冷热轧板带轧机的模型与控制

冷热轧板带轧机的模型与控制 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

孙一康 著
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出版社: 冶金工业出版社
ISBN:9787502451028
版次:1
商品编码:10167795
包装:平装
开本:16开
出版时间:2010-01-01
用纸:胶版纸
页数:326
字数:516000
正文语种:中文

具体描述

编辑推荐

  冷热轧板带在轧材产量中所占比重反映了一个国家的现代化水平。我国近二十年来不仅国有钢铁企业建立了一批高水平的中厚板轧机及带钢冷热连轧机,民营企业也建设了一批水平不低的板带轧机,使我国板带材年产量达到了一亿五千多万吨。
  本书将着重讨论数学模型的理论基础、建模方法、模型自学习以及各项质量控制功能,包括:温度模型以及终轧及卷取温度控制,厚度模型及自动厚度控制,板形模型及自动板形控制,宽度模型及自动宽度控制。本书反映了北京科技大学自动控制研究所多年工作的成果。
  本书为《带钢热连轧的模型与控制》、《带钢冷连轧计算机控制》两书的更新版,并增加了中厚板控制的内容。

内容简介

  《冷热轧板带轧机的模型与控制》将着重讨论冷热轧板带轧制设定模型的理论基础、建模方法、模型自学习以及基础自动化各项质量控制功能,内容包括:温度模型以及终轧及卷取温度控制,厚度模型及自动厚度控制,板形模型及自动板形控制,宽度模型及自动宽度控制等。
  《冷热轧板带轧机的模型与控制》可供从事冶金自动化工作的T程技术人员、高等院校自动化专业的师生阅读,也可供相关专业的工程技术人员参考。

内页插图

目录

第1章 板带轧制生产工艺
1.1 板带轧制综述
1.2 中厚板生产工艺
1.3 热轧带钢生产工艺
1.3.1 传统带钢热连轧
1.3.2 连铸连轧
1.3.3 新型炉卷轧机
1.4 冷轧带钢生产工艺
1.4.1 可逆式冷轧机
1.4.2 连续式冷轧机
1.5 薄带生产工艺的新动向

第2章 板带轧机计算机控制
2.1 L3/L2/L1功能概述
2.1.1 生产控制级功能
2.1.2 过程自动化级功能
2.1.3 基础自动化级功能
2.2 热轧轧件跟踪及轧件运送
2.2.1 事件驱动软件
2.2.2 位置跟踪与数据跟踪
2.2.3 节奏控制及防止碰撞
2.3 冷轧的钢卷跟踪
2.3.1 物流跟踪和数据跟踪
2.3.2 带钢特征点跟踪
2.4 顺序控制和逻辑控制
2.5 自动位置控制
2.6 主速度控制
2.7 带钢热连轧活套控制系统
2.7.1 活套高度闭环控制
2.7.2 活套张力控制
2.8 热连轧微张力控制
2.9 带钢冷连轧机架间张力控制
2.10 质量控制功能
2.11 板带轧机计算机控制系统
2.12 传动及基础自动化级的系统配置
2.12.1 平铺型结构
2.12.2 区域控制器群结构
2.12.3 超高速网结构
2.13 过程自动化级的系统配置
2.14 板带轧机计算机控制系统配置实例

第3章 板带轧制塑性变形基本公式
3.1 概述
3.2 变形区应力状态及塑性方程
3.3 轧制力模型的理论基础
3.3.1 热轧外区应力状态系数
3.3.2 热轧外摩擦应力状态系数
3.3.3 冷轧外摩擦应力状态系数
3.3.4 张力影响系数
3.4 金属塑性变形阻力
3.4.1 热轧金属塑性变形阻力
3.4.2 冷轧金属塑性变形阻力
3.5 轧制力矩及轧制功率
3.5.1 根据轧制力决定轧制力矩
3.5.2 按能量消耗确定轧制力矩
3.6 前滑值
3.6.1 热轧前滑
3.6.2 冷轧前滑

第4章 板带轧机基本方程
4.1 概述
4.2 弹跳方程
4.3 辊缝形状方程
4.4 平坦度方程
4.5 流量方程
4.6 套量方程
4.7 张力方程

第5章 数学模型及模型自学习
5.1 概述
5.2 板带轧制的数学模型
5.3 数学模型的建立方法
5.3.1 线性回归
5.3.2 非线性回归
5.3.3 逐步回归简述
5.4 增量模型的建立
5.4.1 增量厚度方程
5.4.2 增量轧制力方程
5.4.3 增量凸度方程
5.4.4 增量前滑方程
5.4.5 增量入口速度及增量出口速度方程
5.4.6 增量套量方程和增量张力方程
5.5 模型自学习
5.5.1 增长记忆式递推最小二乘法
5.5.2 指数平滑法
5.5.3 模型长期及短期自学习

第6章 温度模型与温度控制
6.1 基本概念
6.2 温降模型的理论基础
6.2.1 传热学基础
6.2.2 传热学公式
6.3 热轧生产过程的温降模型
6.3.1 钢坯(板坯、带坯)传送时的温降
6.3.2 高压水除鳞的温降
6.3.3 低压喷水冷却的温降
6.3.4 轧制变形区内的热量得失
6.4 终轧温度控制
6.4.1 带钢头部终轧温度设定
6.4.2 带钢全长终轧温度控制
6.5 卷取温度控制
6.5.1 卷取温度控制的基本问题
6.5.2 卷取温度控制模型
6.5.3 卷取温度控制策略
6.6 控制轧制及控制冷却

第7章 厚度模型与厚度控制
7.1 基本概念
7.2 厚度设定模型
7.2.1 厚度分配
7.2.2 厚度设定计算
7.2.3 厚度模型的自学习
7.2.4 热带穿带头部拯救
7.3 厚度控制分析方法
7.3.1 图解分析法
7.3.2 解析分析法
7.4 自动厚度控制(AGC)
7.4.1 厚度反馈AGC(GM-AGC)
7.4.2 厚度前馈AGC(FF-AGC)
7.4.3 硬度前馈AGC(KFF-AGC)
7.4.4 末机架恒轧制力控制
7.4.5 流量AGC(MF-AGC)
7.4.6 监控AGC(MN-AGC)
7.4.7 AGC补偿功能
7.5 板带轧机AGC系统
7.5.1 中厚板轧机的AGC系统
7.5.2 带钢热连轧的AGC系统
7.5.3 带钢冷连轧的AGC系统
7.5.4 双机架可逆冷连轧AGC系统
7.5.5 平整机恒伸长率控制系统

第8章 板形模型与板形控制
8.1 基本概念
8.1.1 板带材横断面形状的表示方法
8.1.2 板带材的平坦度
8.1.3 凸度与平坦度间的关系
8.2 以板形为目标的最优负荷分配
8.2.1 负荷分配逆算法
8.2.2 负荷分配寻优法
8.3 板形控制策略
8.3.1 热轧板形控制的控制策略
8.3.2 冷轧板形控制的控制策略
8.4 板形设定模型及模型自学习
8.4.1 热轧板形设定计算
8.4.2 冷轧板形设定计算
8.4.3 板形模型自学习
8.5 自动板形控制系统
8.5.1 热轧自动板形控制系统
8.5.2 冷轧自动板形控制系统
8.6 中厚板平面形状控制
……
第9章 宽度模型与宽度控制
第10章 冷热带钢连轧的综合分析
附录
参考文献

精彩书摘

  后段冷却用于带钢厚度小于1.7mm的碳素钢和低级硅钢的冷却。
  6.5.3.3 带钢头尾不冷却控制方式
  带钢头尾不冷却控制方式是不断跟踪带钢头部和尾部在输出辊道上的位置(每隔0.5s计算一次),一般在头尾部约10m的长度上不喷水。此控制分为带钢头部不喷水、带钢尾部不喷水及带钢头部尾部均不喷水三种方式。
  该控制方案是使硬质带钢及厚带钢(约8mm以上)的头部和尾部在卷取机上便于卷取而采用的。
  6.6控制轧制及控制冷却
  长期以来为了改善热轧板带材性能的主要手段只是添加合金元素及热轧后的热处理,采用控制轧制及控制冷却后不仅可节约成本、节约能源,还可进一步提高钢材强度、韧性和焊接性能。
  控制轧制是通过合理控制热轧轧制的变形制度及温度制度,使热态塑性变形与固态相变结合,细化变形奥氏体晶粒,通过奥氏体向铁素体及珠光体的相变,形成细化的铁素体晶粒及较为细小的珠光体球团来提高钢材强度韧性和有关性能。
  控制冷却则是控制轧后钢材的冷却速度及开冷/终冷温度以控制相变后铁素体晶粒(在高温下)长大,阻止碳化物(在高温下)析出以进一步提高强化效果。
  控制轧制和控制冷却新工艺对轧机设备及计算机控制提出了以下新的要求:
  (1)由于要求在较低的终轧温度下加大终轧道次变形量,因而要求轧机具有较大的设备强度(允许较大轧制力)及电机功率,中厚板轧机采用控制轧制技术后单位辊身长度的允许轧制力能力将需加大一倍以上,对于4300mm以上中厚板轧机提出了万吨(轧制力)能力的要求。

前言/序言

  冷热轧板带在轧材产量中所占比重反映了一个国家的现代化水平。我国近二十年来不仅国有钢铁企业建立了一批高水平的中厚板轧机及带钢冷热连轧机,民营企业也建设了一批水平不低的板带轧机,使我国板带材年产量达到了一亿五千多万吨。
  板带轧机是冶金工业中要求自动化程度最高的领域,几乎所有板带轧机都应用了计算机控制技术。值得庆贺的是我国60%以上板带轧机的计算机控制系统是由国内自主集成和自主开发的。不仅民营企业板带轧机计算机控制系统主要由国内自行开发,一批国有企业,如鞍山钢铁集团公司这样的大型国有钢铁企业亦以自己为主,依靠国内力量自主集成板带轧机计算机控制系统。与此同时,国内的科研人员对板带轧制计算机控制(模型及控制)技术进行了深入的研究,对从国外引进的设备和技术进行了学习、改造和创新。
  为了适应我国经济发展的需要,为大批新建的板带轧机工程技术人员提供一些有用的参考资料,作者将多年来在工程实践和理论研究中的成果和经验以及收集的国内外技术资料进行了整理,编写成本书。
  本书将着重讨论数学模型的理论基础、建模方法、模型自学习以及各项质量控制功能,包括:温度模型以及终轧及卷取温度控制,厚度模型及自动厚度控制,板形模型及自动板形控制,宽度模型及自动宽度控制。本书反映了北京科技大学自动控制研究所多年工作的成果。
  本书为《带钢热连轧的模型与控制》、《带钢冷连轧计算机控制》两书的更新版,并增加了中厚板控制的内容。
《工业大数据分析与应用》 一、 内容概述: 本书深入剖析了工业大数据在现代制造业中的核心价值与广阔应用前景,旨在为读者构建一个全面、系统且极具实操性的工业大数据分析框架。全书内容紧密围绕“数据驱动的智能制造”这一核心主题展开,涵盖了从工业大数据的采集、存储、预处理,到分析模型的设计、实现与优化,再到最终在生产运营、质量控制、设备维护等关键环节的应用落地。 本书并非空泛的理论阐述,而是将工业大数据技术与具体的工业场景深度融合。我们摒弃了冗余的技术细节堆砌,而是聚焦于解决实际生产中面临的痛点问题,通过讲解和案例分析,清晰地展示如何利用大数据技术实现生产效率的提升、产品质量的优化、成本的降低以及运营风险的管控。 二、 详细内容介绍: 第一部分:工业大数据的基石——采集与处理 工业数据源的识别与梳理: 详细介绍工业生产过程中可能产生的各类数据,包括但不限于传感器数据(温度、压力、流量、振动等)、PLC/DCS控制系统数据、MES/ERP管理系统数据、设备运行日志、检测报告、工艺参数记录等。分析不同数据源的特点、格式和采集方式。 高效可靠的数据采集技术: 深入探讨工业物联网(IIoT)在数据采集中的应用,包括边缘计算、MQTT、OPC UA等协议的应用。讲解如何设计鲁棒的数据采集链路,确保数据的实时性、准确性和完整性。 面向工业场景的数据存储与管理: 介绍适用于工业大数据的存储方案,如时序数据库(Time Series Database, TSDB)、分布式文件系统(如HDFS)、数据湖(Data Lake)等。讲解数据仓库(Data Warehouse)的概念及其在工业数据整合中的作用,并对不同存储技术的适用性进行对比分析。 工业数据的预处理与清洗: 阐述工业数据预处理的重要性,重点讲解数据去噪(如移动平均、Savitzky-Golay滤波)、缺失值填充(如均值填充、插值法、模型预测填充)、异常值检测与处理(如基于统计的方法、基于模型的方法)、数据归一化与标准化等关键技术。强调针对工业数据的特殊性(如采样频率不一致、测量误差等)所采取的特有处理策略。 第二部分:工业大数据分析的核心——建模与挖掘 数据挖掘在工业生产中的应用场景: 梳理数据挖掘在质量预测、故障诊断、能耗优化、生产调度、供应链协同等工业领域的核心应用。 机器学习算法在工业数据分析中的实践: 监督学习: 重点讲解回归算法(如线性回归、支持向量回归SVR、梯度提升树XGBoost、LightGBM)在预测生产参数、设备寿命等方面的应用;分类算法(如逻辑回归、支持向量机SVM、随机森林、决策树)在故障分类、质量等级判断等方面的应用。 无监督学习: 深入分析聚类算法(如K-Means、DBSCAN)在设备状态分群、工艺参数异常模式识别等方面的应用;降维算法(如PCA、t-SNE)在多维特征压缩与可视化等方面的应用。 深度学习: 介绍循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM在处理时序性工业数据(如设备振动信号、工艺过程数据)的优势,以及卷积神经网络CNN在图像识别(如产品表面缺陷检测)方面的应用。 时间序列分析与预测: 详细介绍ARIMA、Holt-Winters等经典时间序列模型,以及基于深度学习的时间序列预测方法。强调其在预测设备故障、能源需求、生产负荷等方面的能力。 关联规则挖掘与异常检测: 讲解Apriori算法等关联规则挖掘技术在发现生产过程中的工艺参数关联性、物料消耗规律等方面的应用。重点介绍基于统计模型、机器学习(如One-Class SVM、Isolation Forest)以及深度学习(如Autoencoder)的异常检测方法,以及其在设备故障预警、生产过程异常监控中的作用。 因果推断在工业问题分析中的探索: 介绍因果推断的基本概念和方法,探讨如何利用因果推断分析生产要素之间的真实影响关系,为决策提供更可靠的依据。 第三部分:工业大数据应用的落地——场景与实践 智能质量控制与预测: 结合实际案例,讲解如何利用大数据分析技术建立产品质量预测模型,实现过程质量监控,识别影响质量的关键因素,并指导工艺优化。 设备预测性维护与健康管理: 详细阐述如何利用设备运行数据,构建设备故障预测模型(PdM),实现对设备剩余寿命(RUL)的预测,从而优化维护计划,降低非计划停机损失。介绍设备状态监测(Condition Monitoring)和健康指数(Health Index)的构建方法。 生产过程优化与效率提升: 分析如何通过对生产数据的深度挖掘,识别生产瓶颈,优化生产调度,提高设备利用率,降低生产周期。介绍生产过程仿真与优化的应用。 能源管理与节能降耗: 讲解如何利用大数据技术对工业能源消耗进行精细化分析,识别高耗能环节,制定节能策略,优化能源使用效率。 供应链协同与可视化: 探讨大数据在打通企业内外信息壁垒,实现供应链上下游的协同,提升透明度和响应速度方面的作用。 生产数据可视化与报告生成: 强调数据可视化在解读复杂分析结果、辅助决策中的重要性。介绍常用的可视化工具和方法,以及如何构建动态、交互式的工业大数据报告。 三、 适用读者: 本书面向工业界的工程师、技术经理、数据科学家、IT专业人员,以及对工业大数据应用感兴趣的在校学生和研究人员。无论您是身处生产一线,希望通过数据解决实际问题,还是在企业中负责数字化转型,都需要深入了解工业大数据的力量,本书都将是您的得力助手。 四、 本书特色: 内容系统全面: 覆盖工业大数据从采集到应用的完整生命周期。 理论与实践结合: 讲解深入浅出,辅以丰富的实际案例,提供可落地的解决方案。 紧扣工业痛点: 聚焦制造业转型升级的关键需求,解决实际生产中的难题。 前沿技术展望: 适当引入人工智能、边缘计算等最新技术在工业大数据领域的应用趋势。 强调实操性: 提供解决实际问题的思路和方法,而非仅停留在理论层面。

用户评价

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拿到《冷热轧板带轧机的模型与控制》这本书,我的第一感觉就是:这绝对是一本能够解决实际问题的硬核技术书籍。作为一名长期在自动化生产线工作的工程师,我深知“模型”和“控制”这两个词汇在现代工业生产中的重要性。在我们的工作中,我们常常需要对复杂的生产过程进行优化,但很多时候,由于缺乏对过程的深入理解,我们的调整往往带有一定的盲目性,效果也不尽如人意。这本书的出现,就像为我们提供了一套精确的“蓝图”。我尤其期待书中关于“模型”的介绍。它会如何描述板带轧机的物理过程?例如,金属在轧制过程中所承受的巨大压力和变形,轧辊和带钢之间的摩擦和粘附,以及轧制过程中温度的变化对材料性能的影响。书中是否会给出具体的数学模型,来量化这些过程?这些模型是否能够考虑材料的非线性行为,比如屈服强度随温度和应变率的变化?我希望看到,这些模型不仅仅是理论的探讨,更能与实际的轧机参数相结合,能够指导我们进行更精确的工艺设计和参数选择。而“控制”部分,更是我关注的焦点。如何利用建立好的模型,来实现对轧机运行的高精度控制?书中会介绍哪些先进的控制理论和方法?例如,如何实现对轧制厚度、轧制力的实时精确控制?如何处理轧制过程中可能出现的各种干扰和不确定性?我尤其希望看到,书中能有关于如何优化控制参数,提高控制鲁棒性的讨论,以及如何实现对轧制过程的智能化调控。这本书的理论深度和实践价值,无疑将对我们提升板带轧机的自动化水平、产品质量和生产效率,起到至关重要的作用。

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读完《冷热轧板带轧机的模型与控制》这本书,我感觉自己仿佛被拉进了高精度工业生产的殿堂,眼前豁然开朗。作为一名在钢铁厂一线工作的工程师,我每天都在和这些庞大的机器打交道,但很多时候,对于轧机内部复杂精密的控制系统,我的理解都停留在“怎么用”的层面,而这本书却深入浅出地解答了“为什么是这样”以及“如何做得更好”。最让我印象深刻的是书中关于轧制过程的建模部分。它不仅仅是将轧机看作一个黑箱,而是将其分解为一系列相互关联的物理和数学模型。比如,书中详细阐述了如何对轧辊的弹性变形、轧件的塑性流动、轧制力、轧制矩的计算进行精确建模,甚至还考虑了材料在高温下的流变行为。这对于理解轧制过程中各种因素对最终产品质量的影响至关重要。过去,我们一些工艺参数的调整,往往带有一定的试错性质,需要大量经验积累。而这本书提供的模型,无疑为我们提供了一个更加科学、系统化的依据。我可以想象,通过这些模型,我们可以更准确地预测不同轧制参数下的结果,从而优化工艺,减少不必要的损耗。更值得称赞的是,书中对“控制”的论述,更是将理论模型与实际应用紧密结合。它不仅仅是列举了一些控制理论,而是针对冷热轧板带轧机的具体特点,设计了一系列行之有效的控制方案。例如,对于轧制厚度、轧制力、轧件张力的精确控制,书中给出了详细的算法和实现路径,包括如何处理工况变化带来的扰动,如何保证轧制过程的稳定性,以及如何达到纳米级的精度要求。我尤其关注书中关于自适应控制和智能控制的章节,这是否意味着我们的轧机能够“学习”和“进化”,在运行中不断优化自身表现?这本书的出现,极大地拓宽了我的视野,让我看到了如何将先进的理论知识转化为生产力,推动工业的智能化升级。它对于提升我国板带轧制行业的整体技术水平,具有不可估量的价值。

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这本书《冷热轧板带轧机的模型与控制》在我手中,仿佛开启了一扇通往精密工业制造核心的技术之门。作为一名在自动化设备研发领域摸索多年的工程师,我深知一个稳定、高效的工业流程,离不开对过程的精确理解和控制。板带轧机作为钢铁制造的关键环节,其复杂性不言而喻。过去,我们对轧机的许多工艺参数的调整,往往是基于经验和试错,这种方式效率低下且难以保证产品的一致性。本书的“模型”部分,让我看到了希望。我希望能够详细了解,作者是如何运用数学和物理的语言,来刻画轧制过程中的各种复杂现象的。它会涉及到材料的流变模型、轧辊的变形模型、以及轧制力的计算模型吗?我特别期待看到,书中是否能够考虑轧制过程中多变量之间的耦合关系,比如温度、速度、应力、应变等因素如何相互影响。这些模型的建立,无疑是实现精确控制的基础。而“控制”部分,更是我关注的重中之重。我希望书中能够深入探讨,如何将建立的物理模型转化为实际的控制系统。它会介绍哪些先进的控制理论,比如如何利用模型预测控制(MPC)来优化轧制参数,实现对轧制厚度和板形的超高精度控制?如何通过自适应控制技术,来应对原材料性能的差异以及设备的老化,保证生产的连续性和稳定性?我还希望看到,书中能够提供一些实际的应用案例,通过具体的数据和仿真结果,来验证这些模型和控制方法的有效性。这本书的价值在于,它将深厚的理论知识与迫切的工业需求紧密结合,为我们提供了一个系统化的解决方案,对于提升我国板带轧制行业的智能化水平,具有重要的推动作用。

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这本《冷热轧板带轧机的模型与控制》简直是一部工业界的宝典!拿到手还没细看,光是这厚度和沉甸甸的分量,就让人感受到其内容的扎实与分量。我所在的工厂,主要从事的就是钢材的生产加工,其中冷热轧板带轧机的运行效率和产品质量直接关系到企业的核心竞争力。过去,我们对轧机的理解更多停留在操作层面,一些复杂的工艺参数和控制逻辑,即便是在线的老技师,也常常凭经验来判断,遇到故障时,排查起来更是耗时耗力,有时甚至会影响到生产进度。这本书的出现,就像是给迷雾中的我们点亮了一盏明灯。我尤其期待书中关于“模型”的部分,究竟是如何将一台庞大复杂的机械设备,通过数学和物理的语言来精确描述?它会涉及到哪些关键的物理过程,例如金属的塑性变形、轧辊与带钢之间的相互作用、温度变化对材料性能的影响等等?我希望能看到详细的推导过程,以及如何将这些理论模型转化为实际可用的计算方法。更重要的是,“控制”部分,这才是真正解决生产痛点的关键。我想了解,书中是如何探讨轧机在不同工况下的动态响应,如何实现高精度、高效率的轧制?是否会介绍先进的控制策略,比如PID控制的改进、模型预测控制、模糊控制,甚至是机器学习在轧制过程中的应用?这些控制方法的优劣势、适用范围以及实际应用案例,将是我关注的重中之重。这本书的出版,对于提升整个行业的自动化和智能化水平,无疑具有里程碑式的意义。它不仅能帮助技术人员更深入地理解轧机的工作原理,更能为他们提供解决实际生产问题的理论指导和技术支持。我迫不及待地想深入研读,看看它能否帮助我们优化生产流程,提高产品合格率,降低能耗,最终在激烈的市场竞争中脱颖而出。这本书的书名就充满了技术深度,让我对它寄予了厚望,希望它能成为我们工厂技术革新的重要催化剂。

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《冷热轧板带轧机的模型与控制》这本书,简直就是我一直以来寻找的那本“通关秘籍”。作为一个在钢铁行业摸爬滚打了十多年的工程师,我深知板带轧机在整个生产流程中的核心地位,也深切体会到其控制的复杂性和精度要求之高。过去,我们对于轧机的理解,更多地停留在宏观层面,对于那些影响产品质量的细微变化,往往难以捕捉和精确控制。这本书的书名就精准地击中了我的痛点——“模型”和“控制”。我迫不及待地想深入了解书中是如何将一台巨大的、动态变化的机械设备,通过严谨的科学方法进行“建模”的。它是否会详细阐述金属在塑性变形过程中的本构关系,轧辊与带材之间的接触力学,以及轧制过程中热量的传递和分布?我期待看到书中能够提供一套完整的、能够反映真实物理过程的数学模型。同时,“控制”部分更是让我充满期待。有了精确的模型,如何将其转化为实际的控制系统?书中会介绍哪些先进的控制技术,比如模型预测控制(MPC)、自适应控制、模糊逻辑控制,甚至是基于人工智能的控制方法?我希望看到,这些控制策略是如何针对板带轧机的具体特点进行设计的,例如如何实现对轧制厚度、宽度、板形、张力的同步精确控制,如何应对材料性能的波动以及工艺参数的扰动。我更希望书中能够提供一些实际的应用案例,通过数据和图表来展示这些模型和控制方法在实际生产中的效果。这本书的出现,无疑将为我们提供一个更加科学、系统化的解决问题的思路,帮助我们攻克技术难题,提升生产效率和产品质量,对整个行业的进步都具有重要意义。

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《冷热轧板带轧机的模型与控制》这本书,就像是为我们这些沉浸在工业生产一线多年的技术人员,量身打造的一本“武林秘籍”。我尤其喜欢书中“模型”部分的章节,它不仅仅是枯燥的公式堆砌,而是将一台台看似神秘的轧机,用清晰、逻辑严谨的方式呈现在我们眼前。我非常好奇,作者是如何将金属的变形过程、轧辊与材料之间的复杂相互作用、以及轧制过程中瞬息万变的温度场,用一套完整的数学模型来精确地捕捉和描述的。它是否会涉及到有限元分析(FEA)等先进的数值模拟技术?书中对这些模型的推导过程是否足够详尽,能够让我们理解其中的物理意义?还有,对于轧制过程中可能出现的各种非线性因素,比如材料的应变硬化、动态回复、动态再结晶等,书中是否有相应的模型来刻画?我希望能够看到,这些模型是如何与实际的轧机结构、轧制工艺参数相结合的,从而为我们提供一个可供分析和优化的平台。而“控制”部分,更是让我眼前一亮。在实际生产中,如何保证轧件厚度的均匀性、板形的平整度,以及表面质量的光洁度,是至关重要的挑战。这本书将如何解决这些问题?它会介绍哪些先进的控制技术,比如如何利用模型预测控制(MPC)来应对多变量、强耦合的轧制过程?如何通过自适应控制来补偿材料性能的差异和设备的老化?我尤其关注书中对实时控制算法的论述,以及如何将这些算法集成到现有的轧机控制系统中。我希望这本书能够提供一套完整的解决方案,从理论模型到具体的控制策略,再到实际应用中的注意事项。它不仅仅是一本书,更是我们解决生产难题、提升技术水平的指南,对于推动我国板带轧制行业的智能化、精细化发展,必将起到重要的促进作用。

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《冷热轧板带轧机的模型与控制》这本书,对我来说,就像是挖掘出了一座宝藏。在我的职业生涯中,我接触过各种各样的机械设备,但冷热轧板带轧机以其庞大的体量、复杂的工艺和极高的精度要求,一直让我感到既敬畏又充满挑战。过去,我们更多地是依靠经验和直觉来操作和维护这些设备,遇到一些深层次的问题,往往束手无策。这本书的出现,为我提供了一个全新的视角。我尤其期待书中关于“模型”的章节。我非常想了解,作者是如何将一个如此复杂的物理过程,用数学公式和理论模型来精妙地描述出来的。它会涉及到哪些关键的物理原理,比如金属材料的本构关系、轧制过程中能量的传递与转化、轧辊与带钢之间的相互作用力学等等?我希望看到,书中能够提供一些详细的推导过程,以及这些模型是如何在实际生产中得到验证的。这些模型,将是我们理解轧制过程中各种现象的钥匙。而“控制”部分,更是我迫切希望掌握的核心技术。如何利用这些模型,来实现对轧机运行的精确、稳定和高效的控制?书中会介绍哪些先进的控制策略?例如,如何实现对轧制厚度的精确控制,如何保证带材的平整度和表面质量?我希望能看到,书中能够提供一套完整的控制方案,包括从系统的辨识、控制器的设计,到实际的实现和调试。我还希望能够看到一些具体的案例分析,通过实际的生产数据,来展示这些模型和控制方法是如何解决实际生产难题的。这本书的深度和广度,无疑将极大地提升我们对板带轧机技术的认知水平,为我们解决实际生产中的技术瓶颈,提供宝贵的指导。

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拿到《冷热轧板带轧机的模型与控制》这本书,我内心涌动的是一种对技术探索的强烈渴望。作为一名在自动化与智能化工厂建设领域工作的工程师,我深知“模型”与“控制”是驱动现代工业发展的两大核心要素。在板带轧机的领域,其工艺的精细化、自动化和智能化程度,更是衡量一个国家制造业水平的重要标志。这本书的书名直接切入了我的研究方向,让我对接下来的内容充满了期待。我希望书中能够详细阐述如何构建板带轧机的数学模型。它是否会从金属材料的塑性变形理论出发,结合轧机设备的动力学特性,建立一套能够全面反映轧制过程的动力学模型?我期待看到,模型中能够涵盖轧制力、轧制矩、带钢张力、轧辊转速、温度等关键参数之间的复杂耦合关系,并且能够考虑材料性能在不同温度和应变率下的变化。更重要的是,“控制”部分。我非常希望书中能够深入探讨,如何基于这些模型,设计出高效、鲁棒的控制系统。它会介绍哪些先进的控制技术?例如,模型预测控制(MPC)在板形控制中的应用,自适应控制在应对材料不确定性时的优势,以及如何利用智能算法(如模糊控制、神经网络、深度学习)来优化轧制参数,实现生产过程的自学习和自优化。我更希望看到,书中能够提供一些实际的应用案例,用详实的实验数据和仿真结果,来论证这些模型和控制方法的有效性,以及它们在实际生产中带来的经济效益和社会效益。这本书的出版,必将为我国板带轧制行业的转型升级提供强大的理论支撑和技术指导,具有深远的意义。

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这本书《冷热轧板带轧机的模型与控制》的出现,让我在阅读它的过程中,产生了一种前所未有的学习冲动和对工业生产更深层次的理解。作为一名长期从事设备维护和工艺优化的工程师,我深知板带轧机作为现代钢铁工业的核心装备,其运行的稳定性和产品质量的精密度,直接关系到企业的生死存亡。过去,我们对轧机许多精细化的操作和参数调整,更多是依赖于经验的传承,而这种方法在面对日益严苛的产品质量要求和不断涌现的新型材料时,显得力不从心。这本书,特别是其“模型”部分,为我们提供了一个系统化、科学化的理论框架。我迫切地想了解,作者是如何将一台如此复杂的巨型机械,通过严谨的数学语言和物理原理进行精确描述的?它会涉及到对材料力学、流体力学、热力学等多个学科的深度融合吗?比如,关于轧制过程中金属的塑性变形机理,轧辊与带钢之间的接触应力、变形区域的温度分布,以及这些因素如何相互影响,书中是否有详细的数学模型和仿真分析?这些模型的建立,无疑是理解和优化轧制过程的基础。更让我期待的是“控制”部分。有了精确的模型,如何将其转化为能够精准操控轧机的控制系统,是技术的核心。我希望书中能详细介绍各种先进的控制策略,例如,如何利用模型预测控制(MPC)来提前优化轧制参数,如何通过自适应控制来应对材料性能的波动,甚至是如何利用人工智能和机器学习技术来进一步提升轧机的智能化水平?这本书的价值在于,它不仅仅停留在理论层面,而是将理论与实践紧密结合,通过详实的案例分析和数据验证,帮助我们理解模型和控制方法的实际应用效果。我相信,通过深入研读这本书,我们能够更有效地诊断和解决生产中遇到的疑难杂症,进一步提升板带产品的质量和生产效率,为企业在激烈的市场竞争中赢得优势。

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《冷热轧板带轧机的模型与控制》这本书,对于我这样一个长期在生产一线摸爬滚打的基层技术人员来说,简直是一场及时雨!我们每天都在和这些巨大的、轰鸣的机器打交道,但很多时候,对于它们为什么会这样运行,内部的逻辑到底是什么,我们只是依稀了解,或者说,更多是靠经验和老师傅的口传心授。这本书的出现,仿佛为我打开了一扇通往精细化、科学化管理的大门。我最看重的,是书中关于“模型”的那些章节。我想知道,究竟是如何把那些庞大、复杂的机械结构,用严谨的数学语言描述出来?它会涉及到哪些核心的物理原理,比如金属材料在受力、受热状态下的变形规律?有没有对轧辊、轧件之间复杂的接触力学进行深入的解析?对于轧制过程中温度的分布和变化,以及它如何影响材料的力学性能,书中是否有具体的模型来体现?我非常期待能够看到这些模型是如何从基础物理定律出发,一步步推导出来的,并且最好能有一些实际案例来验证这些模型的准确性。这对于我们理解轧制过程中的各种异常现象,比如带材跑偏、表面缺陷的产生原因,将会有极大的帮助。而“控制”部分,则更是解决实际生产问题的关键。我非常想了解,书中是如何将那些复杂的理论模型,转化为能够实时、精确控制轧机的方案的。它会涉及到哪些先进的控制技术?比如,针对轧制厚度、板形、张力的动态调整,书中是如何设计的?有没有考虑如何应对外部干扰,比如材料硬度的波动,轧辊磨损等?我希望看到一些具体的控制策略,比如如何通过反馈和前馈控制,实现对轧制过程的闭环管理,甚至是如何利用一些预测模型,提前干预,避免出现大的偏差。这本书的书名就充满了技术感,我相信它一定能为我们这些一线技术人员提供宝贵的理论指导和实践参考,帮助我们解决生产中的实际难题,提升工作效率和产品质量。

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书不错,都是 正版的,京东的活动很给力哈

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为了适应我国经济发展的需要,为大批新建的板带轧机工程技术人员提供一些有用的参考资料,作者将多年来在工程实践和理论研究中的成果和经验以及收集的国内外技术资料进行了整理,编写成本书。

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不错

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才疏学浅看不懂,想找一本讲的最简单的

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板带轧机是冶金工业中要求自动化程度最高的领域,几乎所有板带轧机都应用了计算机控制技术。值得庆贺的是我国60%以上板带轧机的计算机控制系统是由国内自主集成和自主开发的。不仅民营企业板带轧机计算机控制系统主要由国内自行开发,一批国有企业,如鞍山钢铁集团公司这样的大型国有钢铁企业亦以自己为主,依靠国内力量自主集成板带轧机计算机控制系统。与此同时,国内的科研人员对板带轧制计算机控制(模型及控制)技术进行了深入的研究,对从国外引进的设备和技术进行了学习、改造和创新。

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书不错,都是 正版的,京东的活动很给力哈

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清晰,简洁,受益匪浅

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为了适应我国经济发展的需要,为大批新建的板带轧机工程技术人员提供一些有用的参考资料,作者将多年来在工程实践和理论研究中的成果和经验以及收集的国内外技术资料进行了整理,编写成本书。

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本书为《带钢热连轧的模型与控制》、《带钢冷连轧计算机控制》两书的更新版,并增加了中厚板控制的内容。冷热轧板带在轧材产量中所占比重反映了一个国家的现代化水平。我国近二十年来不仅国有钢铁企业建立了一批高水平的中厚板轧机及带钢冷热连轧机,民营企业也建设了一批水平不低的板带轧机,使我国板带材年产量达到了一亿五千多万吨。

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