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申请/专利权人:湖南华菱涟源钢铁有限公司;湖南华菱涟钢特种新材料有限公司
摘要:本申请公开了一种小凸度电工钢及其制备方法和应用。一种小凸度电工钢的制备方法,该制备方法包括:对所述电工钢铸坯和所述非电工钢铸坯进行交替热连轧,得到所述小凸度电工钢;其中,所述自动化控制系统包括基础自动化系统和二级过程控制系统,所述二级过程控制系统包括自学习模型,所述自学习模型用于根据电工钢和非电工钢的物理化学数据、轧制参数和轧制后凸度的函数关系对包括工作辊窜辊、弯辊力动态和轧制温度在内的轧制参数进行优化。根据本申请实施例,能够降低电工钢热轧基板的凸度,使得热轧基板截面的局部高点≤10μm,且酸轧后表面质量正常无起筋缺陷。
主权项:1.一种小凸度电工钢的制备方法,包括自动化控制系统和铸轧装置,其特征在于,采用薄板坯连铸连轧工艺进行生产,该制备方法包括:对电工钢钢水和非电工钢钢水进行精炼,得到精炼电工钢钢水和精炼非电工钢钢水,所述精炼电工钢钢水中含有以质量百分比计的如下组分:0.000%≤C≤0.006%,0.3%≤Si≤0.9%,0.2%≤Mn≤0.5%,0.01%≤P≤0.1%,0.000%≤S≤0.006%,0.2%≤Al≤0.5%,0.0000%≤N≤0.0050%及0.0000%≤Ti≤0.0050%,其余为铁和不可避免的微量元素;对所述精炼电工钢钢水和所述精炼非电工钢钢水分别进行连铸浇注,得到电工钢铸坯和非电工钢铸坯;对所述电工钢铸坯和所述非电工钢铸坯进行交替热连轧,得到所述小凸度电工钢;其中,所述自动化控制系统包括基础自动化系统和二级过程控制系统,所述二级过程控制系统包括自学习模型,所述自学习模型用于根据电工钢和非电工钢的物理化学数据、轧制参数和轧制后凸度的函数关系对包括工作辊窜辊、弯辊力动态和轧制温度在内的轧制参数进行优化;所述电工钢和非电工钢的物理化学数据包括钢坯成分;在对所述电工钢铸坯和所述非电工钢铸坯进行交替热连轧的步骤中,包括:将所述电工钢铸坯和所述非电工钢铸坯分别置于第一摆动式加热炉和第二摆动式加热炉中,所述第一摆动式加热炉出口与热连轧相连,通过加热炉摆动段将所述电工钢铸坯或所述非电工钢铸坯从第二摆动式加热炉输送至第一摆动式加热炉,进行交替热连轧;在所述摆动式加热炉中,所述电工钢铸坯的加热温度为1100-1160℃,出炉温度为1020-1080℃;所述自学习模型包括短期学习和长期学习;所述短期学习包括:先在模型中输入不同炉号钢坯的物理化学数据、轧制参数以及轧制后的凸度,对模型进行训练,得到钢坯的物理化学数据、轧制参数与凸度之间的函数关系,再输入设定的凸度值和钢坯的物理化学数据,模型根据训练得到的函数关系得出对应的轧制参数,再通过所述基础自动化系统进行调整实施;区分第一摆动式加热炉与第二摆动式加热炉中的钢坯,各自学习对应加热炉的数据;所述长期学习包括:先在模型中输入不同钢种钢坯的物理化学数据、轧制参数以及轧制后的凸度,对模型进行训练,得到钢坯的物理化学数据、轧制参数与凸度之间的函数关系,再输入设定的凸度值和钢坯的物理化学数据,模型根据训练得到的函数关系得出对应的轧制参数,再通过所述基础自动化系统进行调整实施;细分钢坯的物理化学数据和轧制参数,划分小区间,持续优化模型数据。
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百度查询: 湖南华菱涟源钢铁有限公司 湖南华菱涟钢特种新材料有限公司 小凸度电工钢及其制备方法和应用
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