六辊横移式薄带轧机异步轧制实验和模拟研究

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1、东北大学硕士学位论文摘要六辊横移式薄带轧机异步轧制的实验和模拟研究摘要冷轧薄板具有很高的尺寸精度、表面质量和优良的综合性能，因此得到了很广泛的应用。冷轧极薄带材也在电力、通讯等领域得到了广泛的应用。尽管我国的钢铁工业得到了很大的发展，但高精度、高附加值的冷轧产品生产能力依然不足，很多高精度的冷轧产品仍然需要进口。因此，开发一种轧薄能力强、!fLaIJ精度高、具有高效板形控制能力的轧机是十分必要的。薄带轧机的轧薄能力和板形控制能力一直是人们致力研究的课题之一。异径轧制实验表明，采用异步轧制后，六辊轧机的轧薄能力明显提高，并获得了

2、良好的板形。本文采用实验轧机工艺设备参数，对该轧机的轧制过程进行了模拟研究。矩阵法是对轧制过程进行高精度模拟的方法之一，获得了广泛的应用。本文利用矩阵法对轧制过程中辊系变形和带材轧制进行了模拟。利用VC++语言编制了相应的计算程序，对不同的轧制方式和工艺条件进行了模拟。板形问题是极薄带材重要的技术指标，也是轧制过程的控制重点和难点，模拟中主要考虑了影响板形的主要因素，分别计算了普通轧制和异步轧制时的压下量、轧制压力、辊间压力、轧辊压扁以及轧后轧件的厚度分布等，并较系统的分析了中间辊弯辊力、中间辊横移及异步!fLN方法对轧制压力

3、分布、辊间压力分布、轧辊压扁以及轧件轧后厚度分布的影响，并得出了一系列结论。研究结果表明：在六辊横移式轧机上应用异步轧制技术不仅能改善板形，还能大大提高中间辊弯辊力效果，提高了板形控制能力。同时由于异步轧制可以降低轧制压力，使轧机的轧薄能力也得到了提高。关键词：冷轧极薄带材；六辊轧机；异步轧制；矩阵方法；板形IIExperimentandSimulationon6-HighMillAsynchronousRollingAbstractCold．rolledsheetiswidespreadavailabilitybecause

4、ofhighdimensionalaccuracy,surfacequalityandcombinationproperty．Cold—rolledsheetisalsoavailabilityinelectricpowerandcommunicationfields．TheironandsteelindustryofOurcountrygainedgreatimprovement．buttheproductioncapacityofhighaccuracydegree，highaddedvaluecold．rolledpro

5、ductsstilldeficient，manyhighaccuracydegreecold—rolledproductsstillneedimport．So，developingarollwithhighrollingthinningcapacity,highrollingaccuracy,highstripshapecontrolcapacityisverynecessary．Rollingthinningcapacityandstripshapecontrolcapabilityofthinstriprollisoneo

6、fdedicatedsubjects．Differentdiameterrollingexperimentindicated：Therollingthinningcapacityof6-highmillisevidentimproved，andobtainedgoodstripshape．Thisarticleuseexperimentalrollprocessequipmentparameter,simulatedtherollingprocedure．Matrixmethodisoneofthehighaccuracyme

7、thodsofsimulatedrollingprocedure，andobtainedwidespreadavailability．Inthisarticle，usingmatrixmethodsimulatedrollerdeformationandsheetrollingofrollingprocess．usingVC++languagecompiledcomputerprogram，simulateddifferentrollingwayandtechnologicalconditions．Theproblemofst

8、ripshapeisaimportantqualificationofthinstrip，isalsocontrolemphasisofrollingprocedure，consideredthechieffactorsofinfluencingstripshapeinsim