遗传算法优化UCM双机架冷轧机弯辊力设定

"基于遗传算法的 UCM双机架冷轧机弯辊力设定模型 (2011年)，由曹建国等人发表在《天津大学学报》上，该研究受到国家自然科学基金和北京科技大学科技发展专项基金的支持。文章探讨了如何通过建立数学模型优化6辊紧凑式冷轧机组的弯辊力设定，以改善宽带钢的板形质量，并增强对带钢原料凸度变化的适应性。" 这篇论文主要关注的是金属冷轧工艺中的一个重要问题——如何有效地设定双机架冷轧机的弯辊力，以确保带钢板形的质量。冷轧是钢铁生产中的关键步骤，它通过将热轧后的钢带进行多次连续压延，以获得所需的厚度和表面质量。在这个过程中，弯辊力的设定对于控制板形至关重要，因为它可以影响到带钢的平直度、厚度均匀性和表面缺陷。 研究者首先运用大型通用有限元软件构建了一个3D模型，模拟了辊系的弹性变形，这有助于理解轧制过程中的物理现象。通过对实际工业轧机的采样数据进行分析，他们发现双机架冷轧机在多个轧程中的板形比例凸度变化是影响板形的主要因素。这些变化可能是由于原材料的不均匀性、轧制压力的分布以及弯辊系统的动态响应等因素造成的。 为了解决这个问题，研究者提出了一个基于遗传算法的弯辊力设定模型。遗传算法是一种启发式的搜索技术，模拟了自然选择和遗传机制，用于在复杂的优化问题中寻找近似全局最优解。在本研究中，该算法被用来优化工作辊和中间辊的弯辊力，目标是使板形达到最佳状态，同时保持双机架弯辊力的相对余量均匀。这样的设定能更好地平衡各道次间的压力分布，减少板形缺陷。 在1500mm宽的6辊UCM（Ultra Compact Mill）大型工业轧机上的连续轧制试验中，应用该模型取得了显著的效果。带钢板形得到了明显改善，对带钢原料凸度波动变化的适应能力也得到了提升。这一研究成果不仅对提升冷轧产品质量有直接影响，也为未来冷轧工艺的自动化和智能化提供了理论支持和实践依据。 关键词涉及到冷轧机、带钢、板形控制、数学模型、有限元分析和遗传算法，表明该研究涵盖了材料科学、机械工程和计算方法等多个领域，是冷轧技术领域的重要进展。中图分类号将其归类在冶金技术的金属轧制部分，文献标志码表示这是一篇具有原创性的科研论文。