板带热连轧精轧机组论文-张芳

板带热连轧精轧机组论文-张芳

导读:本文包含了板带热连轧精轧机组论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献,主要关键词:带钢热连轧,有限元方法,ABAQUS,Python

板带热连轧精轧机组论文文献综述

张芳[1](2013)在《基于ABAQUS二次开发功能的板带热连轧粗轧机组模拟轧钢系统的开发》一文中研究指出带钢热连轧过程属于大变形弹塑性问题和多重非线性问题,很难用准确的数学关系式来表示。随着计算机技术的广泛应用,越来越多的采用数值模拟技术来研究提高板带的质量。然而有限元软件本身存在着对使用者的理论要求比较高、前处理建模繁琐、后处理提取信息不便等问题,限制着有限元软件在中小企业中的广泛应用。为了解决此问题,本文以有限元软件ABAQUS为平台,运用其二次开发技术,开发出适合板带热连轧粗轧机组的模拟轧钢系统。该系统具备了参数化、自动化建立机组模型,提交多个作业,方便选择输出项等功能,系统的界面友好,简单易用,大大缩短了新模型的开发周期。本文的主要研究内容如下:首先,基于ABAQUS显示求解器,以某钢厂1500带钢热连轧机组为研究对象,并运用弹塑性有限元法对粗轧前两个道次进行动态模拟,再通过软件脚本接口对前、后处理内核程序进行参数化开发。其次,该模拟轧钢系统采用自定制应用程序的方式构建用户图形界面,通过修改环境文件,利用内核脚本语言Python创建新的功能模块对前处理建模进行参数化操作和作业模块的作业提交。前处理模块实现了来料的长、宽、高、材质、轧辊尺寸、轧制温度、立辊压下量、水平辊压下量等参数的输入、修改和添加,自动生成各轧制工艺的作业。最后通过建立第一道次和一、二道次的模型进行验证。作业模块实现了选取多个*.inp文件进行提交,系统会按提交顺序依次进行计算,生成供后处理分析用的结果文件。最后,模拟轧钢系统以实现提高板带成材率为研究目的,包括研究热连轧粗轧的板坯头、尾部的失宽和鱼尾形状,从而为修正非稳态轧制阶段的失宽和鱼尾形状以及以后的短行程应用,以减少头尾部的切损。后处理模块实现了方便地提取非稳态阶段的失宽量、鱼尾长度和稳态阶段的狗骨高度、非稳定区长度的X-Y数据、生成X-Y图等功能。通过对立轧、立-平轧的结果进行分析,再和理论与实验数据进行比较,得到的结果基本反映了重要轧制参数对板坯宽展的影响规律,验证了系统的可靠性。(本文来源于《太原科技大学》期刊2013-05-01)

张殿华,韩蕊繁,张其生,孙涛,李旭[2](2005)在《板带热连轧精轧机微张力模糊智能控制》一文中研究指出介绍了应用于文丰钢铁公司板带热连轧精轧机上游机架的微张力模糊智能控制策略,给出了精轧机微张力控制电流记忆法的原理及速度级联策略;并且说明了模糊控制器输入量的模糊化以及输出量的清晰化方法,给出了相应的智能化模糊规则。实际应用结果表明,与传统的PID控制器相比,智能模糊微张力控制器避免了可能出现的带钢张力控制超调量大以及调节时间长等现象,控制效果明显得到改善。(本文来源于《钢铁》期刊2005年10期)

板带热连轧精轧机组论文开题报告

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

介绍了应用于文丰钢铁公司板带热连轧精轧机上游机架的微张力模糊智能控制策略,给出了精轧机微张力控制电流记忆法的原理及速度级联策略;并且说明了模糊控制器输入量的模糊化以及输出量的清晰化方法,给出了相应的智能化模糊规则。实际应用结果表明,与传统的PID控制器相比,智能模糊微张力控制器避免了可能出现的带钢张力控制超调量大以及调节时间长等现象,控制效果明显得到改善。

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

板带热连轧精轧机组论文参考文献

[1].张芳.基于ABAQUS二次开发功能的板带热连轧粗轧机组模拟轧钢系统的开发[D].太原科技大学.2013

[2].张殿华,韩蕊繁,张其生,孙涛,李旭.板带热连轧精轧机微张力模糊智能控制[J].钢铁.2005

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