Sveobuhvatna analiza principa radnog vremena vruće valjane mašine

I. Pregled procesa vrućeg kotrljanja
Vruća valjana mašina je osnovna oprema koja podvrgava kontinuiranu plastičnu deformaciju čeličnih gredica na visokim temperaturama (obično 900 - 1250 stepeni). Njegov princip rada može se sažeti kao tri glavne faze: "Grijanje - koluje - kontrolirano hlađenje". U odnosu na hladno valjanje, vruće valjanje može značajno smanjiti otpornost na deformaciju metala i postizanje efikasne proizvodnje čelika velikog veličine.
II. Jezgra postupak rada
Faza grejanja
Kontinuirano lijevanje biljkama jednoliko se zagrijava na temperaturu austenitne transformacije u koraku od stepena zagrijavanja, eliminirajući unutarnji stres i optimizaciju plastičnosti. Moderne peći za grijanje Koristite inteligentne upravljačke sustave za air - omjer goriva, smanjujući potrošnju energije za 15-20%.
Proces grubog kotrljanja
Sastoji se od 4-6 univerzalnih mlinova za kotrljanje, komprimira čeličnu debljinu granica na ciljnu vrijednost od 1/3 kroz kombinaciju vertikalnih i vodoravnih rola. Usvojena je dinamička tehnologija varijabilne specifikacije (DSC) kako bi se postigla precizna kontrola debljine unutar ± 0,5 mm.
Fini valjani sistem
Koristi 7-postorsku valjanu jedinicu, opremljenu hidrauličkim AGC debljinom automatskog upravljačkog sistema. Konačna temperatura kotrljanja strogo se kontrolira na 850 ± 20 stepeni kako bi se osigurala veličina zrna austenita u rasponu od 5-15 μm.
Slojevito hlađenje
Kroz ultra {- tehnologiju za brzo hlađenje (UFC), brzina hlađenja od 20-30 stepeni / s postiže se u presjeci valjka, precizno kontrolirajući udio strukture fazne transformacije.
III. Ključne tehničke karakteristike
Kontrola oblika ploče: Usvajanje kombinirane tehnologije koluta za savijanje i prebacivanje valjaka, stopa kvalifikacije ploče se povećava na preko 98%
Kompenzacija temperature: Dvostruki sustavi infracrvene mjere temperature i predviđanja modela, sa fluktuacijama temperature koji se kontroliraju u roku od ± 10 stepeni
Inteligentno valjanje: Na osnovu industrijskih velikih podataka, samo - modeli učenja koriste se za postizanje pogreške predviđanja kotrljanja<3%