張 云 厲小軍 饒克偉 杜 蓉
(1.武鋼有限冷軋廠 湖北 武漢:430083;2.寶鋼股份中央研究院武漢分院(武鋼有限技術中心) 湖北 武漢:430080)
帶鋼在冷熱軋過程中的寬度精度是影響板材成材率的一項重要因素。張繼國、楊平等[1-3]通過研究解決熱卷卷取過程中的局部拉窄問題,大幅提高了熱軋原料全長方向上的寬度精度和均勻性。孫永旭等[4-5]通過定量分析熱鍍鋁鋅連退過程中張力、溫度以及來料板形3個方面對拉窄量的影響,建立了一套熱鍍鋁鋅機組退火過程中帶鋼拉窄量計算模型。然后,目前國內對冷軋軋制及退火過程中的全流程拉窄量尚無相關研究。
建模工具的廣泛運用為定量探索冷軋全流程拉窄提供更科學的方法和路徑。常用的建模方法有以下幾種:一是神經網絡模型,通過構建一層或兩層的完全連接的感知器,可借助靈活的輸入變量函數預測一個或多個響應變量;二是決策樹模型,根據X值與Y值之間的關系將數據遞歸分割,創(chuàng)建決策樹;三是隨機森林模型,通過對許多決策樹(每棵樹都擬合到訓練數據的隨機子集)求平均值來擬合組合模型。
冷軋酸洗聯(lián)軋工序切邊后在退火工序出現(xiàn)窄尺,一直是影響冷軋正品率的一個突出問題。2021年以來,某冷軋1550單元酸軋機組月均窄尺降級量最高達到256噸/月,嚴重影響產品效益及合同兌現(xiàn)。本文利用建模分析,定量探索了影響冷軋工序全流程拉窄量的影響因素,支撐酸軋工序切邊工藝設計,有效解決酸軋切邊后在退火工序的窄尺缺陷。
酸洗連軋工序在圓盤剪進行切邊,定尺寬度為B,經過五機架聯(lián)軋和連續(xù)退火后寬度變?yōu)锽2,酸軋工序拉窄量ΔB1=B-B1,退火工序拉窄量ΔB2=B1-B2,綜合拉窄量ΔB=ΔB1+ΔB2。
圖1 冷軋拉窄流程圖
帶鋼在軋制過程中,受到軋制力Fi和水平方向的機架間張力Ti綜合作用發(fā)生塑性變形,根據體積不變定律可得:
(1)
公式(1)中:li-1為第i機架入口帶鋼長度,mm;hi-1為第i機架入口帶鋼厚度,mm;bi-1為第i機架入口帶鋼寬度,mm;li為第i機架出口帶鋼長度,mm;hi為第i機架出口帶鋼厚度,mm;bi為第i機架出口帶鋼寬度,mm。
研究表明,帶鋼在退火狀態(tài)下的拉窄量主要與退火張力、退火溫度等相關[4-5],根據體積不變定律可得:
(2)
公式(2)中:L2為退火工序入口帶鋼長度,mm;εF為退火縱向張力作用下帶鋼的塑性應變,α為高溫下帶鋼平均線膨脹系數;τ為溫度變化的時間,s;?T(x,y,z,τ)為帶鋼表面某一點(x,y,z)在時間τ內溫度變化率。
根據以上理論分析,影響綜合拉窄量的關鍵工藝主要包括:帶鋼原始尺寸和屈服強度、軋機軋制力和張力、退火張力和退火溫度。
參考上述理論分析,在選取各工序工藝條件下穩(wěn)定的帶鋼做為分析樣本,以成品規(guī)格(寬度×厚度)分別為1250mm×1.8mm、1550mm×1.8mm、1250mm×2.0mm三個典型規(guī)格產品為例,采集生產過程中22項與軋制力、張力、溫度相關的高頻數據進行建模分析。主要參數詳見表1。
表1 參數表
因待分析數據為高頻數據,同一樣本每個工藝點對應數據量存在差異,本文采用以最終寬度檢測點數為基礎,對各工藝點數據進行縮放補齊,并對離群值和缺失值進行清洗。
選擇單一卷做為模型分析樣本,共計采集690組數據點,分別進行三類預測模型分析,如圖2~圖5。圖5結果顯示,隨機森林預測模型、神經網絡預測模型、決策樹預測模型的R2值分別為0.962、0.908和0.899。隨機森林預測模型的擬合精度高于其它兩個預測模型。
圖2 隨機森林預測模型
圖3 神經網絡預測模型
圖4 決策樹預測模型
圖5 三種模型拉窄預測與實測值關系
根據圖5的預測結果,選擇隨機森林模型,同時引入屈服強度、材料延伸率參數,按照實驗設計建立拉窄預測模型,詳見圖6。由圖6(a)可以看出,訓練集R2和驗證集R2分別為0.801和0.428。整體模型擬合R2為0.794(見圖6(c))。
由圖6(b)可以看出,列貢獻前五位分別為QF(強度)、TP_3(軋機2~3機架張力差)、TP_12(加熱三段出口板溫)、TP_1(軋機2~3機架張力差)和W1(原料寬度B)。退火工序平整段張力、加熱2段張力及加熱3段張力對拉窄的貢獻度也在前10位以內。
圖6 基于隨機森林的拉窄量模型
基于隨機森林預測模型,建立不同強度范圍(鋼種)薄板的綜合拉窄區(qū)間(見表2),其中拉窄量范圍取95%區(qū)間。
表2 圓盤剪定尺設計規(guī)范
以590DP為例,酸軋拉窄量95%區(qū)間范圍為0.8-1.5mm,連退拉窄量95%為0.8-3.5mm,綜合拉窄量95%區(qū)間1.6-5mm。在此基礎上,制定圓盤剪定尺目標為:寬度B+公差Δ+1mm,可覆蓋95%寬度標準的區(qū)間。
2021年10月開始按照以上切邊設計規(guī)范對酸洗圓盤崗位進行培訓并實施,同時對模型進行動態(tài)優(yōu)化。10月以后,該作業(yè)區(qū)寬度不合缺陷降級量呈明顯下降趨勢,至今年2月份,缺陷消除,詳見圖7。
圖7 寬度不合降級量趨勢圖
(1)本文通過理論與模型相結合,探索了并建立帶鋼在冷軋工序全流程拉窄量模型。
(2)基于隨機森林的拉窄量模型擬合度最高;屈服強度、軋機2~3機架張力差、退火工序加熱三段出口板溫、軋機2~3機架張力差及原料寬度對拉窄量影響最大,其次是退火工序平整段張力、加熱2段張力及加熱3段張力。
(3)根據隨機森林法建立的拉窄量模型預測結果,以強度和寬度為大類重新建立酸洗圓盤剪定尺規(guī)范,酸軋切邊料在退火工序窄尺減降量由最高256噸/月下降為0。