专利名称：基于性能预报模型的热轧带钢力学性能的动态控制方法
技术领域：
本发明属于热轧板坯过程控制领域，涉及一种热轧带钢力学性能的动态控制方法。
背景技术：
力学性能是热轧带钢的 一项基本指标，用户在订货时一般对其有明确的范围界定。本质上，力学性能决定于带钢的内部微观组织结构，而后者又决定于化学成分和轧制工艺。按照传统的生产方式，通过在炼钢环节控制化学成分和在热轧环节控制工艺参数来确保力学性能，然而，受很多因素的影响，钢水的化学成分会存在波动。如果成分偏离了目标值，而又按照原轧制工艺进行生产，极有可能导致力学性能不满足要求。由于带钢真实的力学性能只有在轧制结束后取样检验才能确定，因此，即便检测到力学性能不合，也没有机会补救，只能把产品做降级或其它处理，这种后验式的生产方式存在着明显弊端。截止目前，尚未见到关于热轧带钢力学性能动态控制方面的公开报道。近年来，关于热轧带钢力学性能预报技术的研究如火如荼，已成为冶金领域研究的热点问题之一。现有技术中国专利200410061324. 2中公开了一种硬线产品显微组织与力学性能预报系统，该专利研究了连铸坯直接轧制高碳钢线材的温度、组织与性能预报系统，建立了硬线产品的微观组织与力学性能的预报模型系统；中国专利02109026. 2中公开了一种轧制过程带钢组织演变与性能预测的方法专利，该专利研究了带钢在轧制过程中的组织演变过程，得到了带钢组织演变与性能预测的软件模型；中国专利200710052007. 8中公开了一种预测热轧含Nb带钢组织及力学性能的方法，该专利以物理冶金模型为基础，把模拟实验与工业生产数据相结合，建立含Nb带钢的力学性能预测模型。以上专利从冶金机理角度，分析了带钢轧制过程中的组织演变过程，建立了力学性能预测的理论模型，模型的预报结果仅做参考用，并未用于任何控制。而且，由于理论模型包含了很多组织演变过程的模拟计算，计算过程非常复杂，而且对模型输入数据的质量有着相当高的要求。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是热轧带钢力学性能的动态调整，提供了一种基于性能预报模型的热轧带钢力学性能的动态控制方法，该方法利用热轧带钢力学性能预测模型在轧制前以带钢的化学成分和预定工艺参数为输入，用模型对轧后带钢的力学性能进行预测，如果模型预测的力学性能没有达到要求，则通过模型动态设计轧制工艺参数，从而实现带钢力学性能的动态控制。本发明是这样实现的在带钢轧制前首先调取化学成分、预设定的轧制工艺参数、规格参数，然后根据预设定的轧制工艺参数中的预设定的卷取温度计算出析出合金化合物的含量，再将所有数据带入热轧带钢力学性能预测模型中，用模型对轧后带钢的力学性能进行预测，通过调整轧制工艺参数使带钢力学性能的预测值满足力学性能目标值约束，然后按照调整后的轧制工艺参数进行轧制。所述的带钢力学性能为抗拉强度、屈服强度或延伸率中的一个或多个的任意组合。所述的化学成分包括带钢的锰含量、带钢的磷含量、带钢的硅含量和带钢的硫含量；所述的轧制目标参数包括带钢终轧厚度、粗轧压下率和精轧压下率；所述的轧制参数包括出炉温度、粗轧出口温度、精轧入口温度、精轧出口温度和卷取温度；所述的析出参数包括卷取温度对应的碳化钛析出量、卷取温度对应的碳化铌析出量、卷取温度对应的碳化矾析出量、卷取温度对应的氮化钛析出量、卷取温度对应的氮化铌析出量、卷取温度对应的氮化矾析出量、析出后剩余碳含量和析出后剩余氮含量。所述的轧制参数调整次序为卷取温度、精轧出口温度、精轧入口温度、粗轧出口温度、出炉温度。所述的轧制参数调整范围，出炉温度为1200°C "1300 °C,粗轧出口温度为9000C ^llOO0C，精轧入口温度为870°C 1080°C，精轧出口温度为750°C 970°C，卷取温度为500 0C 750。。。 所述的热车L带钢为C <0.3% , Mn < 2% , S< 0.07% , Si <0.8%， P<0.13%， M<0.1%， 7! <0.18%，
，其中公为杂质元素，其它为添加元素，厚度f 20mm的带钢。本发明提出了一种基于性能预报模型的热轧带钢力学性能的动态控制方法，该方法利用热轧带钢力学性能预测模型，在轧制前对带钢的力学性能进行预测；当力学性能满足要求时，则保持原轧制参数不变；当预测出带钢的力学性能不满足要求时，则基于预报模型动态调整带钢的轧制参数，进而使得带钢的力学性能满足要求。该技术基于带钢的力学性能预测模型，动态设计带钢的轧制参数，实现了带钢力学性能的动态控制，提高了热轧产品的合格率及力学性能的控制精度。
具体实施例方式下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明表述的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。实施例I
一种基于性能预报模型的热轧带钢力学性能的动态控制方法，在带钢轧制前首先调取化学成分、预设定的轧制工艺参数、规格参数，然后根据预设定的轧制工艺参数中的预设定的卷取温度计算出析出合金化合物的含量，再将所有数据带入热轧带钢力学性能预测模型中，用模型对轧后带钢的力学性能进行预测，通过调整轧制工艺参数使带钢力学性能的预测值满足力学性能目标值约束，然后按照调整后的轧制工艺参数进行轧制。需要特别说明的是，在使用本发明进行控制时，由于力学性能的模型预测值和实际值可能会存在一个较小的偏差，所以在使用力学性能的预测值进行性能合格与否的判定时，会在目标值的基础上增加一定的阈值，目标值的上限减掉阈值，目标值的下限加上阈值，以确保最终的性能满足要求。本发明实施时选用的带钢力学性能为抗拉强度、屈服强度或延伸率中的一个或多个的任意组合；所述的化学成分包括带钢的锰含量、带钢的磷含量、带钢的硅含量和带钢的硫含量；所述的轧制目标参数包括带钢终轧厚度、粗轧压下率和精轧压下率；所述的轧制参数包括出炉温度、粗轧出口温度、精轧入口温度、精轧出口温度和卷取温度；所述的析出参数包括卷取温度对应的碳化钛析出量、卷取温度对应的碳化铌析出量、卷取温度对应的碳化矾析出量、卷取温度对应的氮化钛析出量、卷取温度对应的氮化铌析出量、卷取温度对应的氮化矾析出量、析出后剩余碳含量和析出后剩余氮含量。本发明中选用的热轧带钢力学性能预测模型表达式如下
权利要求
1.一种基于性能预报模型的热轧带钢力学性能的动态控制方法，其特征是在带钢轧制前首先调取化学成分、预设定的轧制工艺参数、规格参数，然后根据预设定的轧制工艺参数中的预设定的卷取温度计算出析出合金化合物的含量，再将所有数据带入热轧带钢力学性能预测模型中，用模型对轧后带钢的力学性能进行预测，通过调整轧制工艺参数使带钢力学性能的预测值满足力学性能目标值约束，然后按照调整后的轧制工艺参数进行轧制。
2.如权利要求I所述的基于性能预报模型的热轧带钢力学性能的动态控制方法，其特征是所述的带钢力学性能为抗拉强度、屈服强度或延伸率中的一个或多个的任意组合。
3.如权利要求I或2所述的基于性能预报模型的热轧带钢力学性能的动态控制方法，其特征是所述的化学成分包括带钢的锰含量、带钢的磷含量、带钢的硅含量和带钢的硫含量；所述的轧制目标参数包括带钢终轧厚度、粗轧压下率和精轧压下率；所述的轧制工艺参数包括带钢的出炉温度、粗轧出口温度、精轧入口温度、精轧出口温度和卷取温度；所述的合金化合物析出参数包括卷取温度对应的碳化钛析出量、卷取温度对应的碳化铌析出量、卷取温度对应的碳化矾析出量、卷取温度对应的氮化钛析出量、卷取温度对应的氮化铌析出量、卷取温度对应的氮化矾析出量、析出后剩余碳含量和析出后剩余氮含量。
4.如权利要求3所述的基于性能预报模型的热轧带钢力学性能的动态控制方法，其特征是所述的轧制工艺参数调整次序为卷取温度、精轧出口温度、精轧入口温度、粗轧出口温度、带钢出炉温度。
5.如权利要求3所述的基于性能预报模型的热轧带钢力学性能的动态控制方法，其特征是所述的轧制参数调整范围，出炉温度为1200°C 1300°C，粗轧出口温度为9000C ^llOO0C，精轧入口温度为870°C 1080°C，精轧出口温度为750°C 970°C，卷取温度为500 0C 750。。。
6.如权利要求3所述的基于性能预报模型的热轧带钢力学性能的动态控制方法，其特征是所述的热轧带钢为 CfS0.3% , Mn < 2% , ^<0.07% , S <0,8% , F <0.15%，M < 0.1% , 71 <0.18% , F< 0.09% ,其中力杂质元素，其它为添加元素，厚度I 20mm的带钢。
全文摘要
本发明属于热轧板坯过程控制领域，涉及一种热轧带钢力学性能的动态控制方法。一种基于性能预报模型的热轧带钢力学性能的动态控制方法，在带钢轧制前首先调取化学成分、预设定的轧制工艺参数、规格参数，然后根据预设定的轧制工艺参数中的预设定的卷取温度计算出析出合金化合物的含量，再将所有数据带入热轧带钢力学性能预测模型中，用模型对轧后带钢的力学性能进行预测，通过调整轧制工艺参数使带钢力学性能的预测值满足力学性能目标值约束，然后按照调整后的轧制工艺参数进行轧制。本发明所提方法利用热轧带钢力学性能预测模型，动态调整带钢的轧制工艺参数，实现了带钢力学性能的动态控制，提高了热轧产品的合格率及力学性能的控制精度。
文档编号C21D8/02GK102632082SQ20111003622
公开日2012年8月15日 申请日期2011年2月11日 优先权日2011年2月11日
发明者夏瑛, 张群亮, 苏异才, 郭朝晖 申请人:宝山钢铁股份有限公司