к.т.н., профессор кафедры «Обработка металлов давлением»
Cand. Sci. (Eng.), Professor of the Chair “Metal Forming”
начальник управления развития технологий
Head of the Department of Technology Development
инженер
Engineer
специалист отдела продаж
Sales Office Assistant
Представлена методика расчета режимов холодной прокатки полос на многоклетевом (реверсивном) стане, которые могут обеспечить минимальный расход электроэнергии при максимальной стабилизации процесса на высоких скоростях и получение заданного качества холоднокатаных полос (минимум вероятности образования дефектов поверхности, соответствие допусков по толщине и плоскостности требованиям используемых стандартов). Задача решена с помощью метода условной оптимизации. В качестве критерия оптимизации предложено использовать суммарный расход энергии, затрачиваемой на процесс прокатки, в качестве условий – технологические и конструкционные ограничения на параметры прокатки и устойчивость полос в отношении обрывов и образования дефектов поверхности. Решение о разработке данной инновационной методики обусловлено тем, что большое число существующих подходов к расчету и проектированию режимов прокатки имеют видимые достоинства и недостатки. Во многих случаях разработчики стремятся учесть одновременно несколько требований, обеспечивающих устойчивость процесса прокатки, качество проката, условия эксплуатации оборудования, снижение расхода энергии, металла, вспомогательных материалов и заданную (максимальную) производительность стана. Однако некоторые из этих требований могут быть противоречивыми и наилучшим будет тот режим, который с высокой степенью вероятности гарантирует выполнение в определенной пропорции всего комплекса требований. Таковой является представленная методика расчета. Расчет режимов холодной прокатки сводился к выбору и распределению обжатий по клетям (проходам – на реверсивном стане) и выбору натяжений полосы в межклетевых промежутках, на разматывателе и моталке, а также в задании клина скоростей в конкретной системе ограничений, накладываемых на входные и выходные переменные процесса в функции принятого критерия оптимальности. Как было отмечено ранее, задача решена с помощью метода условной оптимизации, т. е. с заданием критерия оптимизации.
A method for calculating the modes of strips cold rolling on multiple-stand (reversing) rolling mill is considered providing minimum power consumption with maximum process stabilization at high speeds and obtaining the given quality of cold-rolled strips (minimum probability of surface defects, compliance with thickness tolerances and flatness requirements of the used standards). The problem is solved using the conditional optimization method. As an optimization criterion, it is proposed to use the total energy expenditure spent on the rolling process, as conditions – technological and structural limitations on the rolling parameters and conditions of strips stability to breaks and surface defects formation. The decision to develop this innovative method is due to the fact that a large number of existing approaches to calculation and design of rolling modes have visible advantages and disadvantages. In many cases, the researchers are trying to take into account several requirements that ensure stability of rolling process, its quality, the equipment operating conditions, reduction of energy consumption, metal, auxiliary materials and the specified (maximum) mill productivity. However, some of these requirements can be contradictory and the best one will be the mode that with a high degree of probability guarantees the fulfillment, in a certain proportion, of the entire set of requirements. Therefore, such calculation method is the presented in this article. Calculation of the cold rolling regimes was limited to selection and distribution of the crimping along the cages (passages in the reversing mill). Also, the strip strains are selected in the intercellular spaces, on the decoiler and coiler, and in setting the speed wedge in a particular system of constraints imposed on the input and output process variables as a function of the adopted optimality criterion. As it was noted earlier, the problem was solved with the help of the conditional optimization method with specification of the optimization criterion.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.