CC BY
43
ОБРАБОТКА МЕТЕЛЛОВ ДАВЛЕНИЕМ
УДК 621.771.237 Румянцев М.И.
МЕТОДЫ РАЗРАБОТКИ И УЛУЧШЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ПРОИЗВОДСТВА ПРОКАТА ДЛЯ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ЛИСТОПРОКАТНЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ
Аннотация. Изложены результаты развития методов разработки и совершенствования режимов прокатки, математического моделирования, достоверного оценивания результативности технологических процессов и качества продукции, а также подготовки персонала. Приведены примеры использования указанных методов с целью улучшение эффективности листопрокатных технологических систем за счет расширения сортамента, улучшения качества продукции, ресурсо- и энергосбережения.
Ключевые слова: листовой прокат, режим прокатки, обобщенный алгоритм автоматизированного проектирования режимов прокатки, аккомодационная модель, качество продукции, результативность процесса, статистическое оценивание, повышение квалификация персонала.
Введение
В стратегии развития отечественной черной металлургии на период до 2030 г. [1] сформулированы задачи совершенствования сортамента продукции, повышения требований к ее служебным характеристикам и конкурентоспособности. Также указывается на необходимость роста импортозамещения и поставок на экспорт продукции с увеличением глубины переработки. При этом прогнозируется рост доли листового проката от 43,7% в 2014 г. до 46,9-53,4% в 2030 г. Для достижения указанных целей предусмотрено как совершенствование технологий и пуск новых агрегатов на существующих предприятиях, так и строительство новых заводов, т. е. совершенствование действующих и создание новых технологических систем (ТС).
С учетом работ В.С. Зайцева [2] и В.Ф. Рашникова [3] технологию производства проката необходимо рассматривать как элемент соответствующей ТС. В таком контексте технология производства листового проката (ТПЛП) есть определенная последовательность технологических процессов или операций, которая в регламентированных условиях производства позволяет получить листовой прокат заданного качества в требуемом количестве. В.Н. Заверюха [4] указал на два основных принципа совершенствования (улучшения) системы: эволюция (более совершенные системы возникают улучшением предыдущих) и характеризация (для совершенствования системы необходимо изменить множества ее элементов).
И при эволюционном подходе (например, за счет освоения выпуска продукции нового вида на действующем стане), и при улучшении ЛПТС путем
© Румянцев М.И., 2017
изменения множества элементов (например, за счет строительства нового прокатного стана) одинаково важно найти эффективные технологические режимы обработки металла, достоверно оценить результаты функционирования системы и обеспечить необходимый уровень подготовки персонала. Поэтому считаем актуальными следующие задачи улучшения ТПЛП: совершенствование режимов прокатки и других технологических операций производства как уже выпускаемой продукции, так и новых видов проката; повышение достоверности и объективности оценок результативности технологических процессов и операций, а также качества продукции; подготовка высококвалифицированных исполнителей.
МЕТОД РАЗРАБОТКИ И СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ РЕЖИМОВ ПРОКАТКИ
Как объект проектирования режим прокатки рассматриваем в виде совокупности конкретных значений тех параметров системы, реализующей прокатку, регламентация которых обеспечивает достижение ее цели - при заданном расходе ресурсов получить прокат заданного качества в заданном количестве. Такая концепция отображает возможность влиять на достижение цели прокатки не только деформационными, скоростными, температурными параметрами и натяжением, но также исходным состоянием полосы и некоторыми параметрами обрабатывающей подсистемы (например - профилировками и состоянием поверхности рабочих валков, свойствами технологической смазки и т.д.) [5]. Исходя из обобщенного алгоритма проектирования [6] и сформулированной концепции режима прокатки как объекта проектирования, разработаны инвариантный (обобщенный) алгоритм
(рис. 1) и структура программы автоматизированного проектирования режимов прокатки. Далее обобщенный алгоритм будем обозначать как ОААПРП, а программу автоматизированного проектирования как ПАПРП.
I Описание
\ исходного состояния ^ обрэ&йтываю-
Рис.1. Обобщенный алгоритм
автоматизированного проектирования режимов прокатки (пунктирными линиями выделены процедуры, математическое обеспечение которых должно соответствовать виду проката и особенностям применяемого оборудования)
Отображаемая в ОААПРП и ПАПРП информационная система обладает значительной общностью и может быть реализована для решения задач разработки режимов прокатки профилей любого вида на любом стане. Особенности процесса получения проката различных видов и применяемого оборудования (обрабатывающей системы) учитываются в специальном математическом обеспечении, которое необходимо не только для реализации процедур 9 и 10, но и для описания первого приближения режимов прокатки, которое синтезируется в начале проектирования последовательным исполнением процедур 4-8 см. (рис. 1). Изложенная концепция реализована в виде компьютерных программ [7-11], которые применяются как в научных исследованиях, так и в учебном процессе ФГБОУ ВО «МГТУ им. Г.И. Носова».
МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ РАЗВИТИЯ СПЕЦИАЛЬНОГО
ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ САПР
Для отображения особенностей прокатки листовой стали различного назначения на листопрокатных станах различных типов разработали модели выбора первого приближения компонентов
режима прокатки (например, [12-14]), прогноза параметров взаимодействия полосы и обрабатывающей системы при прокатке стали с произвольной химической композицией в широком диапазоне условий осуществления процесса (например, [15-16]), прогноза характеристик результативности - показателей качества и количества обработанной полосы (например, [17-19]).
Математическую модель рассматриваем как совокупность математических объектов и отношений между ними, которые применяются по определенному алгоритму. Из такой интерпретации следует, что содержание математической модели (виды и количество составляющих ее математических объектов) является достаточным, если модель является адекватной и позволяет отобразить изучаемое явление с необходимой точностью. При этом адекватность модели характеризуем не только абсолютными и относительными погрешностями, но также оценками «степень соответствия» и «действенность».
Соответствие модели отображать изучаемое явление так и качественно. Наиболее свойство иллюстрируется графиком сравнения результатов расчета по модели с данными экспериментов [20], который называем диаграммой соответствия (рис. 2).
свойство верно как количественно, наглядно указанное
<И ^
т
ф
з-
пз X
СП
<и о
а: и <и
:г ^
I-
зс га В
,1 *
* У 2
• А
•
1 Яг
/ /
/
У
Прогнозируемое значение у
Рис. 2.Диаграмма соответствия
Точки на диаграмме представляют собой оценки некоторой характеристики, полученные с применением разработанной модели при тех же условиях, при которых были зафиксированы фактические значения У . На множестве точек методом наименьших квадратов строится линия у = к ■ У + с , которая представляет собой реальный тренд соответствия (на рис. 2 - линия 1). Также методом МНК строится линия у = у , которая есть тренд идеального соответствия (линия 2 на рис.
2). Если оба тренда возрастающие, между явлением и моделью существует качественное соответствие. Мерой количественного соответствия (степенью соответствия) можно считать коэффициент детерминации, рассчитываемый как
= 1 — Е- . Здесь £ е? = =— у )2
представляет собой сумму квадратов отклонений реального тренда от идеального, а ^ Е2 = ^( у — у )2 есть сумма квадратов
отклонения п точек тренда реального соответствия от среднего выборочного фактических значений (у = 1/ п £ у- ).
С учетом опыта ранее выполненных исследований [17] под действенностью понимаем свойство модели обеспечивать совпадения результатов моделирования с результатами функционирования моделируемого объекта. Для некоторой характеристики У при п испытаниях модели ее действенность Ед = 100 • т5 / п (%), где
- число прогнозируемых значений
характеристики моделируемого объекта, которые отличаются от фактических значений с относительной
погрешностью не более чем 181.
Так как точность первого приближения в значительной мере определяет точность окончательного решения [6, 21], в ОААПРП важное место занимают процедуры выбора первого приближения режима. В каждом конкретном случае модели указанных процедур должны генерировать наиболее близкие к практике начальные значения суммарной и частных деформаций, скоростей прокатки, натяжений (если они используются) и т.д. Поэтому в моделях выбора первого приближения режима прокатки необходимо формализовать рекомендации на основании имеющегося опыта прокатного производства. Для достижения указанной цели более всего подходят методы статистического анализа и аппроксимации закономерностей, наблюдаемых на практике. Чтобы расширить области применения статистических моделей в комплекс объясняющих переменных, при необходимости включаем новые (модернизированные) параметры (Ир !Н - один из вариантов характеристики высоты
очага деформации, Рь = Ъ/Ьр - коэффициент
использования длины бочки рабочего валка, комплексные характеристики химического состава стали [22], отклонения температуры металла от характеристических значений и т.д.).
Например, при прокатке крупногабаритных листов на реверсивных станах важное значение имеет толщина раската после последнего чернового прохода И . В случае контролируемой прокатки
толщина промежуточного раската, в соответствии с известными рекомендациями, должна быть в 2,5-4 раза больше толщины готового листа Нк, т.е. = Ьр1кк = 2,5...4,0 [23]. При обычной и
нормализующей прокатке первое приближение величины И выбираем на основании результатов
работы [24], которые отображаются графиком на рис. 3,а. С увеличением конечной толщины листа и с увеличением его ширины (т.е. с увеличением Р^) суммарный коэффициент обжатия на чистовой стадии Лр уменьшается.
01 ■ 2 лЗ
О 10 20 30 40 50 60
Ак,мм
а)
Р! 2=0,924
2 1 ^ * ^^
О 1 ' - 1
о
•
0 1 2 3 4 5 6 7 8 Предсказанные значения щ¥
б)
Рис.3. К построению модели коэффициента суммарного обжатия на чистовой стадии при обычной и нормализующей прокатке крупногабаритных листов на реверсивных станах: а - зависимость коэффициента суммарного обжатия от конечной
толщины листа (1, 2 и 3 -при Р^ - 0,58;
0,58 <Р^ - 0,69 и Рь >0,69); б - диаграмма соответствия
На основании данных, отображаемых графиком на рис. 3.а, получили следующую аппроксимацию
коэффициента суммарного обжатия на чистовой стадии при обычной и нормализующей прокатке:
13,691/^'657р-1'188
2
(Я =0,924; Р =200,6053; Р95 =3,26 74)
Аппроксимация (1) является статистически надежным отображением исследуемой взаимосвязи с доверительной вероятностью 95% (рассчитанное
число Фишера Рбольше табличного ). Степень
соответствия модели 92,4% (рис. 3,6). Действенность составляет 77,8 % при допустимой погрешности 15 % и 96,3 % при погрешности 20 %.
Несмотря на значительные достижения в развитии теории и практики моделирования процессов обработки металлов давлением, остаются актуальными задачи развития специального математического обеспечения САПР режимов прокатки с целью повышения точности прогноза параметров процесса при ограниченном времени на решение задачи. Причиной пониженной точности известных моделей в тех или иных условиях являются несоответствия реальным условиям осуществления процесса упрощений и диапазонов граничных условий, которые были приняты при построении каждой из них. Поэтому предположили, что может быть продуктивным подход к моделированию различных процессов в технологических системах производства проката, как к конструированию с применением уже известных зависимостей, которые при реализации модели выбираются в связи со значениями некоторых существенных факторов по заранее созданному алгоритму. Так как подобная структура модели обеспечивает приспособляемость модели к актуальным граничным условиям, модель может быть названа аккомодационной моделью [25].
Приведем пример построения аккомодационной модели момента прокатки крупногабаритных листов [26]. И в отечественной, и в зарубежной практике наиболее распространены модели, в которых момент прокатки мпр связан с усилием прокатки Р через
коэффициент плеча у . Используя результаты наблюдений при прокатке на стане 5000 раскатов толщиной 12,0 - 25,4 мм и шириной 2620 - 4500 мм из сталей СтЗсп, 15ХСНДА, К65 и Х65, сравнили значения у , рассчитанные по тринадцати различным формулам, представленным в работе [13], с фактическими
значениями
Vreal = Mn
np¡ [2P^R ( h{)- \ ) ^
где Я -радиус валков; Но и / - толщины раската до и после прохода. Указанные значения, а также м и
Р принимали по отчетам АСУ ТП стана. Стан 5000 одноклетьевой, но прокатку производят в две стадии.
Для черновой стадии характерно нарастание относительных обжатий по проходам, а на чистовой относительные обжатия от первого прохода к последнему снижаются. Существенным фактором коэффициента плеча является характеристика высоты очага деформации
т = 1Х/Нср = Я (Но - /1)/(Но + /1)
которая изменяется в пределах 0,36-1,72 на черновой стадии и 1,28-2,89 на чистовой. На каждой стадии с увеличением значения у уменьшаются (рис. 4, а): от 0,65 до 0,47 при черновой прокатке и от 0,57 до 0,43 при чистовой. Для случаев <1,4 наименьшую погрешность дает формула, полученная Д.И. Суяровым и Ф.С. Гилевичем:
у = 0,4915 + 0,518т - 0,7068т2 + 0,258т3 - 0,02т4
В диапазоне от 1,4 включительно до 2 предпочтительно использовать формулу З. Вусатовского у = Нх/ ( 2ДН) 1п ( /,/ Н1), а для случаев
когда т > 2 можно применять формулу М.М. Сафьяна и В.И. Мелешко: у = 0,498 - 0,0283т .
0,60
0,55
0,50
0,45
0,40
■ О15ХСНД А К65
ь. < "Ч-ÍA. ütf;; МА £■ ■ ■ í ■ ► СтЗсп
♦ ♦ о А ♦ Л А ч ♦
О 0 3 О > ► О ♦
0,25 0,50 0,75 1,00 1,25 1,50 1,75 2,00 2,25 2,50 2,75 3,00
IJK
ср
а)
8000 7000 6000
О Р. С
и 4000 ■■
£
о
К «
ы а
LÍ QJ
V S н
SÍ
га ©
3000
1000
0,9883- А А
yí А
А У f ♦
Ai, ■ 01 хснд
ЛК65 ■ /Г Г
♦ с Зсп
Jr*
1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 Рассчитанный момент прокатки, кН ■ м
б)
Рис. 4 .Влияние высоты очага деформации на коэффициент плеча при прокатке толстых листов
(а) и диаграмма соответствия рассчитанного и фактического моментов прокатки (б)
Абсолютная погрешность модели от -480 до +435 при среднем значении -67 кН>м; относительная погрешность от -12 до +19 при среднем -2%. Степень соответствия прогнозируемого и действительного момента достигает почти 99 % (рис. 4,б). При ошибке 10% действенность модели 92,7 % , а при ошибке 15% E15 =98,6 %.
МЕТОД ПОВЫШЕНИЯ ДОСТОВЕРНОСТИ И ОБЪЕКТИВНОСТИ ОЦЕНОК РЕЗУЛЬТАТИВНОСТИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ
Одним из важных показателей результативности технологического процесса является выход соответствующей (годной) продукции. Качество продукции формируется при осуществлении технологического процесса по регламентированному режиму, соблюдение которого, однако, затрудняется объективно существующими возмущениями. Так как изменчивость параметров процесса приводит к изменчивости характеристик продукции, для повышения объективности и достоверности выводов относительно степени достижения целевых показателей предложили [27] оценивать результативность статистическими показателями соответствия характеристик системы, в том числе качества продукции, заданным требованиям.
В случае регламентации параметра только наибольшим допустимым значением (рис. 5,а -верхняя оценка соответствия)
qUSL = (USL — X ) / (3 s ), а в случае регламентации
только наименьшим допустимым значением (рис. 5,б - нижняя оценка соответствия)
qLSL
= (x -LSL)/(3s) . Если характеристика
регламентирована наибольшим и наименьшим допустимыми значениями (рис. 5,в - двухсторонняя оценка соответствия) qpfe = min (qL5L; q^ ). Здесь
x — LSL = Alsl и USL — x = Ausl представляют собой допустимые интервалы варьирования оцениваемого параметра, а 3s - доля его фактической изменчивости, приходящаяся на допустимый интервал. Характеристиками фактической изменчивости и соответствующего ей центра рассеяния приняты стандартное отклонение s
и выборочное среднее X . Используются оценки результативности «отличная», «хорошая» и «удовлетворительная», которым соответствуют значения [28] более 1,67; 1,33-1,67 и 1,00-1,33. Чем выше q , тем результативнее процесс.
б)
LSL
USL
LSL-Т
л
/
/
/
/
N
N
\
\
к
3s
3J
--
в)
Рис.5. Оценка результативности технологического процесса по некоторому параметру с учетом его вариации
С применением изложенного подхода могут быть выявлены и реализованы возможности повышения ресурсоэффективности производства листового проката за счет решений, увеличивающих выход годной продукции без радикальных изменений технологий и оборудования, обнаружения технологические резервы улучшения качества проката [29], а также предотвращение ухудшения качества путем мониторинга технологических процессов в режиме реального времени [30]. Разработаны, например, способы производства тонких горячекатаных полос для замещения холоднокатаного проката общего назначения [31], горячекатаных полос из двухфазной феррито-мартенситной стали [32], технология производства холоднокатаной ленты из микролегированной стали марки HC420LA по EN 10268:2006 [33].
Для поиска результативного сочетания значений всей совокупности контрольных характеристик
процесса (управляемых технологических параметров) необходимо решать задачу, аналогичную задаче многокритериальной оптимизации (рис. 6). При этом целевую функцию можно рассматривать как сумму отклонений показателей соответствия различных характеристик качества (/ = 1,2,..., т) от
одного и того же целевого
значения ц*^ е {1,00; 1,33; 1,67} , а критерием рациональности принять ее максимум
т г— —.
Р = £ Гц
qpk (j) qpk _
2)
Показатель соответствия /-й характеристики качества продукции зависит от границ допуска для данной характеристики LSLj и иБЬ/ ,
установленных в нормативной документации, а также от совокупности значений управляемых параметров, которая в общем случае отображается вектором химических композиций Н,; (8=1. .... к) и вектором режимом
обработки^ = |/;(н)|(/ = 1,...,п :и = 1, ... ,/):
= Л {'^ч; ; зЕ; Л,) •Значения
параметров г, составляющих режим обработки, должны удовлетворять совокупности ограничений Д( е = {[/*]] • часть которых
обусловлена характеристиками оборудования, а часть - особенностями технологических операций.
Выделение массовых долей элементов в самостоятельную группу оптимизируемых параметров целесообразно в связи с существованием по крайней мере двух вариантов постановки задачи. Наиболее распространен вариант, когда необходимо
ЧУ —*-
отыскать рациональный режим прокатки К стали с
заданной химической композицией Н °. В этом случае показатель соответствия остается функцией химической композиции, но массовые доли химических элементов рассматриваются как константы. Другой вариант предусматривает поиск и
рационального химсостава, и рационального режима прокатки. В таком случае возможные химические
композиции рассматриваем как альтернативы
(8 — 1 ,...,к). Для каждой из альтернатив
отыскиваем К*, которому будет соответствовать
значение целевой функции Р* . Тем самым будет
определено множество локальных решений
| ; Я*; Е*} • а в качестве итогового выбирается
такое, которому соответствует наибольшее из найденных значение целевой функции
F = max < F*
Рис.6. Алгоритм многокритериальной оптимизации с применением целевой функции на основе показателя соответствия
Например, для производства горячекатаной полосы 4,0х 1250 марки S420MC со свойствами по DIN EN 10149-2 на основании результатов исследования [34] были выбраны три варианта химической композиции (табл. 3).
Таблица 3
Вариант C Si Mn S P Cr Ni Cu Al V Mo Ti Nb
1 0,07 0,03 0,58 0,009 0,014 0,03 0,04 0,06 0,046 0,008 0,005 0,015 0,023
2 0,07 0,02 0,57 0,011 0,013 0,03 0,04 0,05 0,050 0,007 0,004 0,017 0,025
3 0,08 0,01 0,61 0,010 0,008 0,02 0,03 0,06 0,030 0,005 0,004 0,014 0,019
Результаты оптимизации технологии прокатки полосы 4,0 х 1250 мм марки S420MC
Таблица 4
Вариант Температура, °С Прогнозируемые свойства Оценки соответствия F
композиции tRT tFT tCT От 1 ,МПа ÖD B , МПа 5 , % qpk (ÖT ) qpk (öb ) qpk (5)
1 1010 851 604 454-520 489-550 22,8-27,0 0,71 0,47 0,78 -1,04
2 1020 859 600 424-513 480-558 26,0-30,0 0,41 0,38 1,25 -0,95
3 1010 858 549 448-511 527-554 22,8-26,0 2,10 1,39 1,08 1,56
Стандарт DIN EN 10149-2 устанавливает для проката марки S420MC следующие нормы механических свойств: предел текучести Ог > 420
МПа, временное сопротивление разрыву ов =480-620
МПа и относительное удлинение 5> 19 %. При
*
q =1 целевая функция приобретает следующий вид:
F = qpk (öt) + qpk (öb) + qpk (5)- 3 . С учетом особенностей прокатки на ШСГП задали ограничения температуры металла в контрольных точках линии стана, скорости прокатки в последней чистовой клети, суммарного обжатия в чистовой группе и расхода воды на охлаждение в межклетевых промежутках. Значения механических свойств прогнозировали с помощью множественных аппроксимаций. Задачу решали с применением инструмент «Поиск решения» программного комплекса MS Excel.
Установили, что при любом варианте химической композиции чистовая прокатка должна производиться из раската толщиной 30 мм со скоростью 9,6 м/с. Температура конца черновой
прокатки t
смотки t,
CT
, конца чистовой прокатки t и а также прогнозируемые значения
свойств, показатели соответствия и значения целевой функции представлены в табл. 4.
Из табл. 4 следует, что для производства широкополосного горячекатаного проката 4,0*1250 мм марки S420MC наиболее подходит химическая композиция по варианту 3. При этом рекомендуются следующие целевые значения температуры в контрольных точках линии стана: конца черновой прокатки 1010, конца чистовой прокатки 860 и смотки 550 °С. Автоматизирование проектирование режима прокатки с применением компьютерной программы [6] показало реализуемость указанных рекомендаций.
МЕТОД ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ
В инновационной экономике востребованы специалисты, способные к эффективному действию. Они должны не только обладать знаниями в некоторой предметной области, но в еще большей мере знать и уметь как достигать полезного для практики результата. Ожидается, что такие работники смогут проявлять инновационный подход идентифицировать, анализировать и решать нестандартные проблемы, адаптироваться к переменам в процессе выполнения своих функций и принимать уместные решения. Такое возможно, если знания, умения и навыки, транспонируемые
обучающимся в образовательном процессе, являются не базовыми, а ситуационно конкретным. Чтобы указанные цели были достигнуты, в образовании метод «пассивного слушателя» должен быть заменен методологией вовлеченности [35].
Наиболее известными методами методологии вовлеченности являются проблемное и проектное обучения. В обоих методах студенты сталкиваются с реальными, практическими, сложными задачами, которые имеют более чем один ответ или несколько подходов к решению, или представляют собой проблемы, с которыми студенты могут столкнуться как профессионалы в реальной жизни. Но если проблемное обучение предусматривает лишь рассмотрение проблемы и выбор путей ее разрешения, то в процессе проектного обучения студентам необходимо выработать конкретное решение. В рамках проблемного обучения ожидается, что студенты сами должны определить знания, необходимые для решения проблемы, и поэтому лекции обычно не используются, а преподаватель выступает в роли куратора работы. В проектном обучении предполагается, что студенты обращаются к знаниям, полученным на занятиях по различным аспектам проблемы. При этом преподаватель является консультантом и обеспечивает студента методическими материалами для самостоятельной работы. Концепция проектного обучения стала доминирующей в современный период развития образования [36-37].
В формировании компетенций, которые позволят обучающимся проявлять инновационный подход и принимать уместные решения в нестандартных ситуациях профессиональной деятельности, значительную роль играет интеграция процесса образования и научных исследований. Одним из механизмов такой интеграции является отображение результатов научной деятельности в образовательных программах [36]. Упомянутые выше результаты получены при выполнении 9 хоздоговорных НИОКР между ФГБОУ ВО «МГТУ им. Г.И. Носова» и ПАО «ММК», а также различных работ, финансируемых из госбюджета. Таким образом, наработана обширная база данных о практических особенностях технологий и оборудования для производства разнообразных видов листового проката на станах различных типов. На основе результатов выполненных НИОКР, а также с учетом результатов исследований, выполненных учеными из других вузов и научно-исследовательских организаций (как российских, так и зарубежных),
составлены, обеспечены учебно-методическими изданиями (например, [38-39]) и реализуются рабочие программы профилирующих дисциплин по направлениям подготовки «Металлургия» для обучающихся по профилю «Обработка металлов и сплавов давлением» и «Стандартизация и метрология» для обучающихся по профилю «Стандартизация и сертификация». Разработаны и прочитаны специальные курсы в рамках сотрудничества с предприятиями черной металлургии по повышению квалификации и переподготовке персонала.
Другим механизмом интеграции прикладной науки и образования является участие обучающихся в текущих исследованиях [36]. При выполнении упомянутых выше хоздоговорных и госбюджетных НИОКР студенты собирали материалы для литературных и патентных обзоров; собирали, обрабатывали и интерпретировали данные лабораторных и промышленных экспериментов, выполняли многовариантное компьютерное моделирование. В курсовых и выпускных квалификационных работах полученные результаты доводились студентами до конечного решения разнообразных практически значимых задач листопрокатного производства.
Методология вовлеченности предусматривает, что задания обучающимся должны быть проблемными, реальными, а также мультидисциплинарными [36]. Для практических занятий и контрольных работ составлены пакеты индивидуальных заданий, которые предусматривают овладение навыками решения разнообразных реальных задач по теории прокатки и технологии производства, а также по оцениванию качества листового проката различных видов. Содержание заданий строго соответствует содержанию образовательных программ. Задания на выполнение курсовых и выпускных квалификационных работ предусматривают интеграцию отдельных ранее решенных частных задач в комплексное решение актуальной технологической проблемы.
Методология вовлеченности не отрицает необходимости проведения лекционных занятий, но исходит из того, что в познании дедуктивный подход должен предваряться индуктивным. Кроме того, подчеркивается, что содержание лекций должно отчетливо соотноситься с содержанием аудиторных занятий других видов. Также считается важным находить действенные способы активизации работы студентов на лекционных занятиях [36]. В нашей практике для чтения лекций контент указанных выше учебных пособий представлен в виде мультимедийных презентаций. Те же презентации с купюрами логически смысловых фрагментов воспроизводятся в виде рабочих тетрадей для конспектирования лекционного материала (рис. 7). Все материалы размещены на образовательном
портале ФГБОУ ВО «МГТУ им. Г.И. Носова», регулярно обновляются и доступны в соответствии с правилами пользования порталом. Тем самым реализована асинхронная модель онлайнового обучения.
б)
Рис. 7.Фрагмент мультимедийной презентации (а) и рабочей тетради (б) к лекции на тему «Температурный режим горячей прокатки и его обоснование»
Изложенные аспекты метода подготовки специалистов для технологических листопрокатных систем позволяет классифицировать его как метод проектного обучения на уровне «Проект-задача», реализуемый с применением асинхронной модели онлайнового обучения. По результатам обучения с применением этого метода защищено более 150 выпускных и научно-исследовательских работ, 14 студенческих работ отмечены дипломами конкурсов различных уровней, защищены 3 диссертации кандидата наук.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Разработан метод синтеза технологических решений, в основе которого лежит обобщенный алгоритм автоматизированного проектирования режимов прокатки профиля любого вида на стане произвольной структуры. Обобщенный алгоритм и его математическое обеспечение для отображения особенностей листовой прокатки реализованы в виде различных компьютерных программ автоматизированного проектирования.
Метод математического моделирования, на этапе
оценки качества модели, дополнен характеристиками «степень соответствия» и «действенность», которые в сочетании с традиционными показателями погрешности повышают обоснованность выводов об адекватности математических моделей. Для повышения степени соответствия и действенности применяются аккомодационные модели, отличающиеся тем, что они сконструированы из уже известных зависимостей, которые при реализации модели выбираются в связи со значениями некоторых существенных факторов по заранее созданному алгоритму приспособляемости к граничным условиям.
Повышение объективности и достоверности выводов относительно степени достижения целевых показателей ЛПТС и ее элементов, как на стадии разработки, так и на стадии внедрения решений, достигается при дополнении методики улучшения методом оценивания соответствия прогнозируемых или фактических значений характеристик функционирования системы, в том числе показателей качества продукции, заданным требованиям с учетом прогнозируемой или фактической вариации целевых характеристик. Сочетание такого метода с автоматизированным проектированием способствует минимизации времени поиска рационального решения при достаточно высокой его достоверности.
Для подготовки, повышения квалификации и переподготовки персонала ЛТПС составлены, обеспечены учебно-методическими изданиями и реализуются рабочие программы профилирующих дисциплин по направлениям подготовки «Металлургия» для обучающихся по профилю «Обработка металлов и сплавов давлением» и «Стандартизация и метрология» для обучающихся по профилю «Стандартизация и сертификация». При этом разработан и применяется метод проектного обучения на уровне «Проект-задача», реализуемый с применением асинхронной модели онлайнового обучения.
Значительная часть выполненных исследований соответствует тематике направления по созданию аппаратных средств, алгоритмического и программного обеспечения обработки информации для решения прикладных задач высокой сложности (подп. а, п. 18) «Перечня научных исследований и опытно-конструкторских разработок», утвержденного Постановлением Правительства РФ от 24.12.2008 № 988. Разработаны теоретические положения, а также научно обоснованные проектные и технологические решения, внедрение которых внесло значительный вклад в развитие экономики страны.
Список литературы
1. Об утверждении Стратегии развития черной металлургии России на 2014 - 2020 годы и на перспективу до 2030 года и Стратегии развития цветной металлургии России на 2014 - 2020 годы и
на перспективу до 2030 года: Приказ Министерства промышленности и торговли РФ от 5 мая 2014 г. № 839.URL: http://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/7059582 4/ (дата обращения: 02.05.2015).
2. Зайцев В.С. Основы технологического проектирования прокатных цехов. М.: Металлургия, 1987. 336 с.
3. Рашников В.Ф. Развитие технологических систем на основе комплексного моделирования для производства конкурентоспособного стального проката: автореф. дис. д-ра техн. наук. Магнитогорск: МГМА, 1988. 56 с.
4. Заверюха В.Н. Развитие и применение методов исследования и методов улучшения листовой прокатки на основе системного подхода: дис. д-ра техн. наук. Магнитогорск, 1990. 442 с.
5. Румянцев М.И. Опыт развития и применения автоматизированного проектирования режимов горячей и холодной прокатки листовой стали разнообразного назначения на станах различных типов // Труды девятого конгресса прокатчиков, Череповец 15-18 апреля 2013 г. Т.2. Череповец: Череповец. гос. ун-т. 2013. С. 43-54.
6. Норенков И.П. Введение в автоматизированное проектирование технических устройств и систем. М.: Машиностроение, 1980. 312 с.
7. Свид. о гос. рег. прогр. для ЭВМ. № 2013612426 ОБПБТ.Разработка технологий горячей прокатки широкополосной стали разнообразного назначения на станах различных типов / М.И.Румянцев, А.В.Горбунов, А.О.Попов,
A.Г.Ветренко, М.А.Молостов. 2013. №1.
8. Свид. о гос. рег. прогр. для ЭВМ. № 2013611300 CR CAD ОБПБТ / М.И.Румянцев, А.В.Горбунов,
B.С.Митасов. 2013. № 5. Ч. 3. С. 982.
9. Свид. о гос. рег. прогр. для ЭВМ. № 2017611998 Учебно-исследовательская программа для автоматизированного проектирования режима прокатки ШСГП 2000 / М.И.Румянцев, И.Д.Зелинов, И.О.Новицкий и др.
10. Свид. о гос. рег. прогр. для ЭВМ. № 2017617104 Учебно-исследовательская программа автоматизированного проектирования режима прокатки на ТЛС 5000 / М.И.Румянцев, Д.Н.Чикишев, И.А.Разгулин.
11. Свид. о гос. рег. прогр. для ЭВМ. № 2017617188 Учебно-исследовательская программа автоматизированного проектирования режима прокатки на ТЛС 2800 / М.И.Румянцев, Д.Н.Чикишев, И.А.Разгулин
12. М.И.Румянцев. Развитие методики синтеза режима обжатий при прокатке крупногабаритных листов на толстолистовых станах // Калибровочное бюро: электрон. науч. журн. 2013. Вып. 2. С. 91-100. URL:http://www.passdesign.ni numbers/
13. М.И Румянцев. Развитие методики синтеза частных обжатий горизонтальными валками при горячей прокатке на широкополосных станах // Калибровочное бюро: электрон. науч. журн. 2017. Вып. 9. С. 23-32. URL:http://www.passdesign.ni numbers/
14. Новый алгоритм синтеза первого приближения режима обжатий при холодной прокатке в
травильно-прокатном агрегате / М.И.Румянцев, И.О.Новицкий, О.Б.Калугина и др. // Калибровочное бюро: электрон. науч. журн. 2017. Вып. 9. С. 33-36. URL:http://www.passdesign.ni numbers/
15. Rumyantsev М., Belov V., Razgulin I. Prediction model of the flow stress for the computer-aided design hot rolling sheet and strips pattern // METAL 2015 Conference proceedings. Ostrava: TANGER Ltd. 2015. P.395-403.
16. Сравнение методов прогнозирования деформационного упрочнения металла при автоматизированном проектировании режимов холодной прокатки / М.И.Румянцев, И.Г.Шубин, В.С.Митасов, В.В.Насонов и др. // Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова. 2007. № 3. С. 61-64.
17. Повышение действенности системы управления качеством трубного листового проката на базе статистического прогнозирования свойств / М.И.Румянцев, К.Е.Черкасов, Е.В.Якушев и др. Магнитогорск: Изд-во Магнитогорск. гос. техн. ун-та им. Г.И. Носова, 2014. 134 с.
18. Румянцев М.И., Завалищин Г.А, Орлов Н. Б. Моделирование элементов производства листовой стали с пониженным содержанием углерода для повышения служебных свойств продукции и результативности технологии // Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова. 2007. № 1. С.60-63.
19. Оценивание повышения результативности технологии производства холоднокатаного листового проката за счет применения стали с пониженным содержанием углерода / Румянцев М.И, Завалищин Г.А, Сапожников И.Б., Борковой Д.Е.
// Вестник Магнитогорского государственного технического университета им.
Г.И. Носова. 2007. № 3. С. 68-72.
20. Использование математических моделей для исследования сталеплавильных процессов / В.Н.Селиванов, Ю. А.Колесников, Б. А.Буданов и др. // Сталь. 2014. № 5. С. 16-20.
21. Дитрих Я. Проектирование и конструирование: Системный подход: пер. с польск. М.: Мир, 1981. 456 с.
22. Выбор характеристик для отображения влияния химсостава стали на показатели механических свойств и микроструктуры высокоуглеродистой канатной катанки / Шубин И. Г., Румянцев М. И., Торопицина У.Л., Демидова О.О. // Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова. 2008. № 3. С. 34-38.
23. Контролируемая прокатка / В.И.Погоржельский, Д.АЛитвиненко, Ю.И.Матросов, А В.Иваницкий. М.: Металлургия. 1979. 184 с.
24. Рациональные режимы прокатки толстых листов / Ю.В.Коновалов, К.Н.Савранский, А.П.Парамошин, В.Я.Тишков. Киев: Техника, 1988. 172 с.
25. Румянцев М.И. Аккомодационные модели - опыт построения и применения для анализа и совершенствования листовой прокатки // Актуальные проблемы современной науки,
техники и образования. 2014. Т. 1. № 1. С. 153-156.
26. М.И.Румянцев, Д.Н.Чикишев, И.А.Разгулин. Опыт конструирования модели для расчета момента прокатки на толстолистовом стане // Калибровочное бюро: электрон. науч. журн. 2016. Вып. 7. С. 32-35. URL:http://www.passdesign.ni numbers/
27. Румянцев М.И., Цепкин А.С, Оплачко Т.В. Унифицированный подход к расчету дифференциальных оценок при квалиметрическом оценивании качества проката // Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова. 2007. № 3. С. 61-64.
28. Статистическое управление процессами. SPC: пер. с англ. Н. Новгород: ООО СМЦ «Приоритет», 2004. 181 с.
29. Technological reserves: reasonable implementation of simple solutions to Improve hot rolling technology / Lutsenko A.N., RumyantsevM.I., Tulupov O.N., Moller A.B., Novitskiy R.V. // Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова. 2013. № 5 (45). С. 70-74.
30. М. I. Rumyantsev. Some approaches to improve the resource efficiency of production of flat rolled steel // CIS iron and Steel Review. Vol. 12 (2016), Pp. 32-36.
31. Производство горячекатаного листового проката для замещения холоднокатаного аналогичного назначения / Румянцев М.И., Шубин И.Г., Исмагилов Р.А и др. Магнитогорск: Изд-во Магнитогорск. гос. техн. ун-та им. Г.И. Носова, 2012. 134 с.
32. Пат. на изобретение 2476278 RUS. Способ производства горячекатаной широкополосной стали / И.Г. Шубин, М.И. Румянцев, Хаирова А.Ф. и др. 18.03.2011.
33. Опыт разработки технологии и производства холоднокатаной ленты из микролегированной высокопрочной стали марки HC420LA / В.В. Яшин, А.В. Горбунов, А.Г. Ветренко, М.И. Румянцев, А.В. Антонов // Моделирование и развитие процессов обработки металлов давлением: междунар. сб. науч. тр. Магнитогорск: Изд-во Магнитогорск. гос. техн. ун-та им. Г.И. Носова. 2011. № 1. С. 70-78.
34. Разработка технологии и режимов прокатки высокопрочных сталей для автомобилестроения на широкополосном стане горячей прокатки / М.И. Румянцев, В.В. Галкин, А.В. Горбунов, А.Г. Ветренко, М. А. Молостов, А.О. Попов // Труды Восьмого конгресса прокатчиков. Магнитогорск, 11-15 октября 2010 г. Т. 1. Магнитогорск: Магнитогорский дом печати, 2010. С. 35-45.
35. Андреев А.Л. Инновационный путь развития России в контексте глобального пространства образования // Вестник Российской Академии наук. 2010. Т. 80. № 2. С. 99-106.
36. Петегем В., Каменски Х. Образование для инноваций: Применение передовой методики и обучения в ЮФУ: Руководство по применению метода УСО. Ростов-на-Дону.108 с. CRL: https://sfedu.ru/docs/obrazov/kamenski.pdf
37. Капранова В.А. Проектное обучение в вузе: исторические и технологические аспекты //
Известия ВГПУ. 2014.№3 (264). С. 78-80.
Сведения об авторах
Румянцев Михаил Игоревич - канд.техн. наук, проф. кафедры технологий обработки материалов, ФГБОУ ВО «Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова». Магнитогорск, Россия. Б-тяНе: mikhail.rumyantsev54@bk.ru; mir@magtu.ru
INFORMATION ABO UT THE PAPER IN ENGLISH
THE METHODS OF ENGINEERING AND IMPROVING TECHNOLOGY FOR THE PURPOSE OF UPGRADE THE FLAT ROLLED STEEL MANUFACTURE SYSTEMS
Rumyantsev Mikhail Igorevich - Candidate of Technical Science, Professor of Department of materials processing, Nosov Magnitogorsk State Technical University. Magnitogorsk, Russia. E-maile: mikhail.rumyantsev54@bk.ru; mir@magtu.ru
Abstract. The results of the development of methods for engineering and improving rolling schedule, mathematical modeling, accurate estimation of the effectiveness of production processes and product quality and well as training of personnel are present. Provides examples of using these methods to increase the efficiency of the flat rolled steel manufacture by expanding the product assortment, improve product quality, resource and energy saving
Keywords: Flat rolled steel, rolling schedule, Invariable method to automatical computer-assistant engineering the rolling schedule, accommodative model, product quality, the efficiency of the process, statistical estimation, training of personnel.
Ссылка на статью:
Румянцев М.И. Методы разработки и улучшения технологий производства проката для совершенствования листопрокатных технологических систем // Теория и технология металлургического производства. 2017. №4(23). С. 26-36.
Rumyantsev M.I. The methods of engineering and improving technology for the purpose of upgrade the flat rolled steel manufacture systems // Teoria i tehnologia metallurgiceskogoproizvodstva. [ The theory and process engineering of metallurgical production]. 2017, vol. 23, no. 4, pp. 2636.
