10.13228/j.boyuan.issn0449-749x.20180114
基于热连轧实测数据的模型钢族层别优化
钢族层别是热连轧过程控制最重要的基础配置数据之一,对轧制模型设定精度具有重要影响.现有的钢族层别划分以人工经验为主,主要依靠碳当量来对钢族进行划分,存在划分不合理、难以满足实际生产需要等不足.鉴于此,提出一种新的线聚类算法来对钢族层别分类进行优化.首先,大量收集某钢族层别的轧制历史数据;其次,绘制各带钢变形速率与变形抗力数据的散点图,并观察数据散点的带状分布特征;最后,采用线聚类算法来优化钢族层别的分类,挑选分离度较大的钢种到新的钢族.目前,该技术已在宝钢1880等多个热连轧模型调试中使用,对热连轧工程的达标达产和产品验证起到重要支撑作用.
热轧带钢、轧制模型、钢族层别、聚类分析、优化
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国家自然科学基金资助项目51774219,71701156;东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室开放课题基金资助项目2017RALKFKT004;武汉市青年科技晨光计划资助项目2016070204010099;湖北省自然科学基金资助项目2017CFB427;湖北省教育厅人文社会科学研究资助项目17Q034
2018-11-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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