In the rolling of steel or non-steel metal the most important quality aspect are thickness and flatness. In thickness, there are two important factors. One of them is getting close with accurate goal, nominal gauge, the other is minimize gauge bandwidth, the variation in gauge. In this thesis, we proposed the fuzzy model AGC to minimize gauge variation along the length, developed the rolling mill dynamic model using the math mode of the rolling mill process and the rolling model related with the variety character of the rolling material. We compared the gauge control efficiency of fuzzy model AGC and PI mass flow AGC. We have got a simulation result, that the exit gauge variation of PI mass flow AGC was 2 micron and fuzzy model AGC was 1.2 micron at 1200mpm of rolling speed when each controller was rolling 5 micron of material that is the entry gauge variation.
A mathematical model for cold rolling and temper rolling process of thin steel strip has been developed using the influence function method. By solving the equations describing roll gap phenomena in a unique procedure and considering more influence factors, the model offers significant improvements in accuracy, robustness and generality of the solution for the thin strip cold and temper rolling conditions. The relationship between the shape of the roll profile and the roll force is also discussed. Calculation results show that any change increasing the roll force may result in or enlarge the central flat region in the deformation zone. Applied to the temper rolling process, the model can well predict not only the rolling load but also the large forward slip. Therefore, the measured forward slip, together with the measured roll force, was used to calibrate the model. The model was installed in tile setup computer of a temper rolling mill to make parallel setup calculations. The calculation results show good agreement with the measured data and the validity and precision of the model are proven.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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2004.08a
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pp.368-377
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2004
A mathematical model was developed for the prediction of the average temperature and RDT(RM Delivery temperature) in a roughing mill. The model consisted of three parts as follows (1) The intermediate numerical model calculated the deformation and heat transfer phenomena in the rolling: region by steady state FEM and the heat transfer phenomena in the interpass region by unsteady state FEM (2) The Off-line prediction model was derived from non-linear regression analysis based on the results of intermediate numerical model considering the various rolling conditions, (3) Using the heat flux in rolling region, temperature profile along thickness direction was calculated. For validation of the presented model, the rolling force per pass and RDT measued in on-line process was compared with those of model and the results showed close agreement with the existing data. In order to demonstrate the effectiveness of the proposed model, the various rolling conditions was tested.
To increase rolling yields by minimizing trimming losses of hot-rolled plate, optimization logic for the edger model has been developed. The logic to determine optimum edging amount model has been formulated on the basis of actual production rolling data. In case of broadside rolling, the fish tail shape at the sides of plate was better for reducing the crop loss and this could be achieved when the edging amount of broadside rolling was increased. At a given broadside rolling ratio, methodology to determine optimum edging amount for the finish rolling which could minimize the width deviation of plate were systematically derived. Therefore, for a given broadside rolling condition and the permissible tolerance in width deviation of plate, it was possible to optimize the edging amount in finish rolling to maximize rolling yields. The application of optimization logic in this study increased rolling yields from approximately 10% to 30% at various longitudinal eding raitos.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.10
no.2
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pp.124-129
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2011
The thick plate produced by rolling process is used as the basic members of a ship structure. In this paper, we present a setup model to control the asymmetric factors causing plate bending in the upper or lower direction during rolling. A series of finite element analysis are conducted to predict the relationship between various asymmetric factors and plate bending. The setup model is developed by regressing the relationship to the linear equations with several non-dimensional parameters. The setup model is verified by a pilot rolling test and applied to actual rolling conditions. Results show that the model is substantial to predict the asymmetric deformation in the plate rolling process.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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1999.08a
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pp.47-56
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1999
New rolling speed prediction model has been developed for the precise presetting rolling speed of each finishing mill stand in the tandem hot strip mill. Those factors such as neutral point, work roll diameter, rolling torque, friction coefficient, bite angle and the thickness at each side of entry and deliver of the rolls were taken into account. To consider width effect on forward slip, calibration factors obtained from rolling torque has been added to new prediction model and refining method has also been developed to reduce the speed unbalance between adjacent stands. The application of the new model showed a good agreement in rolling speeds between the predictions and the actual measurements, and the standard deviation of prediction error has also been significantly reduced.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.8
no.1
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pp.27-31
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2007
A rolling speed dependent spread model is proposed for predicting the exit cross sectional shape in oval-round (or round-oval) pass rod rolling process when the rolling speed is very high. The effect of rolling speed on the exit cross sectional shape is measured by performing a four-pass continuous high speed (${\sim}80m/s$) rod rolling test and is described in terms of the spread correction parameter. The validity of the model is examined by applying it to rod rolling process at POSCO No.3 Rod Mill. The cross sectional shapes of workpiece predicted by the proposed model coupled with the surface profile prediction $method^{6}$ are in good agreement with those obtained experimentally.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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1999.08a
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pp.429-437
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1999
Width variation of the top and bottom ends of steel at finishing rolling in a plate, has been investigated. It was found that width variation after finishing rolling is affected by edging, broadside rolling ratio, longitudinal rolling ratio, width shape after broadside rolling, temperature, width-to-thickness ratio, and so on. A neural network modelling of back propagation has been conducted on the width variation during rolling. Based on these prediction models, a width control system, by which the roll opening and closing of the hydraulic AWC edger can be adjusted during edge rolling in finishing rolling passes, has been developed. Compared to conventional width model, the neural network model is much accurate in a model. The width control system is applied to a newly built production mill.
The aim of the current study was to develop an advanced prediction model for the slab width spread during hot rough rolling. Rough rolling consists of both vertical rolling using a set of profiled edger rolls and horizontal rolling using a set of plain work rolls. FE-simulations were performed to investigate the influences of process variables such as initial slab width, initial thickness, sizing draft, edger roll draft and work roll draft on the final slab width variation. From a statistical analysis of the simulation results, an advanced model, which can predict the slab width spread during the edger rolling and horizontal rolling, was developed. The experimental hot rolling trials showed that the newly developed model provided fairly accurate predictions on the slab width spread during hot rough rolling process using a profiled edger rolls.
It is important to prevent roll failure in hot rolling process for reducing maintenance cost and production loss. The relationship between rolling pass schedule and the work roll wear profile will be presented. The roll wear pattern is related with roll catastrophic failure. The irregular and deep roll wear pattern should be removed by On-line Roll Grinder(ORG) for roll failure prevention. In this study, a computer roll wear prediction model under real process working condition is developed and evaluated with hot rolling pass schedule. The method of building wear calculation functions for center portion abrasion and marginal abrasion respectively was used to develop a work roll wear prediction mathematical model. The three type rolling schedule are evaluated by wear prediction model. The optimum roll grinding methods is suggested for schedule tree rolling technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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