ПАО «Северсталь», Череповец, Россия¹ ; Череповецкий государственный университет, Череповец, Россия²

И. А. Харламов, руководитель службы управления качества дирекции по техническому развитию и качеству¹, магистрант Передовой инженерной школы², эл. почта: ia.kharlamov@severstal.com

ПАО «Северсталь», Череповец, Россия
Н. Л. Болобанова, зав. кафедрой металлургии, машиностроения и технологического оборудования, докт. техн. наук, доцент, эл. почта: nlbolobanova@chsu.ru

Разработан формализованный способ предварительной настройки параметров систем осевой сдвижки валков (CVC) и гидроизгиба рабочих валков (WRB) для многоклетевого стана холодной прокатки, обеспечивающий высокую плоскостность полос из высокопластичных IF-сталей. Актуальность решения обусловлена возникновением дефектов плоскостности (коробоватости, волн) ввиду неоптимального управления профилем межвалкового зазора, особенно в последней клети, где сопротивление деформации максимально, а обжатие минимально. Существующие системы автоматического управления не обеспечивают эффективной компенсации наследственных дефектов геометрии горячекатаного подката. Основу предложенного способа составляет расчет условного показателя качества горячекатаного подката X, интегрирующего его ключевые геометрические параметры: максимальное смещение вершины профиля, минимальный левый и правый клин поперечного профиля, ширину полосы, а также температуру конца прокатки и смотки подката. На основе значения X по полученным регрессионным зависимостям рассчитывают оптимальные начальные значения осевого смещения валков в предпоследней и последней клетях, а также усилия изгиба в последней клети до начала прокатки каждого рулона. Промышленная апробация на четырехклетевом стане 2100 подтвердила эффективность разработанного способа: для полос шириной 1400–1640 мм гарантированно получено стабильное качество прокатки без дефектов, при этом базовая технология приводила к браку. Внедрение способа позволяет интегрировать оптимальные уставки в технологический процесс, значительно снизить объем несоответствующей продукции и получить годовой экономический эффект, превышающий 4 млн руб.

1. Антонов П. В., Болобанова Н. Л., Гарбер Э. А. Совершенствование профилировок валков стана холодной прокатки для повышения точности формирования поперечного профиля прокатываемых полос // Производство проката. 2019. № 6. С. 7–13.
2. Антонов П. В., Болобанова Н. Л., Гарбер Э. А. Усовершенствование метода моделирования профилировок валков стана холодной прокатки для повышения точности формирования поперечного профиля прокатываемых полос // Черная металлургия. Бюллетень научно-технической и экономической информации. 2019. № 6 (75). С. 718–724.
3. Салганик В. М., Виер И. В., Полецков П. П., Румянцев М. И. Развитие валковых систем CVC на основе математического моделирования для повышения качества холоднокатаного проката и стойкости валков // Труды V конгресса прокатчиков. — М. : Черметинформация, 2004. — С. 146–151.
4. Харламов И. А., Болобанова Н. Л. Влияние совместного регулирования систем CVC и гидроизгиба валков на точность геометрии холоднокатаных полос // Сталь. 2025. № 7. С. 14–17.
5. Пименов В. А., Бельский С. М., Кузнецова Е. В., Шкарин А. Н. Математическая модель идентификации формы профиля поперечного сечения горячекатаных полос и распределения вытяжек по ширине холоднокатаных полос. Сообщение 1 // Производство проката. 2018. № 1. С. 11–15.
6. Пименов В. А., Бельский С. М., Кузнецова Е. В., Шкарин А. Н. Математическая модель идентификации формы профиля поперечного сечения горячекатаных полос и распределения вытяжек по ширине холоднокатаных полос. Сообщение 2 // Производство проката. 2018. № 6. С. 9–14.
7. Бельский С. М., Шопин И. И. Применение коэффициента седловидности для оценки качества горячекатаной полосы // Черные металлы. 2019. № 9. С. 9–13.
8. Шкарин А. Н., Бельский С. М., Пименов В. А. Влияние формы профиля поперечного сечения горячего подката на формирование эпюры удельных натяжений холоднокатаных полос // Металлург. 2020. № 7. С. 85–90.
9. Бельский С. М., Пименов В. А., Шкарин А. Н. Об адекватности параметров профиля поперечного сечения полосы. Сообщение 1. Предсказательный интервал // Известия вузов. Черная металлургия. 2021. Т. 64. № 1. С. 7–13.
10. Бельский С. М., Пименов В. А., Шкарин А. Н. Об адекватности параметров профиля поперечного сечения полосы. Сообщение 2. Локальные утолщения и утонения // Известия вузов. Черная металлургия. 2021. Т. 64. № 3. С. 171–177.
11. Шалаевский Д. Л., Корепина К. П. Исследование влияния поперечного профиля холоднокатаных полос на возникновение дефектов планшетности // Черные металлы. 2022. № 3. С. 56–59.
12. Ковалев Д. А., Пименов В. А., Дагман М. А., Бельский С. М., Мазур И. П. Разработка математической модели прогнозирования поперечного профиля холоднокатаных полос из динамной стали. Сообщение 2 // Черные металлы. 2023. № 3. С. 25–28.
13. Дегтев С. С., Филипьев С. Н., Божков А. И., Владимиров А. Д., Морозов А. В., Черномырдин В. И., Жданов П. А. Исследование формирования плоскостности тонколистового проката // Сталь. 2024. № 10. С. 8–14.
14. Шаталов Р. Л. Развитие теории расчета силовых показателей прокатки по длине тонких полос и лент // Черные металлы. 2023. № 11. С. 23–28.
15. Shatalov R. L., Maksimov E. A. Development and application of the theory of rigid ends in thin-sheet rolling // Metallurgist. 2021. Vol. 64. No. 9-10. P. 1035–1042. DOI: 10.1007/s11015-021-01084-2
16. Shatalov R. L., Kulikov M. A. Influence of outer parts of a strip on the deformation and force parameters of thin-sheet rolling // Metallurgist. 2020. Vol. 64. No. 7-8. P. 687–698. DOI: 10.1007/s11015-020-01045-1
17. Шаталов Р. Л., Максимов Е. А. Уточнение метода расчета критических напряжений и показателей плоскостности полосы при тонколистовой прокатке // Сталь. 2016. № 4. С. 26–30.
18. Божков А. И., Настич В. П. Плоскостность тонколистового проката. — М. : СП «Интермет инжиниринг», 1998. — 264 с.
19. Shan X., Liu H., Jia C., Sun J. Flatness and profile integration control model for tandem cold mills // Journal of Iron and Steel Research International. 2012. Vol. 19. No. 3. P. 31–37. DOI: 10.13228/j.boyuan.issn1006-706x.2012.03.004
20. Zhao J., Li J., Qie H., Wang X., Shao J., Yang Q. Predicting flatness of strip tandem cold rolling using a general regression neural network optimized by differential evolution algorithm // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2023. Vol. 126. P. 3219–3233. DOI: 10.1007/s00170-023-11330-3
21. Zhou X., Li L., Wang S., Xiong Q. Research on dynamic flatness feedback control strategy based on IGWO control efficiency identification for cold tandem rolling mill // International Journal of Machine Learning and Cybernetics. 2025. Vol. 16, Iss. 9. P. 5397–5417. DOI: 10.1007/s13042-025-02577-1
22. Song M., Liu H., Wang D., Xu Y. Decoupling strategy and dynamic decoupling model of flatness control in cold rolling strip // ISIJ International. 2020. Vol. 60. No. 2. P. 286–296. DOI: 10.2355/isijinternational. ISIJINT-2019-328
23. Wang F., Liu C., He A., Song Y., Shao J., Yao C., Qiang Y., Liu H., Ma B. An optimization framework for hot-rolled strip crown control based on modeldriven digital twin // Journal of Iron and Steel Research International. 2025. Vol. 32. P. 1920-1939. DOI: 10.1007/s42243-024-01324-0
24. Chen Y., Feng P., Zhou J., Peng L., Li C. An improved method for calculating roll deformation of six-high rolling mill: enhances computation speed and accuracy // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2024. Vol. 130. P. 3755–3770. DOI: 10.1007/s00170-024-12950-z
25. Takechi H. Metallurgical aspects on interstitial free sheet steel from industrial viewpoints // ISIJ International. 1994. Vol. 34. No. 1. P. 1–8. DOI: 10.2355/isijinternational.34.1
26. Родионова И. Г., Углов В. А., Зайцев А. И., Протасов А. В. и др. Разработка и освоение высококачественных экономичных автолистовых сталей нового поколения // Сталь. 2016. № 1. С. 46–54.