本发明公开一种大线能量焊接用钢板的控制轧制与控制冷却方法,属于金属轧制技术领域,包括冶炼、钢坯加热、轧制、冷却工序,轧制工序包括精轧步骤,轧制工序中,钢坯经加热奥氏体化后不进行粗轧,粗轧压下率为0%,直接空冷至精轧开轧温度后进行多道次精轧;精轧的开轧温度为820℃~900℃,精轧总累计压下率为85%~90%;冷却工序采用层流冷却方式,精轧后冷却开始温度为700℃~750℃,冷却速度为1℃/s~3℃/s,终冷温度为420℃~480℃,终冷后空冷至室温;本发明在不改变现有大线能量焊接用钢成分体系的前提下,通过优化控制轧制与控制冷却工艺,制备出焊接性能稳定、高强韧性的大线能量焊接用钢板。
📄 2026107284115
📂 B21B37_74
👤 龙岩学院
📅 2026-05-26
本发明公开了一种温轧机分段加热装置。本发明包括外壳、温控装置、滑移装置和控制中心。外壳起防护作用,为温控装置和滑移装置提供密闭的空间,也起到一定的保温作用;温控装置呈“入”字形且分四段加热,使得轧辊受热面积大受热均匀,温控装置主要对轧辊进行感应加热并实时控制温度,若温度过高可通入氮气进行局部降温;滑移装置主要通过垂直传送带带动温控装置在竖直导轨底座上运动,控制温控装置与轧辊间的距离,并能保证温控装置加热位置固定;控制中心将采集到的位移和温度值与临界值比较,控制温控装置的位置以及轧辊温度。该装置结构简单,加热速度快且均匀,能实时控制轧辊温度和温度补偿,使轧辊温度在误差范围内。
📄 2017104150868
📂 B21B37_74
👤 杭州电子科技大学
📅 2017-06-05
本申请提供一种基于人工智能和有限元分析的轧制控制装置及方法,通过启动人工智能客户端采集轧制过程中带钢表面各个点的初始轧制温度,得到带钢轧制温度阵列;确定带钢轧制温度阵列的离散稀疏矩阵,由离散稀疏矩阵确定带钢轧制温度阵列对应的带钢稀疏温度域;根据获取的轧辊窜辊量和轧辊温度进行有限元分析,得到带钢弯辊抗力,通过带钢弯辊抗力确定弯辊变形温升度;由带钢稀疏温度域、弯辊变形温升度和带钢的介质换热系数进行温度聚合,得到轧制温度聚合值;当轧制温度聚合值不处于预设轧制温度区间时,由人工智能控制中心对带钢轧制机的轧辊温度进行自动调节,有效控制带钢轧制温度的波动程度,可减少因温度波动而导致的不良产品。
📄 202410262239X
📂 B21B37_74
👤 江苏理工学院
📅 2024-03-07
本发明公开了一种智能轧辊在线温控系统,包括无线工控系统、内嵌式轧辊和多功能装配体,本发明根据当前轧制参数和特定工艺要求,利用工控系统的温控模型在线优化电热参数序列,并以无线方式传输至多功能装配体,进而实现内嵌组合式轧辊横向温度及局部热膨胀的精细定量控制,以获得不同曲线形式的热辊缝形状,显著提高带材轧制过程的热辊效率和辊缝稳定性。
📄 2018113644185
📂 B21B37_74
👤 燕山大学
📅 2018-11-16
本申请公开了一种大型筒节差温轧制均匀冷却系统及方法,涉及轧钢冶金工艺技术领域。该冷却系统包括冷却单元、温度检测单元、数据处理单元和控制单元。冷却单元包括多个内冷却装置和多个外冷却装置;内冷却装置用于对筒节的内壁面进行射流冷却;外冷却装置用于对筒节的外壁面进行射流冷却,且多个外冷却装置与多个内冷却装置一一对应;温度检测单元包括用于实时采集筒节位于轧辊前侧的内外壁面的温度值的第一温度采集装置;数据处理单元能够接收温度值,再根据温度值,建立温度模型,并生成动态阀门模型;控制单元能够根据动态阀门模型调整内冷却装置或外冷却装置的流量。本申请同时提供了一种大型筒节差温轧制均匀冷却方法。
📄 2021110435813
📂 B21B37_74
👤 燕山大学
📅 2021-09-07
本发明涉及一种可移动的辊内电子温控布片装置,包括滑动导轨、滑块、滑动推块、固定铰支座、温控片托、长连杆、短连杆、传动杆和固定端盖。其中,滑动导轨为一种特制的复合型导轨,其沿轴向可布置m个滑块,沿周向可布置n组布片单元;每个布片单元包含温控片托、滑块、杆和固定铰支座;每个布片单元之间的距离可控、可调;每组布片单元通过传动杆驱动,传动杆连接到传动轨道上的滑动推块。工作时,将调整好的布片装置放入轧辊内部,两侧通过固定端盖和支撑环固定,推动滑动推块并紧定,使TEC电子温控片与轧辊接触,从而实现布片功能。本发明针对辊形电磁调控技术提供一种内部布片装置,可实现一种方便、灵活的TEC电子温控片在轧辊内部的布置目标。
📄 2021113721465
📂 B21B37_74
👤 燕山大学
📅 2021-11-18
本发明提供一种基于加热炉坯温、炉温协同预调控分区解耦的温控方法,涉及冶金装备自动化领域,包括如下步骤:根据当前燃气燃烧形成热流分布,基于所述热流分布建立基于同工况条件的坯温、炉温耦合热平衡方程;用所述耦合影响系数矩阵对当前分区的温度波动进行调控,将相邻分区的影响增量叠加至当前分区中,得到当前分区的温度实际值。本发明通过构建坯温、炉温的耦合条件和解耦操作,有利于降低加热炉的高度非线性特征,利用机理‑智能协同的方式,制定最佳的坯温、炉温目标曲线,进行加热炉的预判断、预调整和故障预警,有助于实现加热炉的大数据智慧烧钢,提升炉温、坯温的均匀性和稳定性,满足加热炉整体烧钢过程的微控和智控条件。
📄 202210524821X
📂 B21B37_74
👤 燕山大学
📅 2022-05-13