Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.18
no.3
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pp.328-335
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2009
In order to 1ransport the steel roll coil effectively and safely to the destination, the stability of the steel roll coil which induced the minimum movements during the 1ransportation was s1rongly required. The basic 1ransportation equipment for the steel roll coil such as the wedge is made of 100% imported wood known as the apitong. However, the material characteristic such as the rigidity has caused permanent damages to the steel roll coil and the damaged steel roll coils were not easily restorable. Thus it was unsuitable for other purposes. The introduction of new materials to manufacturing wedges which would have a good recovery performance and thus enable the wedge prevention or reduction to the steel roll coil or any other products during the 1ransportation is needed. Due to the fact that recovering damage of the coil is almost impossible, we have to find the new type of wedge that can substitute the apitong wedge. Therefore, we are going to develop a wedge that does not damage rolled steel coil and has better recovery and softness than existing apitong wedge.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.15
no.6
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pp.22-31
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2006
When ironwork, especially steel roll coil, is transported to customers, land transportation and sea transportation are usually used. To transport steel roll coil fast and safe without damaging it, it is necessary that the steel roll coil has to be in stable condition. These days, apitong, which is all imported from overseas, is being used to support the steel roll coil, but because of apitong's rigidity, it damages the coil and when the coil is damaged, it is hard to fix. Due to the fact that recovering damage of the coil is almost impossible, we have to find the new type of dunnage that can substitute the apitong. In this paper, the arrays and the kinds of reinforcements, and rectangular type and trapezoid of dunnage will be talked about. The phenomenon of rolling and the impact when the carrier start moving and stop will be talked about as well. Therefore, we are going to develop a dunnage that does not damage ironwork and has better recovery and softness than existing apitong dunnage.
Kim, Kun-Young;Choy, Lee-Jon;Shin, Hyun-Il;Cho, Jun-Haeng;Lee, Chang-Hoon;Kang, Myung Chang
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.16
no.6
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pp.87-94
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2017
Hot stamping processes are possible for tensile strength 1.4 GPa but the strength reduction is appeared from the cooling performance unbalance. And the strength of roll forming process is below than that of hot stamping process owing to using the steel which is lower strength of boron steel. In this study, We provide roll forming process asssisted high-frequency induction heating to solve the problem of conventional one. The experiments were carried out at under various sill side part conditions: high-frequency induction heating conditions of 15, 18, 21, 24, 27 and 30 kW. The high-frequency induction heating temperature was checked with Infrared camera and the sill side parts of mechanical properties and microstructure were measured. The heating temperature of high frequency induction was measured to max $850^{\circ}C$ under the coil power of 30 kW. The tensile strength was 1.5 GPa and hardness was 490 Hv. The martensite structure was discovered under coil power of 30 kW. The weight of steel material sill side having thickness 1.5 mm and the boron steel sill side having thickness 1.2 mm were compared to weight effect. The boron steel sill side reduced 11.5% compared to steel. Consequently, manufacturing process of 1.5 giga-grade's sill side part was successfully realized by the roll forming assisted high-frequency induction heating methods.
In this paper, we propose set-up model of silicon steel cold rolling mill. Until now, the working of Silicon Steel is operated using the look-up table value of roll force which a field operator finds by making good use of his experience. Therefore, the standardization of data and an improvement of the quality on product are very difficult. So we establish neural model using field data of various kinds of coil at each pass.
In this paper, the slab method have been applied to investigate the strip casting process in which hot coil is produced from molten steel directly. In the twin roll strip casting process, molten steel supplied by the nozzle cools and solidifies due to the heat extraction effect of the rolls and hot rolling of the solidified shell takes place simultaneously. The analysis of hot rolling has been carried out by using the existing results of solidification analysis for the twin roll strip casting process. The current slab method provides basic design data such as roll separation force, rolling torque, rolling power as well as end dam separation force which are required to design strip caster. The effect of friction on the basic process parameters are investigated also. It is shown that the use of appropriate friction coefficient is important and that the characteristics of hot rolling in the twin-roll strip casting process is quite different from the conventional hot rolling processes.
Cold rolling mill process in steel works uses stands of rolls to flatten a strip to a desired thickness. At cold rolling mill process, precalculation determines the mill settings before a strip actually enters the mill and is done by an outdated mathematical model. A corrective neural network model is proposed to improve the accuracy of the roll force prediction. Additional variables to be fed to the network include the chemical composition of the coil, its coiling temperature and the aggregated amount of processed strips of each roll. The network was trained using a standard backpropagation with 4,944 process data collected from no.1 cold rolling mill process from March 1995 through December 1995, then was tested on the unseen 1,586 data from Jan 1996 through April 1996. The combined model reduced the prediction error by 32.8% on average.
Cold rolling mill process in steel works uses stands of rolls to flatten a strip to a desired thickness. Most of rolling processes use mathematical models to predict rolling force which is very important to decide the resultant thickness of a coil. In general, these mathematical models are not flexible for variant coil types and cannot handle various elements which is practically important to decide accurate rolling force. A corrective neural network is proposed to improve the accuracy of rolling force prediction. Additional variables-composition of the coil, coiling temperature and working roll parameters-are fed to the network. The model uses an MLP with BP to predict a corrective coefficient. The test results using 1,586 process data collected at POSCO in early 1995 show that the proposed model reduced the prediction error by 30% on average.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1996.04a
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pp.63-66
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1996
Cold rolling mill process in steel works uses stands of rolls to flatten a strip to a desired thichness. At Pohang Iron and Steel Company (POSCO) in Pohang, Korea, precalculation determines the mill settings before a strip actually enters the mill and is done by an outdated mathematical model. A corrective neural network model is proposed to improve the accuracy of the roll force prediction. Additional variables to be fed to the network include the chemical composition of the coil, its coiling temperature and the aggregated amount of processed strips of each roll. The network was trained using a standard backpropagation with 2,277 process data collected form POSCO from March 1995, then was tested on the unseen 200 data from the same period. The combined model reduced the prediction error by 55.4% on average.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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