一种针对冷轧轧辊的在线疲劳预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种针对冷轧轧辊的在线疲劳预测方法及系统，该方法包括：获取轧机的轧辊参数和轧制工艺参数；基于影响函数法，建立轧机辊系弹性变形模型，通过轧机辊系弹性变形模型，计算轧辊的辊间接触压力分布；根据辊间接触压力分布，计算轧辊接触区的赫兹应力和接触半宽；根据轧辊接触区的赫兹应力和接触半宽，计算轧辊内部的三向应力；根据轧辊内部的三向应力得到最大切应力分布，结合非线性疲劳积累模型，建立轧辊疲劳预测模型，通过该轧辊疲劳预测模型对轧辊疲劳状态进行预测。本发明专利技术能够对冷轧轧辊的疲劳状态进行预测，减少疲劳事故的发生，进而有效保证生产效率，降低生产成本。成本。成本。

【技术实现步骤摘要】
一种针对冷轧轧辊的在线疲劳预测方法及系统


[0001]本专利技术涉及冶金机械
，特别涉及一种针对冷轧轧辊的在线疲劳预测方法及系统。

技术介绍

[0002]轧辊在轧制钢材过程中，表面承受较大的轧制力和较强的磨损。对于六辊轧机的支撑辊和中间辊，其主要失效形式为疲劳破坏，本质是接触循环应力引发的裂纹萌生和扩展。轧辊特别是支撑辊的制造费用较高，它的失效意味着钢厂生产成本的提高。因此建立适合现场应用的轧辊疲劳预测模型，定量表示轧辊的疲劳程度，对于监测轧辊的安全性能，适时安排轧辊的下机有重要意义。
[0003]关于轧辊的疲劳预测也有过很多相关方案，例如，申请号为201710958753.7的专利申请公开了一种基于BP网络轧辊合金接触疲劳性能预测方法，通过采集数据构造人工神经网络模型的训练样本集，经过测试后，利用训练好的人工神经网络模型对轧辊进行接触疲劳性能的预测。申请号为201610349243.5的专利申请公开了一种基于响应面模型的轧辊冷却系统工艺参数优化方法，通过利用有限元分析软件对试验样本点进行耦合分析，提取关键位置节点的应力状态，之后本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种针对冷轧轧辊的在线疲劳预测方法，其特征在于，包括：获取轧机的轧辊参数和轧制工艺参数；基于影响函数法，建立轧机辊系弹性变形模型，根据所述轧辊参数和轧制工艺参数，通过所述轧机辊系弹性变形模型，计算轧辊的辊间接触压力分布；根据所述辊间接触压力分布，计算轧辊接触区的赫兹应力和接触半宽；根据所述赫兹应力和接触半宽，计算轧辊内部的三向应力；根据轧辊内部的三向应力得到最大切应力分布，结合非线性疲劳积累模型，建立轧辊疲劳预测模型，通过所述轧辊疲劳预测模型对轧辊疲劳状态进行预测。2.如权利要求1所述的针对冷轧轧辊的在线疲劳预测方法，其特征在于，所述轧辊参数包括：轧机的工作辊、中间辊和支撑辊分别对应的轧辊倒角长度、倒角深度、直径、长度以及凸度；所述轧制工艺参数包括：目标厚度、来料厚度、带钢宽度、轧制力、中间辊弯辊力、工作辊弯辊力以及中间辊窜辊量。3.如权利要求1所述的针对冷轧轧辊的在线疲劳预测方法，其特征在于，基于影响函数法，建立轧机辊系弹性变形模型，根据所述轧辊参数和轧制工艺参数，通过所述轧机辊系弹性变形模型，计算轧辊的辊间接触压力分布，包括：基于变形协调关系得到工作辊左右两部分挠度Y
wL
、Y
wR
的矩阵方程，中间辊左右两部分挠度Y
iL
、Y
iR
的矩阵方程，支撑辊左右两部分挠度Y
bL
、Y
bR
的矩阵方程：其中，G
w
，G
i
，G
b
分别表示工作辊、中间辊以及支撑辊的影响函数矩阵；Q
wiL
，Q
wiR
分别表示工作辊与中间辊之间产生辊间接触压力时，两辊左、右半侧的辊间接触压力矩阵；Q
ibL
，Q
ibR
分别表示两辊左半侧辊间接触压力矩阵和两辊右半侧辊间接触压力矩阵；P
L
，P
R
分别表示支撑辊左、右半侧轧制力矩阵；G
fw
，G
fi
分别表示工作辊、中间辊弯辊力的影响函数矩阵；F
W
，F
I
分别表示工作辊与中间辊的单侧弯辊力；由变形协调关系计算工作辊和带钢的压扁量Y
ws
矩阵方程、工作辊与中间辊的辊间压扁量Y
wi
矩阵方程、支撑辊与中间辊的辊间压扁量Y
ib
矩阵方程：其中，H和H0分别是轧件1/2高度向量和轧件中心点1/2高度矩阵；Y
ws
是工作辊和带钢的压扁量矩阵；Y
ws(0)
是轧制力产生的工作辊中心位置压扁量矩阵；Y
wi
是工作辊与中间辊的辊间压扁量矩阵；Y
ib
是支撑辊与中间辊的辊间压扁量矩阵；Y
wi(0)
、Y
ib(0)
分别是工作辊与中间辊的辊间压扁量矩阵、支撑辊与中间辊的辊间压扁量矩阵；Y
w
、Y
i
、Y
b
...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙文权，杨沐旸，袁铁衡，武章昱，何安瑞，陈禄祯，
申请(专利权)人：北京科技大学，
类型：发明
国别省市：