Experimental modeling for hot rolling system

Bu çalışma iki kısımdan oluşmaktadır. İlk olarak, sıcak haddeleme prosesinde haddeleme kuvveti, momenti, kütük sıcaklığı ve hadde sıçraması için deneysel modelleme yapıldı. Basamak cevabı formunda olan bu modelde haddeleme kuvveti ve momenti için paso, giriş sıcaklığı, kütük genişliği, hadde çapı ve karbon eşdeğeri; kütük sıcaklığı için giriş sıcaklığı ve enerji; hadde sıçraması için de paso, kuvvet ve kütük genişliğini kullanarak daimi rejim değerlerini hesaplamaktadır. İkinci olarak, dinamik model ile sıcak haddeleme proseslerinde yaygın olarak kullanılan ve katlı lineer regresyon yöntemini kullanan klasik ampirik modeller karşılaştırıldı. Modelleri geliştirmek için kullanılan veriler, Ereğli Demir Çelik Fabrikaları 2. sıcak haddehanesi tersinir kaba haddeleme tezgahından sağlanmıştır.Anahtar Kelimeler: Deneysel modelleme, tanılama, sıcak haddeleme.This study consists of two parts: In the first part, experimental roll force, torque, slab temperature and roll deflection modeling of a plate hot-rolling is represented. The structures of these models are the step-response forms and predict the steady-state values of roll force, torque, temperature and deflection. In this study; for roll force and roll torque models; draft, temperature, slab width, roll diameter, carbon equivalent, for temperature model; temperature and energy, for deflection model; draft, roll force and slab width are used as input. The step response model parameters are estimated via recursive least square (RLS) estimation algorithm by using input information related to the past. In the second part, the proposed dynamical models are compared with the classical empiric models commonly used by several author in the rolling practice. It has included mathematical models relating rolling force and torque to the deformation resistance of the work piece in the roll gap; models of heat transfer via radiation, convection and conduction processes and for the deflection model rolling mill force and slab width are used. For empiric model, Sims’ formulae, in discrete-time form with multiple linear regressions method is used. The experimental data obtained from Ereğli Iron and Steel Factory was used for developing both of the models.Keywords: Experimental modeling, identification, hot rolling process

Automated Nanofiber Diameter Measurement in SEM Images Using a Robust Image Analysis Method

Due to the high surface area, porosity, and rigidity, applications of nanofibers and nanosurfaces have developed in recent years. Nanofibers and nanosurfaces are typically produced by electrospinning method. In the production process, determination of average fiber diameter is crucial for quality assessment. Average fiber diameter is determined by manually measuring the diameters of randomly selected fibers on scanning electron microscopy (SEM) images. However, as the number of the images increases, manual fiber diameter determination becomes a tedious and time consuming task as well as being sensitive to human errors. Therefore, an automated fiber diameter measurement system is desired. In the literature, this task is achieved by using image analysis algorithms. Typically, these methods first isolate each fiber in the image and measure the diameter of each isolated fiber. Fiber isolation is an error-prone process. In this study, automated calculation of nanofiber diameter is achieved without fiber isolation using image processing and analysis algorithms. Performance of the proposed method was tested on real data. The effectiveness of the proposed method is shown by comparing automatically and manually measured nanofiber diameter values

Modelling Of Hot-rolling Process For Gauge Control

Tez (Doktora) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2003Thesis (PhD) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2003Bu çalışma üç kısımdan oluşmaktadır. İlk olarak, sıcak haddeleme prosesinde haddeleme kuvveti, momenti, kütük sıcaklığı ve hadde sıçraması için deneysel modelleme yapıldı. Bu modelin yapısı basamak cevabı modeli formundadır ve haddeleme kuvveti, momenti, kütük sıcaklığı ve hadde sıçraması için daimi rejim değerlerini hesaplamaktadır. İkinci olarak verilen dinamik model ile sıcak haddeleme proseslerinde yaygın olarak kullanılan klasik ampirik modeller karşılaştırıldı. Bu ampirik modellerde katlı lineer regresyon yöntemi kullanıldı. Son kısımda da , tanılama sonunda bulunan basamak cevabı modeli esas alınarak optimizasyon modeli geliştirildi. Maliyet optimizasyonu için, efektif bir çözüm olarak görünen, her geçişteki ezme miktarını artırarak geçiş sayısını minimize etmenin değil de, maliyeti etkileyen bütün faktörleri göz önünde bulunduran optimum bir haddeleme planı uygulamanın daha geçerli bir kontrol stratejisi olduğu gözlenmiştir. Optimum planlamanın amacı, enerji ve zaman maliyetini minimize ederek, her geçiş için gerçekleştirilebilir ezme miktarlarını hesaplamaktır. Bu çalışmada modelleri geliştirmek için kullanılan veriler, Ereğli Demir Çelik Fabrikaları 2. sıcak haddehanesi tersinir kaba haddeleme tezgahından sağlanmıştır.This study consists of three parts: In the first part, experimental roll force, torque, slab temperature and roll deflection modeling of a plate hot-rolling is represented. The structures of these models are the step-response forms and predict the steady-state values of roll force, torque and temperature. In the second part, the proposed dynamical models are compared with the classical empiric models commonly used in the rolling practice. For empiric model, multiple linear regression method is used. In the third part an optimization model is improved by using step response identification model. An accurate control strategy for the hot-rolling mill process to obtain optimum cost, is not to minimize the pass number by maximizing the reduction per pass which seems to be an effective solution, but is to realize a rolling schedule that take into account all the factors affecting the cost. The aim of optimum scheduling is to calculate the reduction per pass that can be achieved by minimizing the energy and time cost. The experimental data obtained from Ereğli Iron and Steel Factory in Turkey was used for developing both of the models.DoktoraPh