冷却传热边界条件的反演方案。基于上述反演方案,无需预先假定带钢表面热流在未来时间段的具体函数形式,增强了带钢表面热流反演结果的可靠性。（3）对带钢表面热流的反演进行了仿真实验,并在此基础上重构了温度场的分布。讨论了温度测量误差、未来时间步以及测点位置对反演精度及温度分布的影响。仿真试验结果表明:DMC反演方法可以实现带钢表面热流的有效反演;采用较小的未来时间步即可获得较为满意的边界条件反演结果,降低了反演结果对于未来时间步的依赖性;在一定的温度测量误差范围内,DMC均可以获得较好的反演结果,表明所建立的反演方案具有一定的抗不适定性。此外,测点位置对于反演结果有一定的影响,当测点离反演点较远时,反演结果变差。
张田[6]（2017）在《基于超快冷的中厚板温控形变耦合工艺及控冷模型的研究与工业应用》文中认为中厚板是国民经济发展的重要原材料。随着社会的快速发展,市场对钢板的厚度规格和性能质量等方面都提出了更高的要求。面对市场要求的不断提高和钢铁行业竞争的日益激烈,厚规格钢板生产存在的问题和困难将更加突出。轧制方面存在的问题有中间坯待温时间过长,生产效率低;受原始坯规格或轧机能力限制,轧制压下率不足导致轧制变形难以向轧件心部渗透,使得铸坯原始内部缺陷无法消除,钢板内部组织粗化,不利于最终产品质量。冷却方面的问题主要有目前温度控制模型的精度和稳定性较差,计算能力上存在局限性。为了应对上述中厚板生产存在的问题,本文依托国家“十二五”科技支撑项目“热轧板带钢新一代TMCP装备及工艺技术开发与应用”（2012BAF04B01）和中央高校基本科研业务费专项资金资助项目“厚规格连铸坯大梯度差温轧制内部缺陷演变机理研究”（L1507020）。从工业生产控制中的关键工艺参数出发,掌握了不同温控形变工艺下金属塑性变形行为的变化规律,并结合现场的应用需求,开发出适应工业生产的控冷模型,建立配套的自动化控制系统,实现中厚板在线冷却过程的精确控制,满足产品工艺要求。上述研究为中厚板工业化发展及产品开发做出了重要保障,并为成功申报国家“十三五”重点研发计划项目“高强度、大规格、易焊接海洋工程用钢及应用”（2016YFB0300601）提供了理论支撑。本文的主要研究工作包括:（1）建立了温控形变条件下金属不均匀变形的理论模型。基于轧制过程中金属内部塑性变形的受力状态以及难变形区的分布,对温控形变工艺下轧件内部的金属不均匀流动规律做了理论推导及难变形区形状变化的推演,并通过实验验证了在厚向大温度梯度或接触表面大摩擦条件下,轧件近表层难变形区的演变规律。（2）系统地模拟研究了冷却参数对温控形变工艺的影响。从冷却控制角度入手,选择工业生产所关注的主要控制参数:冷却强度（水量）、水冷时间和空冷（返红）时间,分别研究了上述冷却参数在温控形变轧制过程中对轧件厚向温度场、内部金属横向流动和塑性应变状态的影响。基于上述理论研究,对轧件厚向温差和厚向温度梯度的概念及两者对温控形变过程的影响,首次做出明确的区别和说明,为实际轧制过程中的冷却控制策略提供理论依据。（3）系统地模拟研究了轧制参数对温控形变工艺的影响。分别研究了关键性的控制参数,如轧制温度、轧制厚度和压下率,在温控形变轧制过程中对轧件厚向温度场、内部金属横向流动以及塑性应变状态的影响。此外,通过小压下率大温度梯度轧制与不同大压下率常规轧制的对比,得到了满足相同变形渗透效果的前提下,厚向温度梯度和轧制压下率的等效作用关系,为实际应用中的轧制控制策略提供参考。（4）基于温控形变工艺的模拟研究,开发了近机架的即时冷却实验装置,对单道次常规轧制与温控形变轧制、单道次同温差不同温度梯度的温控形变轧制以及多道次不同轧制阶段温控形变工艺分别进行了实验研究。验证了模型的可靠性,同时对工业产品试制提供了思路和指导。（5）研发了新型在线冷却控制模型。针对现场生产中对冷却控制系统提出的强可控性、高精度和快速响应等要求,提出并建立了可高效计算钢板横断面温度分布的1.5D温度场模型,为改善钢板宽向冷却均匀性提供了精确有效的控制方式,同时提出并建立了基于数据挖掘的自学习模型和智能增强（Intelligence Augmentation,IA）控制策略,具有适应性强、精度高及计算消耗低等特点,为冷却工艺的精细化控制提供了保障。（6）国内首次实现了温控形变工艺的工业化应用,参与建立轧后超快速冷却系统和即时冷却系统。进行了大厚度规格钢板温控形变工艺的工业试验,厚板内部质量得到改善,提高了产品综合性能。基于新模型所开发的冷却控制系统,有效提高冷却温度控制精度和稳定性,已成功应用于国内多条中厚板生产线。
李旭东[7]（2017）在《超快冷条件下热轧板带钢轧后冷却控制方法研究与应用》文中指出以超快速冷却为核心的新一代控制轧制与控制冷却（TMCP）技术在“资源节约型、环境友好型”热轧钢铁材料开发与生产方面具有重要意义。本文依托“十二五”国家科技支撑计划“钢铁行业绿色生产工艺技术与应用示范”项目课题“热轧板带新一代TMCP装备及工艺技术”,以及首钢迁钢、首钢京唐等企业超快冷系统开发合作项目,围绕超快冷条件下热轧板带钢轧后冷却过程的高精度、智能化控制方法,在基于超快冷的轧后冷却数学模型建立、超快冷控制策略、卷取温度控制方法、冷却介质调节策略和控制方法、轧后冷却策略对典型钢种厚度方向组织均匀性影响等方面进行了系统研究,并将研究成果成功应用于相关产线工业化生产,取得良好效果。主要研究成果如下:（1）热连轧线板带钢具有运行速度快、产品规格跨度大等特点,目前关于以射流冲击为主要换热机理的热轧板带钢超快速冷却数学模型研究较少。针对热轧板带钢轧后冷却过程换热特性,构建了基于差异化离散模型的板带钢有限差分方程,有效提高了数学模型在线运算的效率和精度。同时,结合板带钢轧后冷却热交换机制,建立了对流换热系数理论统计模型,并对模型修正系数进行了优化处理。（2）新一代TMCP工艺条件下,超快冷出口温度（UFC-T）是影响产品组织和性能的重要工艺要素,目前关于热轧板带钢UFC-T控制策略和方法的文献资料较少。结合带钢超快冷过程冷却强度大、厚度方向温度梯度明显等特点,以超快冷单根集管为单位冷却单元,采用有限差分算法,系统分析了集管设定策略对带钢UFC-T的影响规律,并在此基础上开发了超快冷最优化组态设定策略。同时,针对超快冷设备紧凑、响应速率快等特点,开发了 UFC-T智能自适应系统,实现了 UFC-T的高精度、自适应控制。（3）热轧板带钢头部特殊冷却过程的高精度控制是产线稳顺生产、提高成材率的重要手段,也是轧后冷却控制的关键技术难题。针对超快冷工艺条件下不同产品的工艺需求及产线轧后冷却设备布置特点,开发了热轧板带钢层流冷却区域头部不冷、超快冷区域头部弱冷以及基于压力预补偿的头部不冷控制策略,实现了带钢头部特殊冷却段的高精度控制（温度720℃以上,长度2.0 m）,厚规格产品成材率提升近5%。（4）热连轧线常规卷取温度（CT）PID反馈控制器在增益参数整定不合理的条件下,通常无法获得理想的控制效果。针对CT反馈控制高度非线性及动态时滞等特点,开发出专家自整定抗时滞PID控制器。应用结果表明,新开发的PID反馈控制器,能够实现高效、稳定的CT反馈控制,CT±20℃命中率得到近5%的提高。（5）对于冷却线长度较短的热连轧线,应用超快冷技术已成为弥补其冷却能力不足的最有效手段。在系统分析产线特点的基础上,针对其轧后冷却调节时间短、温度修正手段不足等突出难题,结合超快冷工艺技术应用,开发出基于智能前馈设定的CT轧后冷却控制方法,该类产线CT±20℃命中率提升近8%。（6）热轧板带钢生产过程中,品种规格变化时的首卷钢受设备工况、控制系统计算偏差等因素影响,温度控制精度通常较差,影响产品批次稳定性。为此,结合热连轧线数据信息特点,引入大数据技术以利用轧线历史数据指导当前生产。通过数据库的建立以及智能算法的开发,形成了集数据记录、智能检索、指导生产为一体的大数据CT智能自适应系统。应用效果表明,针对部分钢种,CT±20℃命中率得到近2%的提高。（7）超快冷供水压力和集管流量的合理、高效调节,是提高冷却水利用率、保证带钢冷却过程温度控制精度的重要前提。针对超快冷高压动态供水、集管流量非线性调节等工艺特点,提出冷却介质调节效率的评价方法,并开发出基于调节效率的节能型高精度水压控制策略,在保证压力调节精度的同时,超快冷供水系统节能达20%。同时,开发出基于调节效率的超快冷集管流量PI控制器,并利用新建立的仿真模型对控制器参数的最优性进行了系统研究,实现了流量调节阀组不同初始开口度和干扰量条件下PI控制器参数的最优化。（8）基于超快冷工艺特点,开发和利用合理的冷却路径控制方法,实现热轧板带钢组织性能的综合调控,是新一代TMCP技术的最终目的所在。以厚度为22.0 mm的X80管线钢为研究对象,采用热轧实验与温度场模拟相结合的方式,对不同冷却路径下带钢厚度方向组织和性能均匀性进行了研究。结果表明,首先采用超快冷中等能力冷却（冷速约23℃/s）,再进行超快冷极限能力冷却（冷速约50℃/s）,实验钢厚度方向获得了较为均匀的组织和性能。该冷却路径下,实验钢屈服强度、抗拉强度及-20℃冲击功较常规层流冷却分别提升80 MPa、40 MPa和45 J,且厚度方向宏观硬度偏差控制在了20 HV以内。该研究成果对超快冷条件下高品质管线钢的生产具有重要的指导价值。本课题研究成果已成功应用于国内多条常规热连轧线,针对不同产品、规格及轧后冷却工艺制度,实现了 UFC-T、CT、冷却水流量、压力等工艺参数的高精度稳定控制。利用超快速冷却成套装备技术并配合高精度轧后冷却控制所提供的平台,成功开发出系列低成本高品质产品,并实现了稳定的大规模工业化生产,为企业降本增效和产品质量的提高做出了突出贡献。
王国栋,朱苗勇,王昭东,刘振宇,李建平,韩跃新[8]（2016）在《2011协同创新结硕果——钢铁关键共性技术研发进展》文中研究指明自2014年10月钢铁共性技术协同创新中心获批以来,东北大学工艺与装备研究平台的全体成员在近两年的协同创新工作中努力拼搏,勇攀高峰,各项工作不断向前推进,明确协同创新的目标,落实协同创新的任务,创新成果不断转化为生产力,为我国钢铁行业的结构调整和转型升级做出了重要贡献。根据国家的批复,协同创新中心的工艺与装备开发平台共有四个研究方向,即先进冶炼-连铸工艺与装备技术方向、先进常规流程热轧工艺技术与装备方向、先进短流程热轧工艺与装备技术方向、先进冷轧-热处理和涂镀工艺与装备技术方向。后来,根据需要,又增加了铁矿资源绿色开发利用方向。在这些重要的方向上,他们精心选择出10项重要的钢铁关键共性技术。
孙铁军[9]（2016）在《带钢卷取温度高精度预报及多目标优化控制策略研究》文中研究指明在现代钢铁工业中,层流冷却工艺是通过轧后强制水冷来改善带钢的组织性能,提高带钢质量和产量的过程。带钢在层流冷却过程中发生复杂的水冷、空冷换热及内部的热传导过程,具有工况条件变化剧烈、强非线性、参数时变、数学模型难以精确描述的复杂工业特性,而且整个冷却区的恶劣环境不能逐点安装温度检测仪表,带钢温度难以连续检测,现有的控制方法存在不能适应变化频繁的工况条件、过于依赖带钢温度模型精度的问题,导致卷取温度控制精度不高、对给定冷却速率跟踪效果差。本文以某钢铁公司带钢热连轧生产线的层流冷却过程为研究对象,以提高带钢成品质量为目标,从温度预报模型优化和多目标优化控制策略研究两方面入手,将先进控制理论和改进的优化算法引入到生产实际中,提出了基于再进化遗传算法的相关性剪枝法（Re-evolutionary Genetic Algorithm-Correlation Pruning Algorithm,REGA-CPA）优化的BP神经网络卷取温度预报模型和基于转基因多目标遗传算法（Transgenic Multi Objective Genetic Algorithm, TMOGA）的层流冷却优化控制策略,并利用层流冷却过程实际生产数据进行了仿真实验研究,仿真结果验证了所提出温度预报模型的高精度和多目标优化控制策略的有效性。本文研究工作具体表现在以下几个方面：1)再进化遗传算法（REGA）现有诸多改进遗传算法（Genetic Algorithm,GA）终究只是在种群的正常进化过程中所采取各种策略,在设计理念上明显受到自然界生物自然进化思想的束缚,对由于种群进化过程中的盲目性、随机性而引起的退化现象明显应对措施不足,对克服GA收敛速度慢和易陷于局部最优等缺点的效果终究有限。基于此,本文在进化策略上另辟蹊径,提出了一种基于重新进化思想的REGA。其中,首次提出了重新进化的思想,用“返祖”操作找回丢失的较优模式并将其耦合至下一代种群中,极大的提高了算法的收敛速度；分析了“种群解的空间跨度”和“基因段距离”对种群多样性的影响,用“优生”操作来推动算法从平面到多维空间的立体式搜索,以勘探和挖掘出更广、更优的寻优区间,并在种群进化后期,强力驱动算法收敛于全局最优.2)基于REGA-CPA优化的BP神经网络卷取温度预报模型本文提出了一种基于REGA-CPA优化的BP神经网络卷取温度预报模型,“阶段性跨度淘汰法”主要是从保持种群多样性方面考虑,随时考量整个种群在平面空间的分布均匀性,以拓展搜索空间,使算法能够在更广、更优的区域寻优；“DNA鉴定法”从多维空间来考量种群在全局空间的寻优遍历性,为判断任意两个个体在多维空间的距离提供了直观、高效的方法。仿真结果表明：该卷取温度预报模型的收敛速度快、精度高,满足实时在线的控制要求,预报精度在±10℃范围之内,3)“随机动态输入模式”卷取温度预报模型的在线应用在离线方式下训练好的基于REGA-CPA优化的BP神经网络卷取温度预报模型为主模型,即可应用于在线的卷取温度预报。鉴于层流冷却系统是一个强耦合、强非线性、大滞后且滞后的时间时变的系统,因主模型权值、阈值、结构已固定,在线预报卷取温度时,若干点的精度有时可能会低于离线时训练的精度。针对此问题,提出了“随机动态输入模式”卷取温度预报模型,以最大限度的保证在线温度预报模型的预报精度在±10℃范围以内,能为层流冷却的预设定及前馈控制提供可靠的参考数据,从而为进一步提高卷取温度的控制精度提供了新的途径。4)转基因多目标遗传算法（TMOGA）提出了TMOGA,利用历代种群Pareto前沿面的交集来提取较优模式并建立基因库,库中的优秀基因通过“转基因”的方式移植到下一代种群,以保证种群进化稳步向Pareto最优解集迫近；基于决策变量的拥挤距离策略和基因库的竞争机制,保持了种群的多样性,使算法可以挖掘和勘探出更广、更优的搜索空间；随机抽取基因的模式保证了历代种群Pareto前沿面均具有良好的空间分布均匀性；基因库的记忆、固化功能形成强力驱动机制,使算法接近收敛时迅速跳出局部前沿,快速逼近真实的Pareto最优解集。5)基于TMOGA的层流冷却系统粗调区优化控制策略针对如何提高带钢卷取温度的控制精度和如何准确跟踪给定冷却速率的问题,提出了基于TMOGA的层流冷却系统粗调区优化控制策略,用于搜索粗调区集管的最佳开闭模式集合（Pareto最优解集）；仿真结果表明,该多目标优化控制策略可获取全局Pareto最优解集且在空间分布均匀,所提供的决策变量丰富、合理,因此控制系统的控制范围广、精度高,对多目标的均衡能力强,从而为新钢种的开发、冷却工艺优化提供了强有力的技术手段,同时为发展高端、高附加值的带钢产品打下了坚实的基础。
李振垒[10]（2014）在《基于超快速冷却的热轧带钢轧后冷却控制系统与策略研究》文中指出在社会倡导“绿色制造与制造绿色”的大背景下,以超快速冷却技术为核心的新一代TMCP技术应用到热轧板带钢生产中,可实现以减量化的成分设计生产性能优良的钢铁产品,实现节省资源和能源、降低生产成本、挖掘钢材潜力,形成系统完整的绿色制造工艺。本文以国家“十二五”科技支撑计划中“钢铁行业绿色生产工艺技术与应用示范”项目子课题“热轧板带钢新一代TMCP装备及工艺技术开发与应用”为背景,围绕钢铁产业关键共性技术“新一代TMCP工艺技术”,通过开发基于超快速冷却的热轧带钢轧后冷却控制系统,旨在加快突破钢铁产业核心关键技术。本文对基于超快速冷却的多目标温度计算模型、多目标温度的解耦控制策略、提高多目标温度控制精度策略、冷却介质高精度控制策略和升速轧制下温度高精度控制策略进行了系统研究,在此基础上,开发了具有自主知识产权的“基于超快速冷却的热轧带钢轧后冷却控制系统”并应用于现场生产,取得了良好效果。（1）针对新增轧后超快冷的实际冷却工艺需求,建立了轧后多目标冷却控制系统。针对现场应用过程需求,对超快速冷却系统与层流冷却系统无缝衔接做了相关研究,提出超快冷柔性化控制模式；基于柔性化冷却模式对系统的要求,对多级控制系统结构特点的研究,优化设计了系统控制功能时序,实现了系统各功能之间合理分工协作。（2）针对超快速冷却过程特点,推导了基于超快冷的轧后冷却多目标温度控制模型,创建了水冷换热系数自适应模型。首先,通过对轧后冷却换热过程的分析,推导了轧后冷却温度计算模型；其次,通过对影响水冷换热效率因素的研究,回归获取了超快速冷却段水冷换热系数模型以及层流冷却段水冷换热系数模型；之后,针对复杂的水冷换热过程,以消除温度计算偏差、提高系统自适应能力为宗旨,建立了水冷换热系数自适应模型,提高了水冷温度计算的稳定性、计算过程的收敛性以及轧后冷却多目标温度计算模型的准确性。（3）采用专家系统PID与Fuzzy-PID控制策略,对冷却介质压力与流量进行解耦控制,该系统具有响应速度快、抗干扰能力强和稳定性好等特点。为了实现供水系统稳定性控制,提出轧线控制系统与泵站供水系统解耦控制策略；针对高压模式与低压模式冷却介质压力变化特性,采用专家系统调节PID控制参数的控制策略,实现了冷却介质压力的精度控制；针对不同类型冷却集管的流量变化特征,采用PID参数模糊自整定控制策略,实现各类型冷却集管流量的精度控制；针对冷却介质压力与流量的强耦合关系,采用冷却介质压力与流量解耦控制策略。在实际应用过程中解决了高压水控制过程中压力与流量、轧线水系统与泵站水系统强耦合的问题。（4）通过对轧后冷却不同位置工艺温度控制特征的研究,开发了超快冷条件下多目标温度高精度控制策略。针对控制过程中UFCT与CT之间控制特点及工艺需求,开发了UFCT与CT解耦控制策略、多元计算策略；为实现UFCT精确控制,开发了卷内自学习控制策略；针对超快冷冷却速率高的特点,依据现场生产数据,对典型厚度规格的带钢在超快速冷却过程厚度方向的温度分布进行了研究；为消除超快速冷却过程对CT精度控制的影响,开发温度计算补偿策略；针对反馈控制滞后的问题,设计了带滞后补偿的温度PID反馈控制策略；通过对带钢长度方向多目标温度均匀性控制的研究,在带钢长度方向采用5点自学习策略、UFCT与CT自学习控制策略独立并存方案。系统实现了多目标温度的精确控制,提高了带钢长度方向温度均匀性、增强了系统自适应能力及系统运行稳定性。（5）针对热轧带钢轧制过程速度变化不规则的特点,开发了带钢及样本TVD曲线的计算算法及在线循环修正策略,消除了速度波动对温度控制的影响。研究了带钢速度变化对带钢表面换热系数和带钢运行时间的影响；在研究不同长度的带钢在轧后冷却区运行过程中TVD曲线特征的基础上,提出了带钢整体TVD曲线运行制度算法、Sk段速度运行制度算法和样本速度计算策略；针对带钢运行速度不规则变化特征,提出带钢速度在线循环修正策略；上述速度运行制度算法、计算策略及修正策略实现了带钢样本在各微元冷却区运行历程的精确计算,并消除了速度波动对温度计算的影响。（6）所建立的轧后冷却多目标控制系统,已应用于现场生产,实现了轧后冷却UFCT与CT的高精度控制；在此基础上开发的低合金普碳钢与低合金管线钢,很好的实现了主要合金元素的减量化生产,且在大批量生产过程中,系统运行稳定,控制效果良好。为企业提质增效与降本增效做出了突出贡献,为企业创造了良好的经济效益。
二、中厚板水幕冷却专家系统（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、中厚板水幕冷却专家系统（论文提纲范文）
（1）热轧区域钢坯（板）周期传热边界特征与温度场的协同机制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 热轧区域系统的特点及传热研究重点 |
| 1.2.1 热轧区域系统特点 |
| 1.2.2 热轧区域传热研究重点 |
| 1.3 热轧区域传热研究现状 |
| 1.3.1 加热炉传热边界及传热模型研究现状 |
| 1.3.2 轧制传热边界及传热模型研究现状 |
| 1.3.3 层流冷却传热边界及传热模型研究现状 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 论文研究思路 |
| 第2章 钢坯(板)传热模型的建立 |
| 2.1 控制方程及定解条件 |
| 2.1.1 控制方程 |
| 2.1.2 定解条件 |
| 2.2 区域离散化 |
| 2.2.1 空间网格划分 |
| 2.2.2 导热微分方程的离散 |
| 2.3 边界处理 |
| 2.4 离散方程求解 |
| 2.5 小结 |
| 第3章 加热单元传热边界特征对传热过程影响 |
| 3.1 加热炉内传热过程分析 |
| 3.2 传热边界函数的获得 |
| 3.2.1 热平衡分析 |
| 3.2.2 炉温函数 |
| 3.2.3 对流换热系数 |
| 3.2.4 辐射全交换面积 |
| 3.3 传热边界特征及其对传热过程影响 |
| 3.3.1 炉温函数特征参数及其对传热过程影响分析 |
| 3.3.2 对流换热系数及其对传热过程的影响 |
| 3.3.3 辐射全交换面积的影响 |
| 3.4 案例分析 |
| 3.4.1 基本参数 |
| 3.4.2 传热边界函数特征参数的获得 |
| 3.4.3 钢坯温度场的验证 |
| 3.4.4 传热边界特征参数对温度场的影响 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 轧制单元传热边界特征对传热过程影响 |
| 4.1 轧制单元传热过程分析 |
| 4.2 轧制单元传热边界特征函数 |
| 4.2.1 空冷阶段边界函数 |
| 4.2.2 除鳞阶段边界函数 |
| 4.2.3 轧制阶段边界函数 |
| 4.3 轧制单元传热边界特征及其对钢坯温度场影响 |
| 4.3.1 空冷阶段 |
| 4.3.2 除鳞阶段 |
| 4.3.3 轧制阶段 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 层流冷却单元边界特征对传热过程影响 |
| 5.1 层流冷却单元传热过程分析 |
| 5.2 层流冷却传热边界函数 |
| 5.3 层流冷却传热边界特征参数 |
| 5.4 传热边界特征参数对传热过程影响规律 |
| 5.4.1 特征参数对传热过程影响规律分析 |
| 5.4.2 案例分析 |
| 5.5 小结 |
| 第6章 热轧区域传热边界与温度场协同 |
| 6.1 加热炉传热边界特征与温度场协同性 |
| 6.1.1 加热炉炉温振幅与周期的协同 |
| 6.1.2 加热炉炉温振幅与周期协同性应用 |
| 6.2 层流冷却传热边界特征与温度场协同性 |
| 6.2.1 水冷时间与振幅之间的协同 |
| 6.2.2 喷射高度与振幅之间的协同 |
| 6.2.3 水冷时间、喷射高度与振幅之间的协同 |
| 6.3 热轧区域传热边界特征与温度场协同性分析 |
| 6.4 小结 |
| 第7章 结论及展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 论文创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读博士学位期间取得的科研成果 |
| 附录2 攻读博士学位期间参加的科研项目 |
（2）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 |
（3）首钢中厚板品种钢板形工艺研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 首钢4300mm中板产线工装情况 |
| 1.2 TMCP中厚板板形控制技术简介 |
| 1.2.1 轧制技术 |
| 1.2.2 冷却技术 |
| 1.2.3 矫直技术 |
| 1.3 国内外板形调控技术及机型发展现状 |
| 1.3.1 国内板形调控技术及机型发展现状 |
| 1.3.2 国外板形调控技术及机型发展现状 |
| 1.3.3 首钢中板产线板形控制设备存在问题 |
| 第2章 首钢中厚板产线轧机轧制板形研究与优化 |
| 2.1 平直度和板凸度理论 |
| 2.2 首钢4300mm中厚板产线板形控制手段分析 |
| 2.3 首钢4300mm轧机辊型研究与优化 |
| 2.3.1 弯辊板形控制技术简介 |
| 2.3.2 研发思路首钢4300mm轧机辊型的摸索及优化 |
| 2.3.3 首钢4300mm轧机辊型优化的数值仿真分析 |
| 2.4 首钢4300mm轧机板形控制独有界面开发 |
| 2.4.1 道次复制功能界面开发(ScheduledMode) |
| 2.4.2 薄板板形控制界面开发(WavePrevevtion) |
| 2.4.3 板凸度自适应界面开发(Profileadaption) |
| 2.4.4 速度优化界面开发(SpeedOptimization) |
| 2.5 基于板凸度控制策略的中厚板板形控制方法 |
| 第3章 首钢中厚板产线轧后冷却过程板形控制 |
| 3.1 中厚板轧后冷却技术的发展 |
| 3.1.1 冷却技术的发展 |
| 3.1.2 加速冷却的目的 |
| 3.1.3 加速冷却工艺对设备的要求 |
| 3.1.4 冷却方式的类型 |
| 3.2 首钢4300mm中板产线轧机加速冷却设备简介 |
| 3.2.1 首钢4300mm中板产线ACC冷却设备简介 |
| 3.2.2 首钢4300mm中板产线超快冷设备简介 |
| 3.2.3 首钢4300mm中板产线厚板轧机UFC+ACC联动冷却简介 |
| 3.3 冷却过程中基于相变的水比调节技术 |
| 3.3.1 基于相变水比调节技术 |
| 3.3.2 基于相变水比调节技术应用实例 |
| 3.4 “微中浪控制法”开发与应用 |
| 3.4.1 “微中浪控制法”原理介绍 |
| 3.4.2 “微中浪轧制法”应用实例 |
| 3.5 “轧后冷却相变”开发与应用 |
| 3.5.1 “轧后冷却相变”原理介绍 |
| 3.5.2 “轧后冷却相变”应用实例 |
| 第4章 矫直工艺优化及应用 |
| 4.1 中厚板矫直机发展简介 |
| 4.2 首钢4300mm中板产线热矫直机特点 |
| 4.2.1 首钢4300mm中板产线热矫直机参数 |
| 4.2.2 首钢4300mm中板产线热矫直机特点 |
| 4.3 矫直原理简介 |
| 4.3.1 中厚板材的应力应变关系 |
| 4.3.2 弯曲变形与曲率的几何关系 |
| 4.3.3 中厚板材在弯曲时的挠度变化 |
| 4.4 塑性变形率与板形对应关系研究 |
| 4.4.1 有限元模型的建立及仿真 |
| 4.4.2 仿真结果分析 |
| 4.5 首钢4300mm中板产线TMCP钢板矫直策略研究 |
| 4.5.1 厚度小于15mm钢板矫直策略 |
| 4.5.2 厚度大于15mm钢板矫直策略 |
| 4.5.3 首钢4300mm中板产线TMCP钢板矫直策略结论 |
| 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 |
（4）南钢中厚板热处理项目管理（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究方向及意义 |
| 1.4 研究方法及路线 |
| 第二章 项目管理理论 |
| 2.1 项目管理理论概述 |
| 2.2 项目管理的基本原理和方法 |
| 2.3 钢铁行业项目管理的内容与特点 |
| 第三章 国内热处理项目管理应用分析 |
| 3.1 国内中厚板热处理项目管理发展概述 |
| 3.1.1 国内中厚板热处理行业状况 |
| 3.1.2 热处理项目管理的运用 |
| 3.2 武钢中厚板热处理特点及优势 |
| 3.3 中厚板热处理存在的主要问题 |
| 第四章 南钢中厚板热处理项目现状及定位 |
| 4.1 南钢中厚板热处理项目概述 |
| 4.2 项目设计原则 |
| 4.3 项目产品规模及产品定位 |
| 第五章 南钢中厚板热处理项目建设管理的改进 |
| 5.1 工艺技术管理 |
| 5.2 主要设备及技术要求 |
| 5.3 热处理项目组织结构 |
| 5.3.1 组织架构 |
| 5.3.2 角色分工 |
| 5.3.3 沟通协调与决策机制 |
| 5.4 项目进度管理 |
| 5.4.1 项目进度管理的定义和特点 |
| 5.4.2 南钢中厚板热处理项目进度管理 |
| 5.5 项目质量管理 |
| 5.5.1 项目质量管理的定义 |
| 5.5.2 南钢中厚板热处理项目质量管理 |
| 5.6 项目成本管理及在南钢热处理项目的应用 |
| 5.7 环境安全及消防管理 |
| 第六章 南钢中厚板热处理项目实施评价 |
| 6.1 热处理设计技术指标 |
| 6.2 热处理项目设备能力评定 |
| 6.2.1 抛丸能力评定 |
| 6.2.2 加热能力评定 |
| 6.2.3 淬火能力评定 |
| 6.3 南钢热处理项目技术水平 |
| 第七章 中厚板热处理项目持续改进 |
| 7.1 设备检修及大中修管理制度 |
| 7.2 设备备件和材料管理制度 |
| 7.3 高压大水量微快速淬火新技术推进70-80mm调质板品种开发 |
| 7.4 降低调质板淬火过程中用水耗量 |
| 第八章 发展与展望 |
| 8.1 本文的研究总结 |
| 8.2 发展展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（5）带钢控制冷却热边界条件反演（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 研究带钢控制冷却温度场的意义 |
| 1.3 关于控制冷却的国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 传热学反问题对研究带钢冷却温度场的意义 |
| 1.5 反问题及传热学反问题发展状况 |
| 1.6 本文的研究目的和研究内容 |
| 2 带钢冷却正问题的求解 |
| 2.1 带钢控制冷却物理模型概述 |
| 2.2 控制冷却系统的工艺要求 |
| 2.3 建立带钢冷却的数学模型 |
| 2.3.1 基础模型 |
| 2.3.2 直角坐标系中的二维对流-扩散方程的离散 |
| 2.3.3 用控制容积积分法进行离散 |
| 2.3.4 三点格式的界面总通量表达式 |
| 2.3.5 五点格式的通用离散方程 |
| 2.4 仿真计算所需的参数 |
| 2.4.1 计算中所做的假设 |
| 2.4.2 热流密度 |
| 2.4.3 带钢材料参数 |
| 2.5 网格无关性验证 |
| 2.6 温度场的求解 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 基于预测控制的反问题模型 |
| 3.1 预测控制的产生与发展 |
| 3.2 预测控制的基本方法原理 |
| 3.2.1 预测模型 |
| 3.2.2 滚动优化 |
| 3.2.3 反馈校正 |
| 3.3 基于阶跃响应的动态矩阵控制 |
| 3.3.1 预测模型 |
| 3.3.2 滚动优化 |
| 3.3.3 反馈校正 |
| 3.4 基于预测模型和滚动优化的热流分布反演 |
| 3.4.1 建立预测模型 |
| 3.4.2 滚动优化目标函数 |
| 3.4.3 正则化参数的确定 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 数值试验及讨论 |
| 4.1 带钢壁面热流分布反演的系统结构图 |
| 4.2 数值仿真试验及讨论 |
| 4.2.1 DMC反演方案可行性分析 |
| 4.2.2 不同测量误差对反演结果的影响 |
| 4.2.3 未来时间步对反演结果的影响 |
| 4.2.4 测点位置对反演结果的影响 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
（6）基于超快冷的中厚板温控形变耦合工艺及控冷模型的研究与工业应用（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 轧后超快速冷却技术的发展 |
| 1.3 温控形变耦合控制技术的发展 |
| 1.4 冷却温度控制模型的发展 |
| 1.4.1 温度场模型概述 |
| 1.4.2 自学习模型概述 |
| 1.5 本文研究的主要内容 |
| 第2章 温控形变基础模型的研究 |
| 2.1 轧制变形有限元基本理论 |
| 2.2 温度场有限元基本理论 |
| 2.3 热力耦合有限元模型的分析 |
| 2.3.1 轧制变形参数 |
| 2.3.2 冷却换热参数 |
| 2.3.3 冷却渗透度的定义 |
| 2.4 温控形变下金属不均匀变形机理模型的建立 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 温控形变过程中冷却参数对金属变形的影响 |
| 3.1 冷却强度对金属变形的影响 |
| 3.1.1 轧件厚向温度场分析 |
| 3.1.2 轧件内部金属横向流动分析 |
| 3.1.3 轧件内部金属塑性变形分析 |
| 3.2 水冷时间对金属变形的影响 |
| 3.2.1 轧件厚向温度场分析 |
| 3.2.2 轧件内部金属横向流动分析 |
| 3.2.3 轧件内部金属塑性变形分析 |
| 3.3 空冷时间对金属变形的影响 |
| 3.3.1 轧件厚向温度场分析 |
| 3.3.2 轧件内部金属横向流动分析 |
| 3.3.3 轧件内部金属塑性变形分析 |
| 3.4 相同温差不同温度梯度条件对金属变形的影响 |
| 3.4.1 轧件厚向温度场分析 |
| 3.4.2 轧件内部金属横向流动分析 |
| 3.4.3 轧件内部金属塑性变形分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 温控形变过程中轧制参数对金属变形的影响 |
| 4.1 轧制温度对金属变形的影响 |
| 4.1.1 轧件厚向温度场分析 |
| 4.1.2 轧件内部金属横向流动分析 |
| 4.1.3 轧件内部金属塑性变形分析 |
| 4.2 轧制厚度对金属变形的影响 |
| 4.2.1 轧件厚向温度场分析 |
| 4.2.2 轧件内部金属横向流动分析 |
| 4.2.3 轧件内部金属塑性变形分析 |
| 4.3 压下率和温度梯度对金属变形作用的等效关系 |
| 4.3.1 轧件厚向温度场分析 |
| 4.3.2 轧件内部金属横向流动分析 |
| 4.3.3 轧件内部金属塑性变形分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 温控形变耦合工艺的实验研究 |
| 5.1 实验装置开发 |
| 5.2 冷却温控能力的测定 |
| 5.2.1 实验材料与方法 |
| 5.2.2 实验结果和分析 |
| 5.3 单道次常规工艺与温控形变工艺对比 |
| 5.3.1 实验材料与方法 |
| 5.3.2 实验结果和分析 |
| 5.4 同温差不同温度梯度轧制工艺的对比 |
| 5.4.1 实验材料与方法 |
| 5.4.2 实验结果分析 |
| 5.5 多道次不同轧制阶段温控形变工艺的对比 |
| 5.5.1 实验材料与方法 |
| 5.5.2 实验结果和分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 快速高精度控冷模型的研发 |
| 6.1 1.5D温度场模型的建立 |
| 6.1.1 区域变网格划分 |
| 6.1.2 复合边界条件 |
| 6.1.3 模型性能测评 |
| 6.2 VSG自学习模型的建立 |
| 6.2.1 多维空间坐标系建立 |
| 6.2.2 变步长坐标维度划分 |
| 6.2.3 网格聚类化方法 |
| 6.2.4 目标系数的预测 |
| 6.2.5 模型性能测评 |
| 6.3 IA智能控制策略的研究 |
| 6.3.1 IA技术的运用 |
| 6.3.2 IA冷却控制策略研究 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 中厚板在线控冷系统及温控形变工艺的工业应用 |
| 7.1 基于超快冷的在线冷却装备介绍 |
| 7.1.1 轧后冷却控制装备 |
| 7.1.2 轧制过程中冷却控制装备 |
| 7.2 冷却控制系统优化 |
| 7.2.1 自动化控制系统架构 |
| 7.2.2 温度控制精度 |
| 7.3 智能化冷却控制策略 |
| 7.3.1 IA智能控制策略在轧后超快速冷却中的应用 |
| 7.3.2 温控形变耦合工艺控制策略的建立 |
| 7.4 轧制节奏的高效控制 |
| 7.5 应用轧后超快冷生产的系列产品 |
| 7.5.1 低成本建筑钢的应用 |
| 7.5.2 管线钢的应用 |
| 7.6 温控形变耦合工艺的工业化试验 |
| 7.7 本章小结 |
| 第8章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间完成的工作 |
| 作者简介 |
（7）超快冷条件下热轧板带钢轧后冷却控制方法研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 热轧板带钢轧后冷却技术发展概况 |
| 1.2.1 轧后冷却装备发展概况 |
| 1.2.2 轧后冷却数学模型概况 |
| 1.3 技术开发难点 |
| 1.3.1 超快速冷却数学模型的建立 |
| 1.3.2 UFC-T的高精度控制 |
| 1.3.3 超快冷条件下CT的高精度控制 |
| 1.3.4 有压冷却水的动态高精度控制 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第2章 基于超快冷的轧后冷却数学模型建立 |
| 2.1 经典传热理论 |
| 2.1.1 热传导 |
| 2.1.2 热对流 |
| 2.1.3 热辐射 |
| 2.1.4 热物性参数 |
| 2.2 轧后冷却换热过程分析 |
| 2.3 有限差分方程的建立 |
| 2.3.1 有限差分法数学描述 |
| 2.3.2 差异化离散模型的建立 |
| 2.3.3 内部节点差分方程的建立 |
| 2.3.4 边界节点差分方程的建立 |
| 2.4 换热系数模型的建立 |
| 2.4.1 空冷对流换热系数模型的建立 |
| 2.4.2 水冷对流换热系数模型的建立 |
| 2.4.3 模型修正系数的优化处理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 超快冷控制策略开发与应用 |
| 3.1 超快冷过程控制原理 |
| 3.2 UFC-T高精度控制方法研究 |
| 3.2.1 轧后冷却布置概况和工艺特点 |
| 3.2.2 最优化组态设定策略的开发 |
| 3.2.3 UFC-T智能自适应系统的开发 |
| 3.3 带钢头部特殊冷却控制策略研究 |
| 3.3.1 层流冷却区域头部不冷控制策略的开发与应用 |
| 3.3.2 超快冷区域头部弱冷控制策略的开发与应用 |
| 3.3.3 基于压力预补偿的超快冷区域头部不冷控制策略开发与应用 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 卷取温度智能控制方法研究与应用 |
| 4.1 CT智能PID反馈控制器的开发 |
| 4.1.1 CT PID反馈控制器原理分析 |
| 4.1.2 专家自整定抗时滞PID控制器的开发 |
| 4.1.3 应用效果 |
| 4.2 短冷却线CT高精度智能控制方法研究 |
| 4.2.1 短冷却线轧后冷却布置概况 |
| 4.2.2 短冷却线CT高精度控制难点 |
| 4.2.3 CT智能前馈设定控制方法研究与应用 |
| 4.3 基于大数据的CT智能自适应系统开发 |
| 4.3.1 数据准备及处理 |
| 4.3.2 实测温度滤波算法的开发 |
| 4.3.3 CT智能自适应模型的建立 |
| 4.3.4 应用效果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 冷却水压力和流量控制方法研究与应用 |
| 5.1 超快冷水系统的构成 |
| 5.2 超快冷节能型水压控制策略的开发 |
| 5.2.1 超快冷水压调节效率方程的建立 |
| 5.2.2 水压最优控制策略的开发 |
| 5.3 超快冷集管流量控制方法研究 |
| 5.3.1 超快冷集管流量数学模型的建立 |
| 5.3.2 基于调节效率的集管流量PI控制器的开发 |
| 5.3.3 PI控制器增益参数的最优化整定 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 X80管线钢轧后冷却过程组织和性能均匀性研究 |
| 6.1 实验材料及方法 |
| 6.2 带钢轧后冷却温度场模拟 |
| 6.3 试验结果与分析讨论 |
| 6.3.1 厚度方向显微组织分析 |
| 6.3.2 力学性能分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 轧后冷却控制方法工业化应用 |
| 7.1 超快冷条件下轧后冷却数学模型工业化应用 |
| 7.2 轧后冷却高精度温度控制应用 |
| 7.2.1 短冷却线温度控制精度 |
| 7.2.2 常规热连轧线温度控制精度 |
| 7.3 冷却水压力和流量控制应用 |
| 7.3.1 节能型水压控制策略应用 |
| 7.3.2 超快冷集管流量控制方法应用 |
| 7.4 低成本高品质产品开发应用 |
| 7.4.1 低成本普碳钢应用 |
| 7.4.2 低合金X80管线钢的应用 |
| 7.4.3 厚规格高韧X70管线钢的应用 |
| 7.5 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 |
（9）带钢卷取温度高精度预报及多目标优化控制策略研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 1 文献综述 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 加速冷却过程工艺、应用现状及特点 |
| 1.2.1 加速冷却过程工艺 |
| 1.2.2 加速冷却装置的国内外应用现状 |
| 1.2.3 加速冷却过程特点 |
| 1.3 热轧带钢层流冷却温度模型建模方法研究现状 |
| 1.3.1 基于统计的代数方程和简化微分形式的温度模型 |
| 1.3.2 细化控制“粒度”的温度模型 |
| 1.3.3 基于误差补偿的卷取温度预报模型 |
| 1.3.4 基于热传导机理的动态温度模型 |
| 1.4 热轧带钢层流冷却过程控制方法及策略研究现状 |
| 1.4.1 基于经验统计模型和表格分级策略的开环控制方法 |
| 1.4.2 基于优化模型的开环控制 |
| 1.4.3 基于预设定和线性补偿模型相结合的控制方法 |
| 1.4.4 基于先进智能技术的控制方法 |
| 1.5 存在的问题 |
| 1.5.1 层流冷却过程建模存在的问题 |
| 1.5.2 热轧带钢层流冷却过程控制方法及策略存在的问题 |
| 1.6 论文的主要研究内容 |
| 1.7 论文的结构安排 |
| 1.8 本章小结 |
| 2 热轧带钢层流冷却数学模型 |
| 2.1 层流冷却系统的主要设备和工艺流程描述 |
| 2.2 经典传热理论 |
| 2.2.1 Fourier偏微分导热方程 |
| 2.2.2 牛顿冷却对流换热方程 |
| 2.2.3 Stefan-Boltzmann辐射换热方程 |
| 2.3 层流冷却数学模型 |
| 2.3.1 统计理论模型 |
| 2.3.2 指数模型 |
| 2.4 有限差分模型 |
| 2.4.1 有限差分法 |
| 2.4.2 有限差分方程的数学基础 |
| 2.4.3 带钢有限差分温降模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 GA优化神经网络算法理论基础和研究现状 |
| 3.1 BP神经网络及其优化技术 |
| 3.1.1 BP神经网络 |
| 3.1.2 BP神经网络优化技术 |
| 3.2 遗传算法 |
| 3.2.1 智能优化算法简介 |
| 3.2.2 GA的基本原理 |
| 3.2.3 GA的理论研究及改进现状 |
| 3.2.4 遗传算法的应用概况 |
| 3.3 GA优化神经网络算法及研究现状 |
| 3.3.1 GA优化神经网络算法 |
| 3.3.2 GA优化神经网络算法的研究现状 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 REGA-CPA优化的带钢卷取温度预报模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 再进化遗传算法(REGA) |
| 4.2.1 种群个体在空间的分布表示 |
| 4.2.2 “优生”操作 |
| 4.2.3 “返祖”操作 |
| 4.2.4 包含“返祖”操作的GA模式定理 |
| 4.2.5 实现REGA的关键步骤 |
| 4.3 基于REGA的相关性剪枝算法(REGA-CPA) |
| 4.3.1 神经网络的相关性剪枝算法 |
| 4.3.2 REGA-CPA |
| 4.4 BP神经网络的卷取温度预报模型 |
| 4.4.1 BP神经网络结构设计方案 |
| 4.4.2 BP神经网络卷取温度预报模型的实现 |
| 4.4.3 “随机动态输入模式”温度模型的在线应用 |
| 4.5 仿真实验及性能分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于TMOGA的层流冷却系统粗调区多目标优化控制策略 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 算法基于层流冷却系统多目标优化问题的数学描述 |
| 5.3 Pareto前沿面特性分析 |
| 5.4 基于优化的多目标函数设计 |
| 5.4.1 基于热传导方程的目标优化卷取温度函数地f_1(a) |
| 5.4.2 基于给定冷却速率目标优化函数f_2(a) |
| 5.4.3 基于优化的多目标函数F(a) |
| 5.5 基于TMOGA搜索集管最佳开闭模式的关键思路 |
| 5.5.1 初始化种群 |
| 5.5.2 基因库的建立 |
| 5.5.3 基于基因库的较优基因段(较优模式)的提取 |
| 5.5.4 转基因操作 |
| 5.5.5 基因库的竞争机制 |
| 5.5.6 较优基因段的随机抽取模式 |
| 5.5.7 基因库的记忆功能 |
| 5.5.8 基于决策变量的拥挤距离策略 |
| 5.6 基于转基因多目标遗传算法(TMOGA)的实现 |
| 5.7 基于TMOGA的层流冷却系统粗调区优化控制策略 |
| 5.7.1 前馈控制 |
| 5.7.2 从Pareto最优解集获取粗调区集管最佳开闭模式的规则 |
| 5.7.3 带钢的分段控制 |
| 5.7.4 反馈控制 |
| 5.7.5 带钢头尾的自适应控制 |
| 5.7.6 约束表达式 |
| 5.8 仿真实验和性能分析 |
| 5.9 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 某钢厂带钢热连轧生产线实时数据 |
| 作者简历及在学研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（10）基于超快速冷却的热轧带钢轧后冷却控制系统与策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的和意义 |
| 1.2 热轧带钢轧后冷却技术概述 |
| 1.2.1 轧后冷却装备发展概况 |
| 1.2.2 轧后冷却模型研究综述 |
| 1.3 技术开发难点 |
| 1.3.1 基于超快冷的多目标温度计算模型 |
| 1.3.2 冷却介质高精度控制 |
| 1.3.3 多目标精度控制 |
| 1.3.4 速度时变性对温度控制影响 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第2章 基于超快冷的轧后控制冷却系统 |
| 2.1 基于超快冷的轧后冷却工艺 |
| 2.2 超快冷与层流冷却无缝衔接技术研究 |
| 2.2.1 系统衔接方式 |
| 2.2.2 柔性化冷却模式 |
| 2.3 多目标控制系统结构 |
| 2.3.1 多级控制系统 |
| 2.3.2 控制时序流程 |
| 2.4 系统控制功能 |
| 2.4.1 数据管理 |
| 2.4.2 物料跟踪管理 |
| 2.4.3 模型设定计算 |
| 2.4.4 速度在线循环修正计算 |
| 2.4.5 温度反馈计算 |
| 2.4.6 自学习计算 |
| 2.4.7 冷却介质的精度控制 |
| 2.4.8 系统监控与维护 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 高精度轧后冷却数学模型的建立 |
| 3.1 轧后冷却温度计算模型的建立 |
| 3.1.1 轧后冷却换热过程分析 |
| 3.1.2 空冷温度计算模型 |
| 3.1.3 水冷温度计算模型 |
| 3.2 轧后冷却换热系数模型的建立 |
| 3.2.1 空冷换热系数模型 |
| 3.2.2 水冷换热系数模型 |
| 3.3 换热系数自适应模型的研究 |
| 3.3.1 换热系数自适应 |
| 3.3.2 换热系数自适应模型的建立 |
| 3.3.3 换热系数自适应的优化处理 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 冷却介质高精度控制策略研究 |
| 4.1 水系统稳定性研究 |
| 4.1.1 供水系统稳定性 |
| 4.1.2 轧线系统与泵站供水系统解耦控制 |
| 4.2 冷却介质压力的精度控制策略研究 |
| 4.2.1 压力的专家PID控制策略 |
| 4.2.2 组合控制策略研究 |
| 4.3 冷却介质流量的精度控制策略 |
| 4.3.1 冷却集管流量特性研究 |
| 4.3.2 冷却介质流量的PID控制算法 |
| 4.3.3 PID参数的模糊自整定算法 |
| 4.4 冷却介质的解耦控制研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 超快冷条件下多目标温度控制策略 |
| 5.1 UFCT与CT解耦控制策略研究 |
| 5.2 超快冷温度精度控制研究 |
| 5.2.1 多元化计算策略 |
| 5.2.2 超快冷温度精度控制策略 |
| 5.2.3 超快速冷却过程温度分析 |
| 5.3 卷取温度精度控制研究 |
| 5.3.1 温度计算补偿策略 |
| 5.3.2 温度的PID反馈控制算法 |
| 5.3.3 具有滞后补偿的反馈控制研究 |
| 5.4 多目标温度自学习控制策略研究 |
| 5.4.1 长度方向均匀性控制策略 |
| 5.4.2 自学习控制策略的实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 升速轧制下温度高精度控制策略研究 |
| 6.1 速度变化对轧后冷却温度影响 |
| 6.1.1 速度变化对换热系数的影响 |
| 6.1.2 速度变化对冷却时间的影响 |
| 6.2 TVD曲线特征的研究 |
| 6.2.1 典型TVD曲线的计算 |
| 6.2.2 短坯TVD曲线特征 |
| 6.2.3 长坯TVD曲线特征 |
| 6.3 TVD曲线计算算法研究 |
| 6.3.1 TVD曲线计算算法 |
| 6.3.2 样本速度曲线计算策略 |
| 6.4 温度在线循环修正策略研究 |
| 6.4.1 在线循环修正策略研究 |
| 6.4.2 修正策略在线应用 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 轧后多目标冷却控制系统工业应用 |
| 7.1 多目标冷却控制系统应用 |
| 7.2 冷却介质精度控制应用 |
| 7.2.1 冷却介质压力精度控制应用 |
| 7.2.2 冷却介质流量精度控制应用 |
| 7.3 样本速度计算的应用 |
| 7.4 灵活的控制策略 |
| 7.5 控制系统的在线应用 |
| 7.5.1 冷却工艺温度控制精度 |
| 7.5.2 低合金普碳钢应用 |
| 7.5.3 低合金管线钢应用 |
| 7.6 本章小结 |
| 第8章 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、中厚板水幕冷却专家系统（论文参考文献）
- [1]热轧区域钢坯（板）周期传热边界特征与温度场的协同机制[D]. 陈德敏. 武汉科技大学, 2020(01)
- [2]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)
- [3]首钢中厚板品种钢板形工艺研究与应用[D]. 孟冬立. 燕山大学, 2017(12)
- [4]南钢中厚板热处理项目管理[D]. 何刚. 东南大学, 2017(01)
- [5]带钢控制冷却热边界条件反演[D]. 刘瑶. 重庆大学, 2017(06)
- [6]基于超快冷的中厚板温控形变耦合工艺及控冷模型的研究与工业应用[D]. 张田. 东北大学, 2017(06)
- [7]超快冷条件下热轧板带钢轧后冷却控制方法研究与应用[D]. 李旭东. 东北大学, 2017(06)
- [8]2011协同创新结硕果——钢铁关键共性技术研发进展[A]. 王国栋,朱苗勇,王昭东,刘振宇,李建平,韩跃新. 2016年全国轧钢生产技术会议论文集, 2016
- [9]带钢卷取温度高精度预报及多目标优化控制策略研究[D]. 孙铁军. 北京科技大学, 2016(08)
- [10]基于超快速冷却的热轧带钢轧后冷却控制系统与策略研究[D]. 李振垒. 东北大学, 2014(07)