大鍛件拔長效果智能跟蹤數學表達的研究

□齊作玉 □于忠海 □任運來 □許樹森

1.上海電氣上重鑄鍛有限公司上海200245

2.上海電機學院上海200240

大鍛件拔長效果智能跟蹤數學表達的研究

□齊作玉1□于忠海2□任運來2□許樹森1

1.上海電氣上重鑄鍛有限公司上海200245

2.上海電機學院上海200240

將由鍛壓工藝專家積累的系統化、最優化經驗與信息技術相結合，推導出大鍛件內部空隙被壓實閉合的必要精細化條件和拔長效果智能跟蹤的數學表達，奠定了開發提取、集成與分析有效數據新系統的基礎。這一研究可用于獲取鍛造過程中定量、完整、可關聯和精細化的數據，評價大鍛件鍛壓工藝設計水平和鍛造操作水平，揭示大鍛件拔長對內在質量的影響，從而持續改進鍛壓工藝和生產操作。

大鍛件；拔長；智能跟蹤；數學表達

1 智能跟蹤及其意義

大鍛件產品質量長期不穩定、報廢率高，在經過多次質量審核，以及對大量質量問題的分析之后，許多質量專家已達成共識，提出大鍛件生產企業需要應用科學、細化和定量的數據來分析大鍛件工藝，用統計學技術來穩定控制大鍛件質量。但是，由于大鍛件為單件小批量生產，工藝粗放，操作因人而異，在實際鍛造中很少有定量和精細化的數據記錄。大鍛件生產企業在定量和精細化工藝方面的技術至今還是薄弱環節，尤其是在自動記錄實際大鍛件鍛壓工藝過程的有效和細化數據方面更是空白。新的自由鍛壓機和操作機基本都配備了計算機控制，一些與鍛造工藝相關的數據能在計算機屏幕上動態顯示，如鍛造壓力、鍛件尺寸、壓下量及操作機位置等，這些數據不僅可以用于檢測設備使用情況，而且可以為未來實際記錄鍛造工藝過程的細化定量數據提供條件。

盡管某些特定的鍛造工藝數據已經可以在計算機屏幕上顯示，某大鍛件企業甚至已經實現了對一些數據的存儲和查閱，但是，現有直接獲得的數據仍是離散、不完整的，在生產工藝和質量控制方面還不能被有效分析和利用。需要開發一個能從自由鍛壓機和操作機上有效提取、集成并分析數據的新系統，先決條件是具有大鍛件拔長質量效果智能跟蹤的數學表達。

有研究者已經在大鍛件生產邊緣領域和復合型技術方面進行了一系列基礎性研究和探索，如國有大鍛件企業經營困境分析和轉型探討[1]、企業管理信息系統選擇[2]、大鍛件鍛壓工藝及質量控制系統雛形研究[3]、大鍛件鍛壓工藝傻瓜軟件研究[4]、精細化自由鍛工藝及其專家軟件研究[5]、大鍛件質量控制小樣本統計學研究和應用[6]、大鍛件工藝參數化研究[7]、新一代大鍛件工藝及質量控制系統研究[8]等。這些研究為開發科學、定量化和精細化的大鍛件工藝和質量控制方法，以及一個能從自由鍛壓機和操作機上提取、集成并分析有效數據的新系統奠定了一部分理論基礎。

筆者在多年研究的基礎上，將由鍛壓工藝專家積累的系統化、最優化經驗與信息技術相結合，利用智能制造技術研究智能跟蹤方法，即利用現有設備所采集的部分離散數據，通過計算機信息技術和計算機人工智能進行集成開發，模擬采集、跟蹤并加工出有效和精細的工藝質量數據，研究、推導并提煉出大鍛件內部空隙被壓實閉合的必要精細化條件和拔長效果智能跟蹤的數學表達，為新系統的開發奠定基礎。這一成果可用于獲取實際鍛造過程中定量、完整、可關聯和精細化的記錄數據，精細評價大鍛件鍛壓工藝設計水平、鍛造操作水平，并揭示大鍛件拔長對內在質量影響的具體效果，從而可持續改進鍛壓工藝和生產操作，穩定提高大鍛件的質量。

2 拔長效果宏觀評價

長期以來，大鍛件最多、最典型的報廢問題是探傷超標質量問題，造成大鍛件探傷質量不合格的工藝影響因素涉及煉鋼、鍛壓和熱處理三大生產過程。

由于真空冶煉和真空澆注的雙真空煉鋼技術被成功應用，對鋼中氫含量的控制能力大大提高，因此煉鋼過程及擴氫熱處理過程對探傷質量問題的影響被相對弱化，同時鍛壓過程對探傷結果的影響相對變強。

拔長是鍛壓的基本工序，是大鍛件中心壓實工藝中最重要的工藝手段。一般情況下，拔長效果的客觀表征就是大鍛件的探傷結果，而拔長效果的內在因素就是大鍛件中心壓實工藝是否在實際鍛造中得到實現。

拔長的相對送進量和壓下率都是保證實現大鍛件中心壓實的重要基本條件。有試驗研究表明[9]，用上下平砧拔長方截面坯料，壓實閉合內部孔隙的一個必要條件是砧寬比≥0.4，且壓下率≈20%。以此為基礎，可以推導出根據拔長比判別中心壓實的宏觀必要性條件[10]：

式中：Q為拔長比；H0為拔長前坯料的初始高度；δL為送進量。

為使拔長實現中心壓實，拔長比滿足式（1）是必要條件。該條件是宏觀的，主要用于快速判斷拔長工藝是否滿足中心壓實條件，但是，難以在微觀具體或精細方面直接加以應用，且可能缺乏充分性。為此，需要進一步研究評價大鍛件拔長效果的精細化條件。

3 拔長效果精細化條件

拔長是一個動態操作過程，每次拔長都由多個相對送進量和壓下率構成。在這些相對送進量和壓下率中，不一定能確定哪一次鍛造壓下的送進量和壓下率同時滿足了空隙被壓實閉合的必要條件。為此，需要建立一個能判斷是否滿足大鍛件中心空隙閉合、必要且精細化的工藝條件表達式。

拔長大鍛件，一個火次有多次從坯料一端到另一端的拔長，在一次拔長中又有多次從初始高度到設定高度的壓下，用i表示第n次拔長中的第i次壓下，則判定每砧送進量和壓下率能使大鍛件中心空隙被壓實閉合的必要和精細化條件為：

式中：δLni為第n次拔長中第i次壓下時的送進量；Hni為第n次拔長中第i次壓下前的實際初始高度；Hns為第n拔長每次壓下后的目標或設置高度。

式（2）是大鍛件拔長效果精細化智能跟蹤和評價的工藝基礎條件。

4 拔長效果智能跟蹤數學表達

拔長時，平砧擠壓金屬，金屬主要向垂直于壓下方向的左右兩個方向擠出，如圖1、圖2所示。忽略剛端影響，可將金屬左右水平位移的變化視為相同。金屬位移使操作機的緩沖值發生改變，因此，第n次拔長中第i次壓下始末水平緩沖值的變化可以表示為Δni：

式中：δCnei為第n次拔長中第i次壓下結束時的水平緩沖值；δCnsi為第n次拔長中第i次壓下開始前的水平緩沖值。

圖1 操作機前行拔長示意圖

圖2 操作機退行拔長示意圖

如圖1所示，Dni=F表示前行拔長狀態。操作機前行拔長時，第n次拔長中第i次壓下的送進量為：

式中：W為砧子寬度；Sni為第n次拔長中第i次壓下前操作機的位置；Sni-1為第n次拔長中第i-1次壓下前操作機的位置。

圖2中，Dni=B表示退行拔長狀態。操作機退行拔長時，第n次拔長中第i次壓下的送進量為：

式（4）與式（5）的推導還涉及到鍛壓工藝操作和鍛壓設備操作，以及現有設備測量的數據參數，包括拔長前鍛件擺放位置、設備移動位置初始標定、操作機位置、水平緩沖值等，具體分析過程較為復雜，此處省略。

將第n次拔長中第i次壓下的相對壓下率用ηni表示，第n次拔長第i次壓下的相對送進量用λni表示，則根據圖3可得精細化相對壓下率為：

圖3 拔長時尺寸關系

精細化相對送進量為：

將式（6）和式（7）代入式（2），可得拔長效果智能跟蹤的數學表達，其中前行拔長的數學表達為：

退行拔長的數學表達為：

根據式（8）～式（11），可以通過計算機的智能跟蹤計算和檢查，判斷第n次拔長中第i次壓下是否滿足了微觀具體或精細操作時的中心壓實條件。

有了式（8）～式（11），通過對記錄和采集數據進行智能報告設計，可以得到一個或多個自動智能報告，揭示實際拔長工藝設計效果或大鍛件質量控制效果。如每次拔長過程中各次壓下所滿足大鍛件內部孔隙閉合或中心壓實條件的合格百分比、寬砧高溫強壓法多次拔長過程整體合格的百分比等。這些智能報告的數據信息可以被直接、精細和準確地用于評價大鍛件鍛壓工藝設計水平與鍛造操作水平，以及大鍛件拔長對內在質量控制的實際效果，并在此基礎上不斷提高大鍛件的工藝水平和質量控制水平。

5 結論

（1）為大鍛件生產企業提供了可用于獲取實際鍛造過程中定量、完整、可關聯和精細化工藝及質量數據的方案。

（2）獲得了大鍛件拔長效果智能跟蹤的數學表達，可以直接、精細和準確用于評價大鍛件鍛壓工藝設計水平、鍛造操作水平，以及大鍛件拔長對內在質量控制的實際效果，在此基礎上提高大鍛件的工藝水平和質量控制水平。

（3）為開發智能分析報告奠定了基礎，可以通過智能分析報告揭示大鍛件拔長的質量控制狀態，如每次拔長過程中各次壓下所滿足大鍛件內部孔隙閉合或中心壓實條件的合格百分比、多次拔長過程中整體中心壓實合格操作的百分比等。

（4）為發展大鍛件智能制造提供了一種有價值的集成原理和計算公式，可用于新一代液壓機控制系統的設計、制造和改進，還可為實施大鍛件智能制造企業開發建立新一代大鍛件工藝質量控制系統奠定基礎。

[1]齊作玉，江崇宏.國有大鍛件企業經營困境的分析和轉型探討[J].大型鑄鍛件，2014（3）：23-25.

[2]齊作玉.企業管理信息系統的選擇[J].機械制造，2004，42（2）：46-48.

[3]齊作玉，張崗.大鍛件鍛壓工藝及質量控制系統雛形的研究[J].大型鑄鍛件，2015（5）：32-35.

[4]齊作玉，吳萬祥，金永耀.大鍛件鍛壓工藝傻瓜軟件的研究[J].大型鑄鍛件，1996（2）：1-3.

[5]齊作玉，許樹森，張崗，等.精細化自由鍛工藝及其專家軟件的研究[J].上海電氣技術，2014，7（2）：58-62.

[6]齊作玉，呂亞臣，于忠海.大鍛件鍛壓質量控制小樣本統計學的研究和應用[J].上海電氣技術，2014，7（4）：47-51.

[7]齊作玉.大鍛件鍛壓工藝參數化的研究[J].大型鑄鍛件，2010（1）：9-11.

[8]呂亞臣，任運來，齊作玉.構建新一代大鍛件工藝與質量控制系統[J].大型鑄鍛件，2010（6）：42-45.

[9]劉助柏，遲福興，王桂玲，等.鍛造條件對毛坯內部空洞閉合的影響[J].鋼鐵，1988，23（7）：25-30.

[10]齊作玉，劉助柏.中心壓實工藝的必要條件及其應用[J].鍛壓技術，1990（5）：5-8.

（編輯：啟德）

上海電氣3.6 MW自動消防系統通過國內首次整機消防系統試驗

日前，上海電氣風電集團風力發電機組自動消防系統歷時一周，順利通過了公安部天津消防研究所國內首次整機消防系統試驗。

此次自動消防系統試驗使用3.6 MW海上機組消防系統配置，分為機艙聯動報警及滅火試驗、塔底聯動報警及試驗兩部分，分別模擬機艙及塔底的火源點進行探測及聯動滅火。機艙部分試驗按起火點位置放置了不同類型的火源，塔底部分試驗在100 m3試驗間內放置了1∶1變壓器模型模擬現場風機塔底空間實際布局。

在惡劣的試驗條件下，上海電氣風電集團自動消防系統經歷場地布置、設備調試、聯動試驗、滅火試驗等環節，順利通過了試驗，為今后設備、滅火介質等選型提供了依據，并驗證了3.6 MW海上機組自動消防系統的高可靠性。

When the systematized and optimized experience accumulated by forging and pressing technologist were combined with information technology it was possible to extract the necessary refinement condition for compaction of the internal void in heavy forgings and derive the mathematical expression for intelligent tracking of drawingout effects while laying the foundation for developing,extracting,integrating and analyzing newsystem for valid data.This study can be used to obtain quantitative,complete,correlatable and refined data during the forging process,to evaluate the design level of forging process and the forging operation level for heavyforgings,to reveal the impact of heavyforgings drawingout to the inherent quality,so that forging process and production operations can be improved continuously.

Heavy Forging；Drawingout；Intelligent Tracking；MathematicalExpression

TH123;TG316

A

1672-0555（2017）01-039-04

2016年10月

齊作玉（1957—），男，碩士，高級工程師，主要從事大鍛件工藝與質量及智能控制系統研究工作