En omfattende analyse af arbejdsprincippet for den varme rullende maskine

I. Oversigt over varm rullende proces
Den varme rullende maskine er et kerneudstyr, der gennemgår kontinuerlig plastdeformation af stålkurser ved høje temperaturer (typisk 900-1250 grad). Dets arbejdsprincip kan sammenfattes som tre større faser: "Opvarmning - rullende - kontrolleret afkøling". Sammenlignet med koldrulling kan varm rulle reducere metaldeformationsmodstanden markant og opnå effektiv produktion af storstørrelse.
Ii. Kernearbejdsproces
Opvarmningsstadium
Den kontinuerlige casting billet er ensartet opvarmet til over den austenittransformationstemperatur i en trinvis opvarmningsovn, hvilket eliminerer intern stress og optimerer plasticitet. Moderne opvarmningsovne bruger intelligente kontrolsystemer til forholdet mellem luft-brændstof, hvilket reducerer energiforbruget med 15-20%.
Grov rullende proces
Sammensat af 4-6 universelle rullende møller komprimerer den stålbillettykkelsen til målværdien på 1/3 gennem en kombination af lodrette og vandrette ruller. Dynamisk variabel specifikationsteknologi (DSC) vedtages for at opnå præcis kontrol af tykkelse inden for ± 0,5 mm.
Fin rullende system
Den bruger et 7-stand kontinuerligt rullende enhed, udstyret med et hydraulisk AGC-tykkelsesautomatisk kontrolsystem. Den endelige rulletemperatur kontrolleres strengt ved 850 ± 20 grader for at sikre austenitkornstørrelsen inden for området 5-15 μm.
Lagdelt afkøling
Gennem ultrahurtig køling (UFC) -teknologi opnås en kølehastighed på 20-30 grader /s i sektionen for transportrulle, hvilket nøjagtigt kontrollerer andelen af ​​fasetransformationsstrukturen.
III. Nøgle tekniske funktioner
Pladeformkontrol: Vedtagelse af en kombineret teknologi til bøjningsruller og skiftende ruller øges pladeformkvalifikationshastigheden til over 98%
Temperaturkompensation: Dual Systems til infrarød temperaturmåling og modelforudsigelse, med temperatursvingninger kontrolleret inden for ± 10 grader
Intelligent Rolling: Baseret på industrielle big data bruges selvlæringsmodeller til at opnå en Rolling Force-forudsigelsesfejl på<3%