2019年湖北科技奖拟提名公示材料

2019年湖北省科技奖拟提名公示材料

一、项目名称：热轧高强品种钢及极限规格智能轧制技术研发与应用

二、提名者及提名意见

提名者：湖北省教育厅

提名意见：针对传统热连轧机组难以批量稳定生产极限规格、极限性能产品的行业共性难题，本项目攻克了热连轧超薄超高强带钢的智能化轧制关键技术，在智能化模型与稳定性控制、轧机设备精度诊断、轧机振荡防治等技术领域进行了重点突破，实现了极限规格、极限性能（厚度1.2mm、屈服强度700MPa级）产品的大批量稳定生产，使梅钢1780热轧高强薄规格产品轧制比例在传统热连轧线中稳居国内外同行前列，厚度≤2.0mm的带钢比例从单月8%增加至21%，小时产量在同类产线中稳居前列，三年新增经济效益2.4亿元（单条热轧线）；授权国家发明专利20余件，获得软件著作权5项；发表国内外核心期刊论文40余篇。成果在上海梅山钢铁股份有限公司、武汉钢铁股份有限公司等企业应用，取得了显著的经济和社会效益，增强了热连轧产品的竞争能力与盈利能力，推动了钢铁行业的绿色转型，对国内外热连轧机组的升级改造和新建项目具有重要示范和推广价值。

提名该项目为湖北省科学技术进步一等奖。

三、项目简介：

本项目属于板带轧制技术与自动化交叉的科学技术领域。

批量、稳定、低成本地生产高性能钢铁材料是钢铁制造技术发展的重要方向，是实现绿色钢铁的必然选择。热轧高强钢作为高附加值钢铁产品之一，是经济社会发展需要的重要基础材料；而传统热连轧机组尚难批量稳定生产极限规格、极限性能的产品，因此必须进行系统的重大技术创新以满足国家节能减排和产业发展战略的需要。

本项目以解决高强薄规格产品在热连轧机组批量稳定生产的重大技术难题为目标，综合运用压力加工、设备与自动化等多学科知识，围绕生产装备、制造工艺及自动化等交叉领域进行系统创新。项目历时五年，取得如下主要创新成果：

（1）开发一套智能化轧制模型与稳定性控制技术：①首次提出基于连续曲面的轧制模型自适应方法，构建“机理模型+特征点+拟插值+自适应”的轧制模型新体系；②设计兼顾轧制稳定性与高尺寸控制精度的张力模糊控制器；③提出精轧机组负荷分配的多目标优化计算策略；④首次研发带钢楔形动态等厚度比控制方法，同时消除带钢楔形与其他板形缺陷；⑤开发考虑全长轧制的弯辊力优化设定策略，为超薄超高强产品使用长尺坯生产创造条件。

（2）首次研发热连轧机设备精度及操作行为智能辨识系统，对影响产品质量的轧机设备精度进行在线监测与智能诊断，掌握设备状态变化趋势以确保精度失效前能及时预防；对轧钢操作行为

进行在线动态智能辨识，分析操作行为的有效性并及时修正操作失误，实现对操作行为的数据化与智能化监控。

（3）首次开发热连轧机活套解振控制技术，打破轧机、带钢和活套之间的共振；生产工艺上通过加热工艺、中间保温罩、轧线各种水的组合控制、轧制润滑工艺优化等，实现工艺减振。

本项目攻克了热连轧超薄规格高强钢的智能化轧制关键技术，实现了极限规格、极限性能（厚度1.2mm、屈服强度700MPa级）产品的大批量稳定生产，使梅钢1780热轧高强薄规格产品轧制比例在传统热连轧线中稳居国内外同行前列，厚度≤2.0mm的带钢比例从单月8%增加至21%，小时产量在同类产线中稳居前列，三年新增经济效益2.4亿元（单条热轧线）；授权国家发明专利20余件，获得软件著作权5项；发表国内外核心期刊学术论文40余篇。

项目在智能化轧制模型与稳定性控制、轧机设备精度诊断、轧机振荡防治等技术领域进行了重点突破，增强了热轧产品的竞争能力与盈利能力，推动了钢铁行业的绿色转型，支撑了国家节能减排战略，对国内外热连轧机组的升级改造和新建项目具有重要示范和推广价值。

四、代表性论文专著目录：

[1] Li W G, Yang W, Zhao Y T, et al. A new method to predict mechanical properties for micro-alloyed steels via industrial data and mechanism analysis [J]. Journal of Iron and Steel Research International, 2019, 26(3): 230-241. (SCI\EI)

[2] 谢向群, 李维刚, 付文鹏, 等. 基于实测数据的热轧带钢变形抗力模型[J]. 冶金自动化, 2019, 43(2):29-34.

[3] 李维刚, 杨威, 刘超, 等. 微合金钢碳氮化物析出的热力学仿真[J]. 系统仿真学报, 2019, 31(3): 520-527.

[4] 李维刚, 杨威, 赵云涛, 等. 融合大数据与冶金机理的热轧带钢力学性能预报模型[J]. 钢铁研究学报, 2018, 30(4): 302-308.

[5] 李维刚, 徐文胜, 马威, 等. 基于热连轧实测数据的模型钢族层别优化[J]. 钢铁, 2018, 53(10): 54-60.

[6] 李维刚, 冯宁, 赵云涛, 等. 基于广义可加模型的热轧变形抗力预测[J]. 钢铁研究学报, 2018, 30(6): 447-452.

[7] 杨威, 李维刚, 赵云涛, 等. 基于随机森林的钢材性能预报与影响因素筛选[J]. 钢铁, 2018, 53(3): 44-49.

[8] 李维刚, 陶桂林. 液压辊缝控制系统的数学建模与仿真[J]. 系统仿真学报, 2018, 30(10): 3789-3795.

[9] Li W G, Liu C, Liu B, et al. Modeling friction coefficient for roll force calculation during hot strip rolling [J]. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2017, 92(1): 597-604. (SCI\EI) [10] L i W G, Liu C, Liu B, et al. Modeling deformation resistance for hot rolling based on generalized additive model[J]. Journal of Iron and Steel Research, International, 2017, 24(12):1177-1183. (SCI\EI)

[11] 李维刚, 邓肯, 谭耘宇, 等. 基于连续曲面的轧制模型自适应方法[J]. 钢铁, 2017, 52(12): 61-66.

[12] 李维刚, 刘超, 卞皓, 等. 热连轧机负荷分配优化计算策略[J]. 钢铁研究学报, 2017(5):391-396.

[13] 李维刚, 邓肯, 刘翱, 等. 基于案例学习的PC轧机板形智能设定方法[J]. 钢铁研究学报, 2017,