We developed an LSDC (Load Shift and Load Distribution Control) technology in order to improve coil quality and productivity by reducing tension fluctuation especially for the tail of the strip in the down coiler in hot strip mills. To adapt the new controller, the torque and speed distribution between the zero pinch roll, pinch roll, and mandrel are needed. The proposed controller is a combination of an LSC to share the tension between the mill stand and the mandrel, and an LDC to shift the torque load from the zero pinch roll to the pinch roll. From the simulation, the proposed controller is verified under the torque disturbance. Using a field test, the torque deviation decreased by nearly 50% through utilization of the LSDC control.
In this paper, we propose a CFWC (CCD and fuzzy PID based width control) scheme to obtain the desired delivery width margin of a vertical rolling mill in hot strip process. A WMS(width measurement system) is composed of two line scan cameras, an edge detection algorithm, a glitch filter, and so on. A dynamic model of the mill is derived from a gauge meter equation in order to design the fuzzy PID controller. The controller is a self-learning structure to select the PID gains from the error and error rate of the width margin. The effectiveness of the proposed CFWC is verified from simulation results under a width disturbance of the entry in the mill. Using a field test, we show that the performance of the width control is improved by the proposed control scheme.
Since micropiles were conceived in Italy in the early 1950s, which have been widely used for In-situ reinforcement, bearing pile or the concept of combination in the world-wide. The meaning of micropiles usually differs from that of a general deep foundation. Because the load capacity of it was mainly affected by skin friction. Also, it could be obtained the improvement effects of load capacity or ground's rigidity by the unitary behavior of ground and micropiles. In this study, The model tests were peformed on the dense sand where micropiles are set to the vertical direction. Strip footing was used in it. Steel bars of dia. 2 and 4㎜ were used in model tests of which the sand was attached on the surface, and the length of it was changed as 2B to 6B(where, B is width of strip footing) Through this process, the load capacity were analyzed from the test results in the relationship between load and displacement.
This paper proposes a cooling stop temperature control(CST) and a phase transformation control(PTR) which aim at obtaining the uniform temperature and quality along the longitudinal direction of the high strength steel on the run-out table(ROT) process. The problems of the temperature control are analyzed for the conventional steel and the new control concepts are derived from a time-temperature transformation(TTT) diagram. The proposed control technologies are verified from the simulation results under the temperature prediction model by the heat transfer governing equation, and the temperature estimation simulator. It is shown through the field test of the hot strip mills that the phase transformation ratio of the high strength steel is considerably improved by the proposed temperature controls.
Downcoiler is one of the major facilities in hot strip mill operation. The key to good coiling is having good equipment, modem control systems, excellent maintenance and an understanding of coiling process. Therefore, this study aims to develop a program that is useful for calculating machine design parameters and simulating coiling process. In this study, the pinching and coiling mechanism of the downcoiler was thoroughly studied and some of operational factors and their effects on the coiling process were investigated. The software was developed to estimate engineering parameters for coiler component design and to determine optimal setting values for successful coiling operation. In order to check the accuracy and usefulness of the developed software, the simulation of the downcoiler in $\#2$ Hot Strip Mill in Pohang Works was performed. The simulation results suggested that the set-up value for unit tension could be lowered. Test coiling operation by using the lowered set-up value for unit tension resulted in much more successful coiling in the aspect of strip quality and power consumption.
This paper proposes a cooling stop temperature control(CSTC) concept which aims at obtaining the uniform temperature and quality of the material along the longitudinal and lateral direction of the strip. The CSTC is designed using the experimental CCT(Continuous Cooling Transformation), TTT(Time Temperature Transformation) curves and the temperature control model by the heat transfer governing equation, and the temperature control simulator. The cooling pattern and the rolling speed can be solved by the CSTC. It is shown through the field test of the hot strip mill of POSCO that the phase transformation ratio of the high carbon steel is considerably improved by the proposed temperature control.
In this paper, a LBCC (Latter Bank Cooling Control) for the high strength steel is proposed to obtain the desirable temperature and the property of the material along the longitudinal direction of the steel on the ROT (Run-Out Table) process. A cooling valve is modeled to analyze the response of the ROT banks. The control concept is derived from a field data, a valve model considering the valve response and a TTT (Time-Temperature Transformation) diagram. The proposed control is verified from the simulation results under the various carbon quantities. It is shown through the field test of the hot strip mill that the deviation of the CT (Coiling Temperature) is considerably decreased by the proposed temperature control.
A new tree-structured neural network classifier is proposed for the automatic real-time inspection of cold-rolled steel strip surface defects. The defects are classified into 3 groups such as area type, disk type, area & line type in the first stage of the tree-structured neural network. The defects are classified in more detail into 11 major defect types which are considered as serious defects in the second stage of neural network. The tree-structured neural network classifier consists of 4 different neural networks and optimum features are selected for each neural network classifier by using SFFS algorithm and correlation test. The developed classifier demonstrates very plausible result which is compatible with commercial products having high world-wide market shares.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제6권3호
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pp.1-7
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2016
The purpose of this paper is to develop a model for selecting the best contractor in the Gaza Strip using the Artificial Neural Network (ANN). The contractor's selection methods and criteria were identified using a field survey. Fifty four engineers were asked to fill a questionnaire that covers factors related to the selection criteria of contractors practiced in Gaza Strip. The results shows that the dominant part of respondents (91%) confirmed that the current awarding method "the lowest bid price" is considered one of the major problems of the construction sector, "award the bid to the highest weight after combination of the technical and financial scores" represented 50% of the respondents. The criteria weights were determined based on Relative Importance Index (RII. Ninety-one tenders(13 projects) were used to train and test the ANN model after re-evaluating the contractors depend on the weights of factors to select the best contractor who achieves the highest score. Neurosolution software was used to train the models. The results of the trained models indicated that neural network reasonably succeeded in selection the best contractor with 95.96% accuracy. The performed sensitivity analysis showed that the profitability and capital of company are the most influential parameters in selection contractors. This model gives chance to the owner to be more accurate in selecting the most appropriate contractor.
한국소성가공학회 1999년도 제3회 압연심포지엄 논문집 압연기술의 미래개척 (Exploitation of Future Rolling Technologies)
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pp.390-398
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1999
The thermomechanical control process(in hot rolling strip mill) was employed to produce 2.25Cr-1Mo steel, which is to be construction material for the steam generator for power plant. Although the Conventional processes has been the primary means of producing the 2.25Cr-1Mo steel, an alternative method was used to meet the specification of ASTM heat treatment for A387-22-Classl using autotempering after coiling in hot rolling strip mill. The microstructures, tensile properties at various temperatures, and creep-rupture properties have been investigated to compare the properties with those of materials produced by the conventional process and to certify the application of the thermomechanical control process to an actual process of manufacturing 2.25-Cr-1Mo steel, this in turn, will reduce the cost of the process. About 14 to 34% glanular bainite (remainder proetectoid ferrite) formed in a coil, and this variety of volume fraction stems from the different cooling rates, which varies with position of the coil after coiling. Tensile testing from room temperature to 700$^{\circ}C$ indicated that strength increases with test temperature showing peaks at around 600$^{\circ}C$. Creep-rupture properties have been being investigated at the temperature of 500$^{\circ}C$ with 27.5, 32kg/$\textrm{mm}^2$ loads and have showed no rupture for over 1000 hours.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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