Tecnologia em Metalurgia, Materiais e Mineração
https://tecnologiammm.com.br/article/doi/10.4322/tmm.2012.028
Tecnologia em Metalurgia, Materiais e Mineração
Artigo Original

COMPARAÇÃO ENTRE OS MODELOS PARA O CÁLCULO DE CARGA NA LAMINAÇÃO A QUENTE INDUSTRIAL

COMPARISON BETWEEN MODELS FOR CALCULATION OF INDUSTRIAL HOT ROLLING LOADS

Gorni, Antonio Augusto; Silva, Marcos Roberto S. da

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Resumo

É feita uma avaliação da precisão dos valores da carga na cadeira F1 do trem acabador do laminador de tiras a quente, determinados pelos modelos de Orowan, Sims, Alexander-Ford, Orowan-Pascoe, Ekelund e Tselikov, em relação aos valores reais obtidos para aços ao carbono-manganês. Na abordagem determinística, sem ajuste dos valores calculados aos dados reais, verifica-se que os melhores níveis de precisão são obtidos pelos modelos de Orowan, Sims e Alexander-Ford, conforme já era previsto a partir das informações da literatura. Contudo, após se efetuar ajuste linear dos resultados dos modelos aos dados reais, os modelos de Tselikov e Ekelund mostram melhor ajuste à realidade industrial, fato que pode decorrer de erros mais significativos obtidos nos submodelos de temperatura, tribologia e resistência a quente do que nos modelos de carga. Já o cálculo da carga de laminação por redes neurais apresenta níveis máximos de precisão, tornando muito atraente a adoção desse recurso neste caso.

Palavras-chave

Laminação de tiras a quente, Cargas, Rede neural

Abstract

An evaluation is made about the precision of hot strip rolling mill loads at the F1 stand calculated according to the theoretical models of Orowan, Sims, Alexander-Ford, Orowan-Pascoe, Ekelund and Tselikov in comparison to real values got for carbon-manganese steels. In the deterministic approach, without any fit of the calculated values to real data, Orowan, Sims and Alexander-Models show best levels of precision, as expected from the information got in the literature. However, in the semi-empirical approach, after a linear fit between calculated values and real data, Tselikov and Ekelund models show better adequacy to the industrial data, a fact that can be attributed to more significant errors occurring in the sub-models of temperature, tribology and hot strength than in the rolling load models. For its turn, neural network models show the best levels of precision which make very attractive the adoption of this approach.

Keywords

Hot strip mill, Loads, Neural network

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