Kattava analyysi kuuman valssauskoneen toimintaperiaatteesta

I. Yleiskatsaus kuumaan rullausprosessiin
Kuumavalssauskone on ydinlaitteet, jotka läpikäyvät teräslihan jatkuvan plastisen muodonmuutoksen korkeissa lämpötiloissa (tyypillisesti 900 - 1250 astetta). Sen toimintaperiaatteet voidaan tiivistää kolmeksi päävaiheeksi: "Lämmitys - rullaus - hallittu jäähdytys". Kylmävalssaukseen verrattuna kuuma rullaus voi vähentää merkittävästi metallin muodonmuutoksen vastustuskykyä ja saavuttaa suuren kokoisen teräksen tehokkaan tuotannon.
II. Ydintyöprosessi
Lämmitysvaihe
Jatkuva valamerkki lämmitetään tasaisesti austeniittimuutoslämpötilan yläpuolelle vaiheittaisessa lämmitysuunissa, eliminoimalla sisäinen jännitys ja optimoivat plastisuuden. Nykyaikaiset lämmitysuunit käyttävät älykkäitä ohjausjärjestelmiä ilman - polttoainesuhdetta vähentäen energiankulutusta 15-20%.
Karkea rullausprosessi
Se koostuu 4-6 yleisestä valssausmyllystä, se puristaa teräsbiletin paksuuden tavoitearvoon 1/3 pystysuorien ja vaakasuorien rullien yhdistelmän kautta. Dynaaminen muuttujan spesifikaatiotekniikka (DSC) otetaan käyttöön paksuuden tarkan hallinnan saavuttamiseksi ± 0,5 mm: n sisällä.
Hieno rullausjärjestelmä
Se käyttää 7-asteen jatkuvaa valssausyksikköä, joka on varustettu hydraulisella AGC-paksuuden automaattiohjausjärjestelmällä. Lopullista valssauslämpötilaa säädetään tiukasti 850 ± 20 asteessa austeniittijyväkoon varmistamiseksi alueella 5-15 μm.
Kerrostettu jäähdytys
Ultra - nopea jäähdytystekniikka ({0}} UFC-tekniikka (UFC) -tekniikka saavutetaan 20-30 astetta /s kuljetusrullaosassa, joka hallitsee tarkasti vaihemuutosrakenteen osuutta.
III. Tärkeimmät tekniset ominaisuudet
Levyn muodonhallinta: Yhdistetyn taivutusrullien ja siirtävien rullien tekniikan omaksuminen, levyn muodon pätevyysaste nostetaan yli 98%: iin
Lämpötilan kompensointi: Infrapuna -lämpötilan mittauksen ja mallin ennustamisen kaksoisjärjestelmät lämpötilan vaihtelut hallitaan ± 10 asteen sisällä
Älykäs rullaus: Teollisuuden isojen tietojen perusteella itse - oppimismalleja käytetään liikkuvan voiman ennustevirheen saavuttamiseen<3%