An integrated finite element computer simulator is presented for the prediction of three dimensional heat transfer and metal flow occurring in the strip, and heat transfer and thermo elastic phenomena occurring in the rolls in 4 high mill hot strip rolling. Basic finite element models are described, with emphasis on combining each model to deal rigorously with the coupled aspect of the thermo-mechanical behaviors of the rols and strip through an iterative solution procedure. A series of process simulation are carried out to investigate the effect of various parameters under the actual process conditions. The results are shown and discussed.
Investigated via a series of finite-element(FE) process simulation is the effect of diverse process variables on some selected non-dimensional parameters characterizing the thermo-mechanical behavior of the roll and strip in hot strip rolling. Then, on the basis of these parameters, on-line models are derived for the precise prediction of the temperature changes occurring in the bite zones as well as in the inter-stand zones in a finishing mill. The prediction accuracy of the proposed models is examined through comparison with predictions from a FE process model.
In hot roiling process, new rolling mills have been apapted to strip rolling but we can usually experience the problem of snaking of strip. This phenomenon was arisen by nonsymmetric rolling and on-centering and cambering of a strip and other mill conditions. Three dimensional analysis for strip rolling predicted the influence of nonsymmetric rolling, off-centering and pair crossing system This study evaluated the fundamental characteristics of snaking of a strip to optimize the operating condition for trouble free rolling.
한국소성가공학회 1999년도 제3회 압연심포지엄 논문집 압연기술의 미래개척 (Exploitation of Future Rolling Technologies)
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pp.142-149
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1999
Strip profile and shape control is one of the most important technologies in cold mill, especially for ultra-thin and wide cold strip. The 6-high mills, both of HCMW and UCMW mill, are known to be very effective for the shape controllability. The optimized values of these factors for set-up scheduling were analyzed and found that excellent strip control would be possible by controlling the combination of the influencing factors according to hot coil profile. The important considerations for operation were discussed for individual stand.
In hot rolling process at steel plant, cooling of the rolled strip at the exit of the rolling mill is one of the most important processes that would decide the quality of products. To guarantee the thermal equity over the strip, the device called an edge-masking unit is being used. That is installed between the strip and the sprayers to cover the side edge of the strip from spraying water. The accuracy of positioning the bracket is the key to this operation. A machine vision technique can be applied to measure the position of the side edges before an as-rolled strip enters into the cooling facility to rectify the error of preset position of the bracket. This paper shows the simulation result of applying the machine vision technique to measuring the position of a strip and suggests the solution for the target.
Precise prediction and control of the strip profile is crucial for automatic process set-up and operation of a hot strip mill. In the current study, we present the effect of post-deformation on the steady-state strip profile. The process was simulated by a 3-D elastic-plastic finite element (FE) analysis. Comparisons are made between the strip profile measured at the roll exit and the steady-state strip profile. The results raised an issue with regard to the importance of taking into account the effect of post-deformation.
In the face of global competitor the requirements flor the continuously increasing productivity, flexibility and quality(dimensional accuracy, mechanical properties and surface properties) have imposed a major change on steel manufacturing industries. Indeed, one of the keys to achieve this goal is the automation of the steel-making process using AI(Artificial Intelligence) techniques. The automation of hot rolling process requires the developments of several mathematical models fir simulation and quantitative description of the industrial operations involved. In this paper, a on-line training neural network for both long-term teaming and short-term teaming was developed in order to improve the prediction of rolling force in hot rolling mill. This analysis shows that the predicted rolling force is very closed to the actual rolling force, and the thickness error of the strip is considerably reduced.
This paper studies on the new control algorithm for the mass-flow stabilization in strip head part of a hot strip mill. A new strip tension model in the strip head part is derived using the current deviation of two neighboring stands. The current deviation means a difference between a measured current and a lock-on current, where the lock-on current is set up when a strip tension or a looper angle reaches each target value or time is about 0.4sec, respectively. On the basis of the tension calculation model, a mill velocity of a backward stand is controlled to stabilize a strip mass-flow by PI control algorithm. Therefore, the mass-flow control for strip head part is executed from a metal-in time into a foreward stand till the looper works normally. It is known by the results of a computer simulation and an experiment that the proposed control algorithm is very effective in stabilizing the mass flow of the strip head part.
In the cold rolling mill, it is very important that a constrained static flow stress of rolled strip and rolling force calculation model be exactly considered to improve an prediction accuracy for rolling forces. Therefore, in this study, the values of the constrained static flow stress are used by deriving the regression equation which is a function of rolling conditions(FDT, CT) and chemical compositions(C, Si, Mn), previously applied by making the tables of yield strength for hot coils with size. And with the consideration that an elastic deformation part of an rolled strip appears at the entry and delivery side of the contacting area between the work roll and rolled strip is calculated. By applying these methods, the more accurate prediction for rolling force is obtained. As a results, the deviation of thickness is significantly reduced in the rolling direction.
Thickness control of hot-rolled strips has become an important issue in recent years because of the need for improving the quality of the hot-rolled strip. In this study, a modifying method of rolling force set-up with consideration of spread was developed to improve the thickness uniformity at the finishing rolling units in hot rolling. Through the analysis of real production data it was found that the accuracy of the rolling force determined from the finishing mill set-up (FSU) model dominantly governed the thickness uniformity in rolled plates at the front. Based on this analysis , several examples were selected to calculate the spread of rolled plate using three dimensional rigid thermo-viscoplastic finite element program. FE analysis results were used to train the neural network system that can predict the spread hot-rolled plate and the rolling force was modified based on the predicted value of spread. The modified rolling forces were closer to the measured rolling force so it can be expected that the accuracy of thickness uniformity of hot-rolled plate will be improved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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