板带钢热连轧高精度轧后冷却控制的研究与应用
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第14-35页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.2 轧后冷却方式及设备的发展 | 第15-22页 |
| 1.2.1 层流冷却装置 | 第17-19页 |
| 1.2.2 复合冷却装置 | 第19-22页 |
| 1.3 轧后冷却数学模型的发展 | 第22-28页 |
| 1.3.1 指数模型 | 第22-24页 |
| 1.3.2 统计模型 | 第24页 |
| 1.3.3 统计理论模型 | 第24-26页 |
| 1.3.4 差分模型 | 第26-27页 |
| 1.3.5 人工智能与物理模型相结合的数学模型 | 第27-28页 |
| 1.4 控制冷却思想的发展 | 第28-34页 |
| 1.4.1 目标卷取温度控制 | 第28-29页 |
| 1.4.2 均匀冷却控制 | 第29-31页 |
| 1.4.3 冷却路径控制 | 第31-32页 |
| 1.4.4 组织性能监控和优化 | 第32-33页 |
| 1.4.5 目标微观组织控制 | 第33-34页 |
| 1.5 本文的主要研究内容 | 第34-35页 |
| 第2章 轧后冷却过程中理论模型的研究 | 第35-61页 |
| 2.1 空冷过程研究 | 第35-45页 |
| 2.1.1 辐射换热 | 第35-37页 |
| 2.1.2 空冷对流换热 | 第37-44页 |
| 2.1.3 空冷综合换热系数 | 第44-45页 |
| 2.2 水冷过程研究 | 第45-53页 |
| 2.2.1 单相冲击射流运动及换热特性 | 第45-49页 |
| 2.2.2 沸腾换热 | 第49-50页 |
| 2.2.3 轧后冷却换热机理 | 第50-53页 |
| 2.3 带钢与辊道之间热传导 | 第53-54页 |
| 2.4 相变过程研究 | 第54-57页 |
| 2.4.1 Avrami方程 | 第54-55页 |
| 2.4.2 Scheil叠加法则 | 第55-57页 |
| 2.5 导热微分方程及求解 | 第57-59页 |
| 2.6 本章小结 | 第59-61页 |
| 第3章 升速轧制制度及轧后冷却前馈控制的研究 | 第61-86页 |
| 3.1 升速轧制的必要性 | 第61-64页 |
| 3.1.1 精轧入口带钢头尾温差 | 第61-63页 |
| 3.1.2 消除带钢头尾温差的加速度模型 | 第63-64页 |
| 3.2 升速轧制制度的制定 | 第64-68页 |
| 3.2.1 TVD曲线 | 第64-66页 |
| 3.2.2 一般加速度的计算 | 第66页 |
| 3.2.3 高加速段的计算 | 第66-68页 |
| 3.3 升速轧制条件下轧后冷却的前馈控制策略 | 第68-80页 |
| 3.3.1 轧制速度对轧后冷却温度的影响 | 第69页 |
| 3.3.2 样本跟踪的作用及原理 | 第69-71页 |
| 3.3.3 带钢头尾微跟踪 | 第71-72页 |
| 3.3.4 前馈控制时样本速度的预测 | 第72-78页 |
| 3.3.5 样本速度的修正 | 第78-79页 |
| 3.3.6 样本集管组态的跟踪 | 第79-80页 |
| 3.4 前馈控制算法的实现 | 第80-84页 |
| 3.4.1 预设定计算 | 第80-83页 |
| 3.4.2 动态设定与再设定计算 | 第83-84页 |
| 3.5 本章小结 | 第84-86页 |
| 第4章 基于超快速冷却的冷却路径控制的研究 | 第86-105页 |
| 4.1 基于超快速冷却的新一代TMCP工艺 | 第86-88页 |
| 4.2 各种冷却策略下带钢温度变化 | 第88-96页 |
| 4.2.1 超快速冷却过程中带钢温度变化 | 第88-91页 |
| 4.2.2 层流冷却过程中带钢温度变化 | 第91-92页 |
| 4.2.3 复合冷却策略下带钢温度变化 | 第92-96页 |
| 4.3 冷却路径控制策略的实现 | 第96-102页 |
| 4.3.1 冷却速度的调节 | 第96-97页 |
| 4.3.2 冷却路径控制思想 | 第97-99页 |
| 4.3.3 冷却路径控制策略的软件结构 | 第99-102页 |
| 4.4 冷却路径控制策略的应用实例 | 第102-103页 |
| 4.5 本章小结 | 第103-105页 |
| 第5章 先进控制技术在轧后冷却中的应用研究 | 第105-123页 |
| 5.1 先进反馈控制算法的研究 | 第105-112页 |
| 5.1.1 常规反馈控制算法 | 第105-106页 |
| 5.1.2 基于Smith预估器的反馈控制算法 | 第106-110页 |
| 5.1.3 反馈控制算法的程序实现 | 第110-111页 |
| 5.1.4 反馈控制应用效果分析 | 第111-112页 |
| 5.2 基于案例推理的自学习方法研究 | 第112-122页 |
| 5.2.1 自学习原理 | 第112-115页 |
| 5.2.2 常规自学习方法 | 第115-116页 |
| 5.2.3 基于案例推理的长期自学习策略 | 第116-121页 |
| 5.2.4 应用效果分析 | 第121-122页 |
| 5.3 本章小结 | 第122-123页 |
| 第6章 轧后冷却控制系统的开发及现场应用 | 第123-138页 |
| 6.1 轧后冷却控制系统 | 第123-126页 |
| 6.1.1 基础自动化控制系统 | 第123-124页 |
| 6.1.2 过程自动化控制系统 | 第124-126页 |
| 6.2 轧后冷却报表系统 | 第126-130页 |
| 6.2.1 报表系统架构 | 第127-128页 |
| 6.2.2 报表系统设计 | 第128-129页 |
| 6.2.3 报表系统的应用 | 第129-130页 |
| 6.3 轧后冷却控制系统的应用 | 第130-137页 |
| 6.3.1 层流冷却控制系统的应用 | 第130-135页 |
| 6.3.2 超快速冷却控制系统的应用 | 第135-137页 |
| 6.4 本章小结 | 第137-138页 |
| 第7章 结论 | 第138-140页 |
| 参考文献 | 第140-150页 |
| 攻读博士学位期间完成的工作 | 第150-152页 |
| 致谢 | 第152-153页 |
| 作者简介 | 第153页 |
