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申请/专利权人:苏州大学
摘要:本发明涉及一种厚板轧制规程智能优化方法、设备及介质,方法包括采用缺陷闭合准则计算所有道次的压下量范围;在每一道次的压下量范围中进行取值,计算轧件出口半厚,并基于轧件出口半厚计算得到轧制能耗模型的参数;将计算得到的轧制能耗模型的参数代入能耗模型公式中,计算得到每一道次的轧制能耗,根据轧制能耗计算得到所有道次的轧制总能耗;将所有道次的轧制总能耗和轧制负荷差值平方和作为目标函数,使用多目标粒子群算法对轧制规程进行优化。本发明以轧制负荷差值平方和与轧制总能耗为目标函数,在满足缺陷闭合准则等条件的基础上采用多目标粒子群算法对厚板轧制规程进行优化,从而能够获得高质量且低能耗的轧制规程设计。
主权项:1.一种厚板轧制规程智能优化方法,其特征在于:包括:S1:采用缺陷闭合准则计算所有道次的压下量范围;在步骤S1中,所述缺陷闭合准则为: 式中,l为接触弧长度,ht=2hm为轧件平均厚度;S2:在每一道次的压下量范围中进行取值,计算轧件出口半厚,并基于所述轧件出口半厚计算得到轧制能耗模型的参数,其中前一道次的轧件出口半厚等于后一道次的轧件入口半厚;S3:将计算得到的轧制能耗模型的参数代入能耗模型公式中,计算得到每一道次的轧制能耗,根据轧制能耗计算得到所有道次的轧制总能耗;在步骤S3中,所述轧制能耗模型为: 式中,U为秒体积流量,v0为轧制入口速度,vR为轧辊速度,Δv为轧件与轧辊之间的速度不连续量,R为轧辊半径,l为接触弧的水平投影长度,αn为中性角,h0为轧件入口厚度,h1为轧件出口厚度,Δh为压下量,hm为平均厚度,b0为轧件入口宽度,b1为轧件出口宽度,Δb为宽展变化量,σs为变形抗力,m为摩擦因子,k为剪切屈服强度,θ为咬入角,ε2=lnb1b0和ε3=-lnh0h1分别为宽度和厚度方向上的对数应变,为内部塑性变形功率,为摩擦功率,为剪切功率;经过上式计算求得内部塑性变形功率摩擦功率和剪切功率因此,每一道次的厚板轧制能耗可按下式进行计算: 式中,为内部塑性变形功率,为摩擦功率,为剪切功率;S4:将所有道次的轧制总能耗和轧制负荷差值平方和作为目标函数,使用多目标粒子群算法对轧制规程进行优化;在步骤S4中,将所有道次的轧制总能耗和轧制负荷差值平方和作为目标函数,使用多目标粒子群算法对轧制规程进行优化的方法,包括:设定如下所示的多目标优化问题: 式中,为所有道次的轧制总能耗,为第i道次的轧制能耗,为所有道次的轧制负荷差值平方和,Δsi为第i道次的轧制负荷差值,其差值越小,轧机能力发挥越好;为缺陷闭合准则,εi,εmin,εmax为各道次的压下率及其最小值、最大值,Pi和Pmax分别表示各道次轧制力及轧机允许的最大轧制力,θ和θmax为各道次的咬入角及其最大允许值。
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