板带冷轧机板形控制与机型选择 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:冶金工业

作者:徐乐江

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:2007-8

价格:59.00元

装帧:

isbn号码:9787502443016

丛书系列:

图书标签:

• 冷轧
• 板形控制
• 板带
• 轧机
• 机型选择
• 金属材料
• 制造工程
• 机械工程
• 自动化
• 工业技术

现代精密制造中的材料成形技术：基于先进模拟与优化方法的理论与实践 本书聚焦于现代金属加工领域中，特别是针对高精度、高性能材料成形工艺的前沿研究与工程应用。全书以“理论基础、仿真建模、工艺优化与工程实践”为主线，深入剖析了在复杂载荷、非线性材料行为和多尺度效应下，如何通过集成先进的计算方法实现对材料塑性变形过程的精确预测与有效控制。 --- 第一部分：精密塑性加工的理论基石与本构关系 本部分系统回顾了塑性力学在现代制造中的基础地位，并着重探讨了高精度成形对材料本构模型提出的更高要求。 第一章：连续介质力学在塑性加工中的应用深化 本章首先对经典塑性理论（如屈服准则、流动法则）进行了严谨的数学阐述。重点在于引入了基于晶体学和微观结构的本构关系，区别于传统的宏观唯象模型。详细讨论了非均匀变形区域中的应力奇异性问题，并引入了梯度塑性理论来描述材料在小尺度或超快加载条件下的应变梯度效应，这对于理解和控制表面质量至关重要。 第二章：先进材料的复杂本构描述 现代工程对材料的性能要求日益苛刻，传统的简单线性或二次屈服模型已不能满足需求。本章专门针对以下几类材料展开深入讨论： 1. 高熵合金与先进高强钢（AHSS）： 探讨了其多相结构导致的复杂应变硬化路径、应变率敏感性以及相变诱发塑性（TRIP/TWIP效应）的定量描述。引入了包含损伤演化和疲劳累积的耦合本构模型。 2. 轻质合金（如镁、铝系）： 针对晶体滑移系统的激活与交互，提出了基于晶体塑性有限元（CPFEM）的本构模型，用以预测铸轧和冷挤压过程中的织构演化及其对最终力学性能的各向异性影响。 3. 动态材料行为： 详细阐述了高温蠕变与动态再结晶的耦合模型，这对于热成形过程的残余应力控制具有决定性意义。重点分析了Johnson-Cook模型及其局限性，并提出了更适合中高应变率范围的粘塑性本构方程。 第三章：摩擦学与界面本征行为研究 在精密成形中，工件与模具之间的界面行为往往是决定最终表面光洁度和尺寸精度的关键因素。本章摒弃了传统的库仑摩擦模型，转而关注： 真实接触面积与界面本构力学： 结合表面形貌学（粗糙度参数）和接触有限元分析（CEFEM），建立基于实测数据校准的界面剪切与粘附力模型。 润滑膜的演化与破裂机制： 针对不同类型润滑剂（边界润滑、流体动力润滑）在极端压力下的失效判据，并将其耦合到宏观有限元分析中，以预测润滑剂的夹带和剥离现象。 --- 第二部分：多尺度仿真建模与数值方法前沿 本部分聚焦于如何利用先进的计算工具，从微观到宏观，对成形过程进行高保真度的数值模拟。 第四章：有限元分析（FEA）的高级应用与鲁棒性 本章深入探讨了在大型塑性变形问题中，如何提高标准隐式/显式有限元方法的计算效率和精度： 1. 网格自适应与重划分策略： 针对变形区域（如卷材边缘或角部）的剧烈应变梯度，设计了基于应变速率和应力梯度的自动网格细化算法，确保关键区域的解的收敛性。 2. 非线性求解器的选择与优化： 比较了弧长法、线搜索法在求解强非线性接触和材料响应问题时的收敛特性，并提出了改进的预处理技术以加速大尺寸模型的迭代求解。 3. 并行计算架构与内存优化： 针对涉及数亿自由度的三维瞬态成形模拟，探讨了域分解法（Domain Decomposition Method）在高性能计算（HPC）平台上的实现效率。 第五章：耦合物理场模拟：热、力、电磁的集成 现代金属加工往往涉及热量、电磁场与机械力的复杂耦合。本章详细阐述了多物理场耦合的数值策略： 热-力耦合分析： 重点分析了高速变形（如冲击挤压或高速轧制）中绝热温升的精确计算，以及由此引起的材料软化对后续变形的反馈效应。讨论了不同热边界条件下的温度场演化。 电磁辅助成形（EAHF）的建模： 对于采用电磁力辅助驱动的成形工艺（如电磁胀形或电磁冲击），本章建立了磁流体力学（MHD）与结构力学的双向耦合模型，用于精确模拟洛伦兹力对工件变形的贡献。 第六章：基于物理的微观到介观模拟桥接 为了弥补宏观模型在预测材料微观不均匀性方面的不足，本章介绍了如何将微观信息引入宏观模拟： 晶体塑性有限元（CPFEM）的降阶： 如何通过模拟数百个晶粒的变形行为，提取出有效的、带有织构信息的“平均”本构数据，作为宏观FEA模型的输入，实现多尺度信息传递。 相场法（Phase-Field Modeling）的应用： 用于模拟材料内部的微裂纹萌生、扩散与合并过程，特别是对疲劳和断裂倾向性高的材料成形过程进行风险评估。 --- 第三部分：工艺优化、质量控制与数字化制造集成 本部分将理论和仿真工具应用于实际生产场景，侧重于通过数据驱动和逆向工程实现制造过程的智能化控制。 第七章：正演与逆向模拟的策略构建 精确的工艺设计依赖于高效的模拟反演能力： 1. 正演模拟的验证与校准： 强调了在实际生产线上对仿真结果进行多点在线测量的必要性，包括DIC（数字图像相关）技术在测量应变场中的应用，以及如何利用实验数据对模型参数进行贝叶斯优化校准。 2. 逆向工程的数值方法： 针对期望的最终产品几何形状和性能指标，本章介绍了如何利用灵敏度分析和优化算法（如遗传算法、粒子群优化）来反推出最优的模具形状、预成形道次设计和加载路径。 第八章：过程控制中的实时反馈机制 将静态仿真模型转化为动态、实时的生产决策系统： 预测性过程建模（PPM）： 构建轻量化的快速代理模型（Surrogate Model），用于在数秒内预测关键参数（如厚度偏差、表面波纹）的输出，从而指导现场操作人员调整设备参数。 基于模型的参数寻优： 探讨了在连续生产线上，如何根据原料批次差异或环境波动（如温度漂移），通过实时数据输入，动态调整模具预紧力或轧制间隙，以确保产品公差的稳定。 第九章：数字化孪生（Digital Twin）在成形制造中的集成 本章展望了未来精密制造的发展方向，即将物理设备、过程数据与高保真仿真模型深度融合： 孪生模型的构建流程： 如何将CPFEM、多物理场FEA模型“容器化”（Containerization），并与物联网（IoT）平台连接，实现数据流与计算流的同步。 缺陷预测与闭环控制： 阐述了如何利用孪生系统，在缺陷实际发生之前，通过预测模型发出预警信号，并自动调整控制回路，实现高复杂度制造过程的自适应控制和零缺陷生产目标。 --- 结语 本书面向从事金属塑性成形、材料加工工艺设计、先进有限元分析及智能制造系统集成的研究人员、工程师和高级专业技术人员。它旨在提供一套从微观材料行为到宏观生产控制的完整、跨尺度的解决方案框架，助力读者掌握实现超高精度、高性能金属部件制造的关键技术。

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拿到这本书时，我还在想，市面上关于轧机的书不少，这本书到底能有什么创新点？读下去才发现，它的核心价值在于对“机型选择”的系统性剖析。很多时候，我们只关注如何用好现有的设备，却忽略了设备本身的设计哲学和局限性。这本书却反其道而行之，详细对比了不同辊系结构（如二辊、四辊、六辊）在应对不同板形问题时的固有优势和不足。它甚至探讨了工作辊形状补偿、中间辊加载技术等高级策略背后的物理原理。这种“溯源式”的讲解，让我彻底明白了为什么某些机型在处理特定缺陷时会显得力不从心。对于正在做设备投资决策的技术部门来说，这本书简直是量身定做的参谋。它教你如何根据你的产品需求，选择最匹配的“武器”，而不是盲目追求最复杂的结构。阅读体验非常流畅，逻辑层层递进，读起来毫不费力，但收获巨大。

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这本《板带冷轧机板形控制与机型选择》简直是行业内的“宝典”！我作为一名在轧钢车间摸爬滚打多年的技术员，深知板形问题是生产线上最让人头疼的难题之一。以前，我们只能靠经验和反复试错来调整轧机的参数，效率低不说，成品率也难以保证。这本书的出现，简直是为我们解决实际问题提供了理论支撑和操作指南。它深入浅出地讲解了冷轧过程中影响板形的各种因素，从轧辊的几何形状到轧制力的分布，再到冷却系统的作用，无不考虑周全。尤其让我印象深刻的是，书中对不同机型在处理特定缺陷时的优缺点分析，这对于我们评估和选型新设备至关重要。通过阅读，我对板形控制的理解不再是零散的知识点堆砌，而是形成了一个完整的系统认知。现在，面对弯曲、波浪等常见问题，我能更快地定位问题根源，并采取更科学、更精准的控制策略。这本书的实践指导意义太强了，读完后感觉自己的“内功”一下子深厚了不少，对提升产品质量和车间效率信心倍增。

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最近刚啃完这本厚重的《板带冷轧机板形控制与机型选择》，感受颇深，它绝对是那种值得反复研读的专业书籍。我原本以为它会是一本枯燥的理论教材，但实际上，作者的叙述逻辑非常清晰，将复杂的物理模型和控制算法融入到实际的生产场景中去。书中对板形反馈控制系统的构建和优化策略的探讨，尤其吸引我。它详细阐述了如何利用传感器实时监测板形，并与过程控制系统进行有效联动，实现动态的、自适应的板形调节。这种将理论研究与工程实践紧密结合的写法，让书本的知识变得“鲜活”起来。对于正在进行轧机升级改造或新建生产线的工程师来说，这本书提供的机型选型评估框架和技术参数对比，无疑是极具参考价值的。它不是简单地罗列数据，而是引导读者从全局出发，权衡成本、性能和维护的综合效益。可以说，它帮助我建立了一个更具前瞻性的技术视野。

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我是一名高校的研究生，正在进行板带轧制过程的仿真建模研究。《板带冷轧机板形控制与机型选择》为我的课题提供了坚实的理论基础和丰富的工程案例。书中对板形控制算法的描述，特别是关于模型预测控制（MPC）在轧制过程中的应用探讨，为我的仿真研究指明了方向。它不仅展示了控制系统的静态响应，还深入分析了动态过程中的鲁棒性和实时性挑战。更重要的是，作者在案例分析中引用的真实生产数据和实验结果，极大地增强了理论的可信度。以前我总觉得仿真结果和实际生产之间存在一道鸿沟，但这本书通过详尽的参数解释，帮助我搭建了更接近实际的虚拟轧机环境。对于学术研究者而言，它是一本连接前沿理论与工业实践的桥梁，是理解现代高端冷轧技术不可或缺的参考资料。我计划将书中的部分控制逻辑作为我下一步仿真优化的起点。

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这本书的深度和广度都超出了我的预期。我过去接触的板形控制资料多集中于单一环节的优化，而《板带冷轧机板形控制与机型选择》却提供了一个全流程、多维度的视角。它对冷轧过程中材料流变学特性的分析非常到位，特别是对不同带钢材质（如高强钢、双相钢）在塑性变形阶段的板形响应差异的讨论，非常细致。这些内容对于我们研发部门进行新材料轧制工艺开发至关重要。此外，书中对先进的板形测量技术和数据处理方法的介绍，也紧跟行业前沿。我特别欣赏作者在阐述复杂数学模型时，能够有效地将其转化为工程师可以理解和操作的工程语言，而不是纯粹的学术推导。读完后，我感觉自己对如何从根本上抑制或消除缺陷有了更深层次的理解，而不是停留在表面的参数调整上。这是一部兼具理论深度和工程实用性的优秀著作。

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