Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Разработка технологических основ обеспечения заданного уровня качества изотропной электротехнической стали

Диссертация: Разработка технологических основ обеспечения заданного уровня качества изотропной электротехнической стали
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

На основе сочетания методов экспертных оценок, парного и множественного корреляционного и регрессионного анализа разработана методика определения и выбора причинных технологических факторов производства ИЭС в цехе холодной прокатки, позволяющая качественно и количественно оценить степень влияния режимов обработки на формирование отдельных показателей качества готовой продукции. Уточнены… Читать ещё >

Разработка технологических основ обеспечения заданного уровня качества изотропной электротехнической стали (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. Современные методы обеспечения качества продукции
    • 1. 1. Основные принципы обеспечения качества
    • 1. 2. Различные методы обеспечения качества
    • 1. 3. Выводы
  • 2. Исследование пространства показателей качества изотропной электротехнической стали
    • 2. 1. Общая характеристика и направления исследований показателей качества
    • 2. 2. Анализ динамики рассеяния показателей качества
    • 2. 3. Определение степени взаимосвязи показателей качества
    • 2. 4. Выбор показателей качества с учетом требований основных потребителей изотропной электротехнической стали
    • 2. 5. Выводы
  • 3. Определение и выбор причинных технологических факторов в цехе холодной прокатки
    • 3. 1. Исследование и структуризация факторов, влияющих на качество изотропной электротехнической стали
    • 3. 2. Исследования с помощью методов экспертных оценок
    • 3. 3. Исследования с помощью методов математической статистики
    • 3. 4. Обобщение результатов выбора причинных факторов, полученных различными методами
    • 3. 5. Выводы
  • 4. Разработка принципов организации сбора данных
    • 4. 1. Средства сбора информации в цехе динамных сталей
    • 4. 2. Принципы организации базы данных
    • 4. 3. Анализ выделенных групп в базе данных
    • 4. 4. Выводы
  • 5. Разработка метода выбора технологии обработки ИЭС в цехе холодной прокатки, обеспечивающего выпуск продукции с заданным уровнем качества
    • 5. 1. Разработка метода в условиях достаточного объема информации
    • 5. 2. Разработка метода в условиях недостаточного объема информации
    • 5. 3. Описание метода выбора диапазонов технологических факторов и режимов обработки ИЭС, обеспечивающих заданный уровень качества
  • 6. Опытно-промышленная проверка

Актуальность темы

В условиях рыночной экономики металлургические предприятия должны выпускать продукцию заданного качества с минимальными затратами и в указанные сроки. Только при выполнении этих условий их продукция будет конкурентоспособной. Вместе с этим необходимо организовать целенаправленную работу с основными предприятиями-потребителями. Решение данной проблемы возможно при обеспечении гарантированного качества продукции, удовлетворяющего и требованиям рынка, и требованиям этих предприятий-потребителей. В цехе динамных сталей столкнулись с этой проблемой. Значительная доля проката не соответствовала заказу по тем или иным показателям качества. Такая продукция длительное время хранилась на складах в ожидании подходящего заказа, что в еще большей степени ухудшало ее качество, или переводилась в пониженные сорта, цены на которые значительно ниже. Этот конкретный пример подтвердил необходимость разработки эффективных методов обеспечения выпуска готовой холоднокатаной продукции заданного качества. Для этого были проведены комплексные исследования в цехе динамных сталей, включающие уточнение основных причин, приводящих к получению несоответствующей продукции, и разработку методов, обеспечивающих с высокой вероятностью выпуск продукции с заданным уровнем качества.

Цель работы состоит в разработке методов выбора технологических режимов обработки металла в цехе холодной прокатки, обеспечивающих выпуск продукции с заданным уровнем качества.

Для достижения указанной цели в работе поставлены и решены следующие задачи: выполнен анализ степени изменчивости во времени рассеяний показателей качества, определена степень взаимосвязи отдельных показателей, осуществлена оценка и выбор показателей качества, наиболее важных для основных потребителей изотропной электротехнической стали (ИЭС) — осуществлен выбор технологических факторов, наиболее влияющих на качество готовой продукциивыполнена их классификация по степени управляемостиустановлен характер связи между наиболее влияющими технологическими факторами и наиболее важными показателями качестваразработаны принципы организации сбора данных в цехе динамных сталейразработан метод прогнозирования конечных свойств ИЭС с учетом взаимосвязи функций откликов — показателей качестваразработан метод выбора интервалов значений технологических факторов и режимов обработки металла на различных агрегатах цеха, обеспечивающих производство ИЭС с заданными показателями качества. разработанные методы внедрены в виде отдельных специализированных подсистем в автоматизированную систему управления качеством (АСУК) проката цеха динамных сталей. Методы исследования. Задачи, поставленные в ходе исследования, решались с помощью методов теории вероятностей, математической статистики, оптимизационных исследований, экспертных оценок, теории управления.

Научная новизна.

1. Установлена статистически значимая связь между отдельными показателями качества, позволяющая упростить процедуры контроля и управления качеством.

2. Произведен выбор наиболее важных характеристик качества для конкретных заказчиков продукции цеха динамных сталей.

3. Разработаны методика сбора данных и принципы организации базы данных (БД), предусматривающие деление технологической и производственной информации на определенные группы в зависимости от марок выплавки и назначения, типоразмеров полос и режимов предыдущей обработки.

4. Разработан метод прогнозирования конечных свойств проката на основе многооткликовой многофакторной регрессии, учитывающей взаимосвязь показателей качества.

5. Разработан метод выбора технологических режимов обработки металла на основных агрегатах цеха динамных сталей, обеспечивающих выпуск ИЭС с заданным уровнем качества.

Практическая ценность. Разработанные в диссертации практические методики позволяют определять степень взаимосвязи отдельных показателей качестваосуществлять выбор наиболее важных потребительских характеристик с учетом требований различных заказчиковопределять на различных этапах производства технологические факторы, наиболее влияющие на те или иные показатели качества ИЭС.

На основе построенных моделей формирования отдельных показателей качества готового проката ИЭС в условиях ЛПЦ-5 ОАО «НЛМК» разработаны алгоритмы управления технологическими режимами обработки металла на основных агрегатах цеха динамных сталей.

Разработанные методы прогнозирования и управления качеством в виде отдельных специализированных подсистем внедрены в автоматизированную систему управления качеством (АСУК) проката цеха динамных сталей ОАО «НЛМК», которая успешно прошла опытно-промышленные испытания.

Материалы диссертации включены в курсы лекций дисциплин «Управление качеством проката» и «Качество металлургической продукции» кафедры прокатки ЛГТУ и в некоторые главы монографии «Управление качеством тонколистового проката» .

Реализация и внедрение результатов работы. Основные теоретические и практические результаты работы использовались, в трех научно-исследовательских работах по теме «Разработка и внедрение системы управления качеством проката в ЛПЦ-5» (1998 — 2000 гг., руководитель к.т.н., 7 доцент Божков А.И.), на основе которых разработаны пакеты прикладных программ, внедренных в виде специализированных подсистем в рамках существующей АСУК в ЛПЦ-5 ОАО «НЛМК» .

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на:

— I международной научно-технической конференции «Металлдеформ -99», Самара, 1999;

— III международном конгрессе прокатчиков, Липецк, 1999;

V международной научно-технической конференции «Теоретические проблемы прокатного производства», Днепропетровск, 2000;

— международной научно-технической конференции, посвященной памяти C.JI. Коцаря «Теория и практика производства проката», Липецк, 2001.

Публикации. Материалы диссертационной работы опубликованы в шести печатных трудах.

Структура и объем диссертации

Диссертационная работа состоит из введения, шести глав, заключения, библиографического списка и трех приложений. Объем работы составляет 174 страницы, 44 рисунка, 35 таблиц, библиографический список из 106 наименований.

4.4. Выводы.

Результаты формирования базы данных позволили сделать следующие выводы:

— на основе имеющихся технических средств, обеспечивающих сбор технологической и производственной информации в цехе холодной прокатки и слежение за металлом в цехе, которые входят в состав ССУ цеха, была разработана схема организации базы данных, предусматривающая изначальное их деление на определенные группы в зависимости от марок выплавки и назначения, типоразмеров полос и режимов последующей обработки, что является ее отличительной чертой от разработанных ранее;

— в результате исследования процедур сбора информации выделены отдельные группы, классифицированные по отношению к различным показателям работы цеха по определенным признакампри разработке принципов организации сбора данных осуществлена классификация технологических факторов, показателей качества полупродукта и готовой продукциидля реализации идентификации большого объема данных измерений на одну единицу продукции (рулон, партия), относящихся в основном к прокатному стану, характерной чертой которого являются высокие скорости обработки металла, разработаны рекуррентные формулы, обладающие высоким быстродействием и не требующим хранения отдельных измерений в памяти ЭВМ;

— результаты анализа объема массива данных в выделенных группах БД, а также особенности производства тонколистового проката, позволили выделить два подхода (в условиях достаточного и недостаточного объема информации) при моделировании технологических процессов и выборе режимов обработки металла, обеспечивающих выпуск готовой продукции с заданным уровнем электромагнитных и механических показателей качества.

5. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ВЫБОРА ТЕХНОЛОГИИ ОБРАБОТКИ ИЭС В.

ЦЕХЕ ХОЛОДНОЙ ПРОКАТКИ, ОБЕСПЕЧИВАЮЩЕГО ВЫПУСК ПРОДУКЦИИ С ЗАДАННЫМ УРОВНЕМ КАЧЕСТВА.

5.1. Разработка метода в условиях достаточного объема информации.

К наиболее важным задачам обеспечения качества продукции следует отнести: адекватное прогнозирование конечных свойств продукции по мере прохождения металла по всей технологической линии производства, в зависимости от результатов которого производится своевременная корректировка режимов обработкипоиск и выбор рациональных технологических режимов и оптимальных управляющих воздействий в процессе производства холоднокатаной продукции в функции вектора заданных показателей качества.

Решение этих задач содержит и объединяет, как правило, два взаимосвязанных аспекта [40, 93−95 и др.].

Первый аспект связан с созданием математического обеспечения, включающего разработку математических моделей, адекватных реальному объекту (процессу) исследования и управления, и методов принятия решений.

Второй связан с созданием программного обеспечения и содержит разработку пакетов прикладных программ и системного программного обеспечения, объединяющего эти пакеты в логические взаимоувязанные подсистемы, которые непосредственно и будут решать большинство задач управления качеством.

Построение математических моделей процессов формирования показателей качества тонколистового проката зачастую сводится к формализации и математическому описанию степени влияния различных технологических факторов на эти показатели, т. е. к математическому моделированию технологических процессов.

При построении модели технологических процессов необходимо следовать известным принципам и четко сформулированным в работах [94−97 и др.] рекомендациям, основной смысл которых заключается в определенной последовательности чередования этапов создания моделей. Можно выделить следующие этапы построения математических моделей: изучение и выделение закономерностей существования исследуемого объектаформализация и количественное описание этих закономерностей на математическом языкевыбор оптимальной структуры модели с точки зрения ее адекватности объекту и возможности использования в целях управленияидентификация параметров и логико-математический анализ модели, ее экспериментальная проверка.

Технологические процессы производства тонколистового проката, характеризуются сложностью, многосвязанностью, наличием случайных помех, ошибок измерения, дрейфом качества сырья и энергоносителей, износом оборудования, моральным и физическим устареванием технических средств и средств автоматизации и т. п., что существенно затрудняет их математическое моделирование и усложняет контроль и управление [11].

Исследования, подробно рассмотренные в главе 4 позволили выделить два подхода при моделировании технологических процессов и выборе режимов обработки металла в цехе: первый — в условиях достаточного объема информациивторой — в условиях недостаточного объема информации, требующие привлечения разнообразных методов построения моделей, которые в итоге сводятся к классическому методу наименьших квадратов (МНК) и основанному на нем многомерному регрессионному анализу, а также использования процедур многокритериальной оптимизации.

Первый подход. В большинстве своем известные подходы построения регрессионных зависимостей показателей качества продукции от технологических величин имеют ряд весьма спорных допущений. К наиболее важным из них можно отнести допущение о независимости функций откликов — отдельных показателей качества.

Как показали результаты исследований, приведенные в главе 2, между отдельными показателями даже для различных групп (механические и электромагнитные свойства) присутствует статистически значимая линейная связь. Поэтому при построении соответствующих математических моделей следует вести речь о многооткликовой многомерной (многофакторной) регрессии [98 и др.], и находить параметры модели с учетом указанной связи.

То есть правильнее строить регрессионную зависимость набора (вектора) откликов у от набора (вектора) факторов х (где х=(хь х2, хь Xi), у=(у, У2, у у Xr), I, J— число факторов и откликов) [98]. Пусть задана выборка — массив данных М {X, Y) объема N (1.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.

1. Исследовано пространство показателей качества продукции цеха динамных сталей. Установлено, что в целом процесс формирования качества продукции в цехе существенно отличается от классического управляемого процесса, уточнены диапазоны изменения основных показателей качества продукции цеха. Определена степень взаимосвязи показателей качества, позволяющая существенно упростить процедуры прогнозирования, контроля и управления качеством проката за счет сжатия вектора функций откликов. Осуществлен выбор основных показателей качества, приоритетных для различных потребителей продукции цеха..

2. На основе сочетания методов экспертных оценок, парного и множественного корреляционного и регрессионного анализа разработана методика определения и выбора причинных технологических факторов производства ИЭС в цехе холодной прокатки, позволяющая качественно и количественно оценить степень влияния режимов обработки на формирование отдельных показателей качества готовой продукции. Уточнены зависимости выходных переменных — показателей качества от входных — технологических факторов. Осуществлена классификация технологических факторов по степени управляемости..

3. Разработаны принципы организации базы данных с разбиением на отдельные группы в зависимости от химического состава стали, от размеров полос и режимов обработки на предыдущих переделах. Построение моделей проведено для каждой группы, что позволило упростить структурный синтез математических моделей за счет исключения из уравнений большого числа (зачастую взаимосвязанных) переменных таких, как процентное содержание химических элементов, толщины и ширины проката и др..

4. Разработан метод прогноза конечных свойств проката с учетом тесной взаимосвязи функций откликов, основанный на многооткликовой многомерной регрессии. Построенные модели имеют лучшие оценки адекватности по.

136 сравнению с традиционными однооткликовыми моделями и лучше предсказывают значения откликов..

5. Разработан метод выбора интервалов значений технологических факторов и режимов обработки металла на различных агрегатах цеха, с наибольшей вероятностью позволяющий обеспечить заданный уровень качества для основных потребителей продукции с учетом технологических особенностей производства ИЭС (в условиях достаточного и недостаточного объемов данных)..

6. Разработан пакет прикладных программ, реализующий решение задач построения и идентификации моделей прогноза показателей качества и выбора лучших технологических режимов обработки ИЭС на основных агрегатах цеха холодной прокатки. Пакет программ внедрен в виде отдельных специализированных подсистем в автоматизированную систему управления качеством проката ЛИЦ-5 ОАО «HJIMK», успешно прошедшую опытно-промышленные испытания..

Показать весь текст

Список литературы

  1. К. Японские методы управления качеством: Сокр. Пер. с англ./ Науч. ред. и авт. предисл. А. В. Гличев. М.: Экономика, 1988. — 215 с.
  2. Кремер Обеспечение качества в чёрной металлургии ФРГ// Чёрные металлы. М, 1989. № 3-с. 17−24.
  3. Сертификация. Отечественная и зарубежная практика. М.: Серия международная инженерная энциклопедия, 1994. — 293 с.
  4. Н.Ю. Система качества продукции: новые подходы (Вопросы и ответы): Справ. Пособие. М.: Легпромбытиздат, 1991. — 176 с.
  5. Г. Д. Зарубежный опыт управления качеством. М.: Издательство стандартов, 1992.-140 с.
  6. Роль руководства предприятия в обеспечении качества и надежности. Ф. Никсон. -М.: Издательство стандартов, 1990.-231 с. 7. «Семь инструментов качества» в японской экономике. М.: Издательство стандартов, 1990.-88 с.
  7. В.Г., Коломин А. Г. Информация и качество: (Опыт проектирования системы управления). — М.: Экономика, 1989.-79 с.
  8. Д. Измерительно-вычислительные системы обеспечения качества. -М.: Энергоатомиздат, 1991.-271 с.
  9. В.А. Система статистического управления процессами (Система Шукарта). 1999. № 5 с. 11−19.
  10. Ю.Н. Методы алгоритмизации процессов прокатного производства. М.: Металлургия, 1979. 192 с.
  11. С.С., Кузнецова С. Б., Потемкин В. К. Проблемы разработки интегрированных АСУ листопрокатным производством. М.: «ИНТЕРМЕТ ИНЖИНИРИНГ», 1997. — 272 с.
  12. Л.А., Ведищев В. В. Статистическая оценка качества при управлении технологией // Состояние и перспективы развития научно-технического потенциала Липецкой области. Тез. докл. научн.-практ. конф,-ярмарки Липецк, 1993 .-41. — С.214−216.
  13. В. Прикладная и непараметрическая регрессия. М.: Мир, 1991. -222 с.
  14. Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. В 2 кн. М.: Финансы и статистика, 1986. — 335 е., 387 с.
  15. И.М., Власов С. А., Мулько Г. Н. Математические модели для выбора рациональной технологии и управления качеством стали. М.: Металлургия, • 1990.-184 с.
  16. Лоуренс Гулд. Комплексная автоматизация ' производственного предприятия. // Электроника, 1985, № 7, с. 39−48.
  17. В.А., Смоляренко Д. А., Греков Е. А. и др. Взаимосвязь технологических параметров выплавки стали и качества металлопродукции. -М.: Металлургия, 1979. 232 с.
  18. И.М., Литвиненко В. А. Новиков В.Н. и др. Технологические принципы создания систем управления качеством стали и готовой металлопродукции // Сталь. 1985. № 3. с. 26−29.
  19. В.Н., Погорелов В. Н., Быткин В. Н. Оптимизация сталеплавильного процесса. Киев: Техника, 1980. — 191 с.
  20. Коцарь С. Л, Белянский А. Д., Мухин Ю. А. Технология листопрокатного производства. М. Металлургия, 1997. — 272 с.
  21. А.А. Управление процессом формирования физико-механических свойств горячекатанной листовой стали на основе статистических методов // Черная металлургия. Сер. Прокатное производство/ Ин-т Черметинформация Вып. 6, 1987. с. 22.
  22. В.В. Управление качеством в черной металлургии -М. Металлургия, 1986. 320 с.
  23. В.И., Бурдин В. И., Ломма В. К. и др. Повышение качества горячекатанных полос на непрерывных широкополосных станах // Черная металлургия. Сер. Прокатное производство / Ин-т Черметинформация. Вып.2, 1981. с. 42.
  24. Р. Дель, Х.-У.Лефлер, О. Грамков и др. Автоматический расчет свойств горячекатаной полосы в неавтономном режиме // Сталь. 1999. № 10. с.66−68.
  25. А.И., Настич В. П. Плоскостность тонколистового проката М.: «ИНТЕРМЕТ ИНЖИНИРИНГ», 1998. — 264 с.
  26. М.М. Горячая прокатка листов на непрерывных и полунепрерывных станах. М.: Металлургиздат, 1962. 380 с.
  27. В.В., Франценюк Л. Н., Богомолов Н. В. Математическое моделирование структурообразования при горячей прокатке сталей // Сталь. 1995. № 8. с.64−69.
  28. В.Я., Серый Л. В., Вербовецкая Д. Э. и др. Влияние структуры горячекатанной полосы на текстурообразование в стали 08КП // Металловедение и термическая обработка металлов. 1991. № 5. с.14—16.
  29. Влияние исходной структуры и свойств горячекатанного подката на свойства атолистовой стали/ Бодянко М. Н., Гресский Л. Н., Франценюк Л. Н. и др.// Вести АН БССР. Сер. ФТН. 1983. № 9. с.24−27.
  30. Н.Н., Френкель А. А. Опыт применения метода джекнайф в регрессионном анализе // Экономика и математические методы. 1991. № 2. с. 296−392.
  31. С.Л., Самордин П. В. Опыт бутстреп моделирования технологических зависимостей в черной металлургии // Заводская лаборатория. 1993. № 3. с.33−39.
  32. С.Л., Самордин П. В. Сравнение применимости традиционного метода наименьших квадратов и метода складного ножа к моделированию технологических зависимостей // Известия вузов. Черная металлургия. 1993. № 5. с.73−76.
  33. С.JI., Самордин П. В. Опыт применения метода складного ножа к моделированию технологических зависимостей в черной металлургии// Заводская лаборатория. 1994. № 10. с.59−68.
  34. В. Нетрадиционные методы многомерного статистического анализа.- М.: Финансы и статистика, 1988. — 263 с.
  35. С. Л., Самордин П. В. Рандомизированное моделирование технологических зависимостей: Учебное пособие. Липецк: ЛГТУ, 1996. — 67с.
  36. И.Б., Саклаков В. П., Тетерин В. Г. Принципы системных исследований металлургических процессов и производств // Науч.тр./МИСиС. М.: Металлургия, 1984, № 114, с.94−100.
  37. Е.Г., Мазурик В. П. Программное обеспечение систем оптимизации. — М.: Знание, 1989.-48 с. (Новое в жизни, науке, технике. Сер. «Математика, кибернетика», N9).
  38. Л.А. Современные принципы управления сложными объектами.- М.: Сов. радио, 1980. 232 с.
  39. Ю. П. Маркова Е.В., Грановский Ю. В. Планирос1ание эксперимента при поиске оптимальных решений. М.: Наука, 1975. — 215 с.
  40. А.П., Игуен-Ань-Чинь. Решение задачи векторной оптимизации на основе регессионных моделей // Заводская лаборатория, 1985, № 7. с.53−57.
  41. К., Лецкий Э., Шефер В. Планирование эксперимента в исследовании технологических процессов: Пер. с нем.- М.:Мир, 1977. 552 с.
  42. В.В. Коэффициенты важности критериев в задачах принятия решений. Порядковые или ординарные коэффициенты важности. // Автоматика и телемеханика. 1978. М10. с. 130−142.
  43. В.В., Гаврилов В. М. Оптимизация по последовательно применяемым критериям. М.: Сов. радио. 1975.-367 с.
  44. Р.Б., Матусов И. Б. Многокритериальное проектирование машин.- М.: Знание, 1989. 480 с. — (Новое в жизни, науке, технике. Сер. «Математика, кибернетика.», № 5)
  45. Руа Б. Проблемы и методы принятия решений в задачах со многими целевыми функциями // Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир, 1976.
  46. Л.А. Общая постановка задачи проектирования технологии листовой прокатки // Изв. Вуз. Черная мет. 1987, № 12, с. 54−58.
  47. Л.А., Погодаев А. К., Корнеев A.M. Статистические модели в задачах оптимизации сквозной технологии производства авто листовой стали // Изв. вуз. Черная металлургия. 1990. № 3.С.34−36.
  48. Л.А., Блюмин С. Л., Погодаев А. К. Статистическое оценивание оптимальных значений технологических параметров металлургических процессов // Изв. вуз. Черная металлургия. 1990. № 11. С. 55−57.
  49. Л.А. Введение в САПР производства проката. М.: Металлургия, 1991.-112с.
  50. Л.А. Принципы проектирования сквозной технологии производства проката// Изв. Вуз. Черная мет. 1991. № 1, с. 61 64.
  51. Л.А., Блюмин С. Л., Погодаев А. К. Выбор рациональной технологии производства листового проката с использованием методов математического программирования // Изв. вуз. Черная металлургия. 1991. № 9. С.64−66.
  52. Л.А., Корнеев A.M., Погодаев А. К. Анализ распределения факторов сквозной технологии производства автолиста // Изв. вуз. Черная металлургия. 1992. № 2. С.34−36.
  53. Л.А., Блюмин С. Л., Погодаев А. К., Ведищев В. В. Сочетание методов математического программирования для оптимизации качества листовой стали // Изв.вуз. Черная металлургия. 1992. № 5. С.54−55.
  54. Л.А., Блюмин С. Л., Погодаев А. К., Белопольский В. В. Разработка реляционных моделей данных для систем исследования технологии производства стали // Изв.вуз.Черная металлургия. 1993. № 7. С.26−29.
  55. Л.А. Управление многооперационным технологическим процессом // Изв. Вуз. Черная мет. 1994. № 6, с. 36 40.
  56. Л.А., Белянский А. Д., Корнеев A.M., Погодаев А. К. Система автоматизированного проектирования сквозной технологии производства листового проката // Сталь. 1994.№ 8.С.51−54.
  57. JI.A., Погодаев А. К., Бурцев В. Д. Информационная поддержка в системе автоматизированного моделирования сложных производств // Автоматизация и современные технологии. 2000. № 8. С. 2−5.
  58. JI.A. Кузнецов, А. К. Погодаев, В. Д. Бурцев. Автоматизированная система имитационного моделирования сложных производств // Датчики и системы. 2001. № 3. С.28−32.
  59. С.Л., Божков А. И. Практическая методика решения некоторых задач классификации и снижения размерности // Заводская лаборатория. 1994. № 3. с.49−55.
  60. Автоматизированное проектирование и реализация технологии холодной прокатки электротехнической стали / Долматов А. П., Скороходов В. Н., Настич В. П., Чеглов А. Е. -М.: Наука и технологии, 2000. 448 с.
  61. .Н. Статистические методы построения эмпирических формул. М.: Высшая школа, 1982. — 224с.
  62. Холоднокатаные электротехнические стали: Справочное издание/ Молотилов Б. В., Миронов Л. В., Петренко А. Г. и др. М.:Металлургия, 1989. -168 с.
  63. Н. Г., Никулин Н. В. Электроматериаловдение. Учебник для проф. -техн. учебных заведений и подготовке рабочих на производстве. М.: «Высшая школа», 1973.-312 с.
  64. С.В. Магнетизм. М.: Наука, 1971, 1031 с.
  65. Р. Ферромагнетизм. М.: ИИЛ, 1956, 784 с.
  66. В.Т., Бочков Н. Г., Алымов А. А. и др. Проблемы стального слитка/ М.: Науч. тр. / МЧМ СССР. М.: Металлургия, 1976, № 6, с. 390−396.
  67. П.В. Прогнозирование магнитных свойств при производстве проката изотропной электротехнической стали // Дисс. на соискан. уч. степени канд. техн. наук. Липецк, 1993. — 171 с.
  68. С.Д., Урюпин Г. П., Гавриленко Ю. В. и др. Совершенствование технологии выплавки низкоуглеродистой изотропной конвертерной стали// Труды II конгресса сталеплавильщиков. М. 1994. С.60−61.
  69. С.С., Карагодин Н. Н. Освоение технологии производства горячекатаного подката из электротехнической стали в условиях АО «ММК»// Труды первого конгресса прокатчиков. М., 1996. с.109−110.
  70. В.Н., Нечаев Ю. С., Мухамбетов Д. Г., Булыгина С. М., Ким А.А. Влияние дисперсной фазы на магнитные свойства нелегированной изотропной электротехнической стали // МИТО 1992 № 11 с.37−39.
  71. Эсси-Эзинг В.А., Миронов Л. В., Крылова Л. М., Кузнецова Г. И., Бенедикс Е. В. Особенности структуры и свойства новых изотропных нелегированных холоднокатаных сталей // Сталь № 1. 1993 г. с.78−79
  72. В.Г., Рябов В. В., Королев М. Г., Савченко В. И. Повышение качества изотропной электротехнической стали // Сталь. № 2 1995 с. 20−23.
  73. Ф.В., Шютц К. Х. Производство электротехнических листовых сталей и сталей IF на заводах фирмы THYSSEN KRUPP STAHL // Черные металлы 1998. № 8 с. 16 -19.
  74. И.В., Чеглов А. Е., Миндлин Б. И., Парахин В. И. Производство изотропной электротехнической стали //Металлург, 1999, № 10, с.46−49.
  75. Технология термической обработки стали. Лейпциг, 1976. пер. с нем. М., «Металлургия», 1981. 608 с.
  76. В.А. и др. Основы производства изотропных электротехнических сталей. М.: Металлургия. 1985. — 272с.
  77. Ю.И. Гофман, Т.А. Коваленко// Рекристаллизация электротехнической стали при облучении электронами. / Металлофизика и новейшие технологии. НАН Украина 1997. — Е.19, № 7. — с. 29−32.
  78. К.Ф. Лосев, В. И. Парахин. Нелегированная электротехническая сталь марки 2013 // Сталь № 10. 1994 г. с.69−71.
  79. В.И. Славов, О. М. Наумова, Е. Я. Спевак, В. Н. Задорожная, В. Я. Тишков. Карбонитрид алюминия и его влияние на свойства динамной стали // Металлы 1995 № 1 с.69−74.
  80. Технология прокатного производства: Учебник для вузов/ Груднев А. П., Машкин Л. Ф., Ханин Л. И., М.: «Металлургия», 1994, с. 656.
  81. Трансформаторная сталь/ Шуйко Н. М., Мошкевич Е. И., Перевязко А. Т., Галицкий Ю. П. М.: «Металлургия», 1970, с. 264.
  82. Атлас дефектов стали. Пер. с нем. -М.: «Металлургия», 1979, с. 188.
  83. В. С. Механические испытания и свойства металлов., М.: «Металлургия», 1974, с. 304.
  84. Д. А. Качество углеродистой стали. Изд. З-е.-М.: «Металлургия», 1977, с. 272.
  85. Ю.М., Хон В.Б. Теория автоматизированных банков информации. -М.: Высшая школа, 1989. 184 с.
  86. С.Д., Гурвич Ф. Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Статистика, 1980. — 263 е., ил. — (Матем. статистика для экономистов).
  87. Т.А. Экспериментальный анализ. -М.: Машиностроение, 1991. 272.
  88. А. Д., Божков А. И., Колпаков С. С. и др. Система автоматизированного проектирования технологии производства проката из динамной стали // Бюллетень НТИ. ЧМ, 1993, № 6. с.25−27.
  89. В.П., Божков А. И., Богачев В. А., Лизунов И. А. Совершенствование производства динамной стали на основе новых АСУ// Сталь, 1993, № 8. -с. 42−45.
  90. И.П., Маничев В. В. Основы теории и проектирования САПР: Учеб. Для вузов. М.: Высш. шк., 1990. — 335 с.
  91. С.Л., Погодаев А. К., Барышев В. В. Оптимальное моделирование технологических связей: Учебное пособие/ Липецкий политехнический институт. ЛипПИ, 1993.-68 с.
  92. В.А., Федоров В. В. Математические методы автоматизированного проектирования: Учеб. Пособие для втузов. М.: Высш. шк., 1989.-184 с.
  93. Н.С., Чадеев В. М. Постоение моделей процессов производства. -М.: Энергия, 1975.-376 с.
  94. Г. Н. Математизация научного знания. -М.: Мысль, 1984.-193 с.
  95. С.А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. -М.: Финансы и статистика, 1985. 487 с.
  96. Ф., Тьюки Дж. Анализ данных и регрессия. В 2 вып. М.: Финансы и статистика, -1982. — 317 с., 239 с.
  97. Е.В., Маслак А. А. Рандомизация и статистический вывод -М: Финансы и статистика, 1986. 208 с.
  98. И.Г., Кожевникова И. А., Смирнова О. С. О построении и исследовании случайных последовательностей различными методами // Заводская лаборатория. -1985. N5. — С.47−51.
  99. С.Л., Миловидов С. П. Взвешенное псевдообращение: учебное пособие. Воронеж: ВорПИ, ЛипПИ, -1991. — 64 с.
  100. А.И. О реальных возможностях бутстрепа как статистического метода // Заводская лаборатория. -1987. -N10. -С.82−85.
  101. А.И. Принципы построения автоматизированной системы управления качеством продукции в листопрокатных цехах металлургических предприятий // Изв. Вузов. ЧМ- 2000, № 9, с. 62−66
  102. А.И., Настич И. В. Управление качеством продукции в листопрокатных цехах металлургических предприятий // Теоретические проблемы прокатного производства. Тез. докл. межд. науч.-техн. конф. -Днепропетровск, 2000. С. 134 — 137.146
  103. А.И., Настич И. В. Разработка автоматизированной системы управления качеством продукции в листопрокатном цехе / Тез. докл. межд. конгресса прокатчиков. Липецк, 1999.//Москва 2000. — С. 171 — 174.
  104. Рис. П1.4. Распределение данных измерений относительного удлинения готового прокатадинамной стали 2-ой группы легирования за 1997 г.
  105. T0 -0,336 289 0,129 396 -0,21 -0,312 530 0,106 102 -0,24 0,30 532 0,39 805 0,06 -0,34 0,2 264 0,00 0,17 0,78 0,02
  106. Tj 0,443 343 0,122 679 0,29 0,364 077 0,100 594 0,29 0,3 485 0,37 739 0,01 0,4 459 0,2 147 0,17 -0,76 0,74 -0,09
  107. Vaho 1,229 482 1,301 953 0,08 0,460 897 1,67 575 0,04 -0,46 155 0,400 508 -0,01 0,244 226 1,366 906 0,02 -0,133 572 0,47 161 -0,23
  108. R 0,912 292 0,951 666 0,9816 0,686 544 0,853 910
  109. S2 ° ост 19,777 000 16,217 000 6,0838 0,346 060 0,1 194
  110. Т0 -0,348 021 0,126 541 -0,23 -0,321 312 0,104 067 -0,25 0,0333 0,0248 0,11
  111. Tj 0,448 586 0,122 023 0,30 0,376 328 0,96 446 0,31 0,4 485 0,1 298 0,28 -0,56 0,44 -0,11
  112. Vaho 1,251 299 1,300 201 0,08 -0,140 094 0,45 797 -0,25
  113. R 0,972 253 0,951 600 0,9816 0,686 449 0,85 298 311? ° ост 19,765 000 16,206 000 6,0683 0, 34 475 0,11 910
  114. F 17,946 926 10,398 007 27,0751 1,866 811 3,630 490
  115. To 0,162 429 0,62 506 0,11 0,108 757 0,46 402 0,10 0,30 763 0,16 952 0,08 0,983 0,945 0,04 -0,27 0,48 -0,02
  116. Tj -0,235 324 0,52 669 -0,19 -0,169 803 0,39 099 -0,18 -0,61 295 0,14 284 -0,18 -0,1 231 0,796 -0,07 0,163 0,41 0,17
  117. Vaho 0,914 671 0,353 971 0,11 0,691 319 0,262 773 0,11 0,141 334 0,96 001 0,06 0,8 881 0,5 351 0,07 0,132 0,273 0,02
  118. R 0,859 646 0,830 469 0,747 379 0,760 324 0,49 449 311
  119. ТТ Oh HV5 P 1,5/50 ^2500
  120. То 0,163 286 0,62 453 0,11 0,108 153 0,46 362 0,10 -0,62 024 0,14 205 0,08 0,983 0,945 0,04 -0,30 0,48 -0,03
  121. Tj -0,235 689 0,52 650 -0,19 -0,169 545 0,39 084 -0,18 0,31 307 0,16 923 -0,18 -0,1 231 0,796 -0,07 0,165 0,40 0,17
  122. Vaho 0,913 405 0,353 883 0,11 0,692 210 0,262 704 0,11 0,150 166 0,93 575 0,07 0,8 881 0,5 351 0,07
  123. R 0,859 605 0,830 423 0,747 179 0,760 324 0,494 146
  124. S2 0 ост 19,128 000 14,199 000 5,186 900 0,289 200 0,14 760
  125. F 3,811 648 3,206 350 2,254 627 2,357 176 1,316 037
  126. Группа легирования: 3- количество данных 601полное уравнение) 1 a0 92,431 378 495,54 844 377,65 092 368,29 528 10,21 137 175,55 212 14,342 512 7,581 586 1,277 834 0,286 853
  127. Ш4 0,170 179 0,123 331 0,09 0,109 079 0,91 660 0,08 0,78 810 0,43 691 0,12 -0,84 0,1 887 -0,003 0,77 0,71 0,073 th7 -0,288 952 0,108 305 -0,18 -0,257 984 0,80 493 -0,21 -0,116 248 0,38 368 -0,20 0,893 0,1 657 0,04 -0,46 0,63 -0,05
  128. Th0 0,20 220 0,39 230 0,04 0,23 335 0,29 156 0,05 -0,9 426 0,13 897 -0,05 0,1 542 0,600 0,17 -0,64 0,23 -0,19
  129. To -0,18 423 0,114 877 -0,01 -0,18 790 0,85 378 -0,01 -0,23 464 0,40 696 -0,04 0,2 984 0,1 758 0,11 0,25 0,66 0,03
  130. Tj -0,188 461 0,107 122 -0,12 -0,119 130 0,79 614 -0,10 -0,89 793 0,37 949 -0,16 -0,2 069 0,1 639 -0,09 0,5 0,62 0,01п/п Факторы Показатели качества jT HV5 5/50 -#2500
  131. Adi Fyxi di Acii Fyxi di Adt Fyxi di Aat Fyxi di Ad{ fyxi
  132. Vaho 0,262 695 0,606 315 0,03 0,337 784 0,450 618 0,05 0,76 993 0,214 792 0,02 0,6 442 0,9 276 0,05 0,231 0,351 0,04
  133. R 0,550 189 0,590 212 0,635 711 0,338 357 0,45 627 416
  134. Тн0 0,23 286 0,29 071 0,05 -0,8 734 0,13 730 -0,04 0,1 591 0,546 0,19 -0,55 0,20 -0,19
  135. Thj 0,100 347 0,45 889 0,15 0,76 245 0,34 506 0,15 0,36 0,35 0,07
  136. To 0,3 128 0,1 718 0,12
  137. Tj -0,212 742 0,62 839 -0,22 -0,135 464 0,48 194 -0,19 -0,111 947 0,22 267 -0,32 -0,2 324 0,1 525 -0,10
  138. Vaho 0,378 192 0,428 609 0,06 0,7 090 0,8 875 0,05 0,211 0,331 0,04
  139. R 0,547 939 0,589 966 0,633 557 0,336 290 0,44 815 016 ocm 19,451 000 14,459 000 6,900 200 0,297 050 0,11 270
  140. F 1,409 989 1,508 320 1,645 497 1,114 352 1,239 528п/п Факторы Показатели качества crr HV5 P 1,5/50 ^2500
  141. Adi fyxi di Adj fyxi di Adi fyxi di Aat fyxi di Adi fyxi
  142. Тн0 -0,67 599 0,28 430 -0,14 -0,85 853 0,28 987 -0,18 -0,28 908 0,12 317 -0,14 0,153 0,189 0,05 0,15 0,21 0,04
  143. Thi -0,41 938 0,29 684 -0,09 -0,35 048 0,30 266 -0,07 0,487 0,12 860 0,00 -0,381 0,197 -0,12 0,73 0,22 0,20
  144. И tl9 -0,5 525 0,24 928 -0,01 0,28 388 0,25 417 0,07 -0,2 364 0,10 800 -0,01 0,50 0,165 0,02 -0,17 0,18 -0,06
  145. To -0,53 901 0,87 636 -0,04 0,6 906 0,89 354 0,00 -0,47 326 0,37 967 -0,08 0,931 0,581 0,10 0,15 0,65 0,01
  146. T, -0,59 389 0,72 112 -0,05 -0,97 859 0,73 526 -0,08 -0,12 603 0,31 241 -0,02 -0,345 0,478 -0,04 0,2 0,53 0,00
  147. Vaho -0,248 663 0,355 234 -0,04 -0,260 229 0,362 197 -0,04 -0,7 518 0,153 899 0,00 0,1 919 0,2 357 0,05 0,421 0,262 0,10
  148. R 0,427 476 0,381 524 0,539 201 0,332 109 0,54 085 716 «→ ocm 14,766 000 15,56 000 6,397 200 0,97 960 0,10 890
  149. Th0 -0,69 377 0,27 259 -0,15 -0,85 643 0,28 935 -0,18 -0,28 218 0,11 335 -0,15 0,127 0,174 0,04п/п Факторы Показатели качества 0"т crR HV5 P 1.5/50 #2500 at Ащ ryxi at Acii Tyxi at Adi Fyxi dt Adi У yxi di Adi У yxi
  150. Тщ -0,42 500 0,29 557 -0,09 -0,35 443 0,30 187 -0,07 -0,429 0,191 -0,14 0,73 0,22 0,20
  151. To -0,54 116 0,87 579 -0,04 -0,62 617 0,17 221 -0,22 0,557 0,258 0,13
  152. T, -0,61 389 0,71 503 -0,05 -0,92 664 0,35 158 -0,16
  153. Vaho -0,273 431 0,337 000 -0,05 -0,248 986 0,352 186 -0,04 0,1 968 0,2 205 0,05 0,377 0,254 0,09
  154. R 0,427 302 0,381 263 0,538 395 0,321 045 0,539 171
  155. S2 ocm 14,757 000 15,37 000 6,379 200 0,98 020 0,10 880
  156. F 1,203 584 260,638 140 1,392 998 1,104 429 1,398 843
  157. Adi Fyxi di Adi fyxi di Adi fyxi di Adi Vyxi di Adi Fyxi
  158. Группа легирования: 1- количество данных: 3901 do 117,1 505 169,3 926 1779,5751 584,42 963 -182,2626 47,842 082 20,446 862 5,415 964 1,704 189 0,212 892 tjg 3,373 617 0,973 064 0,29 2,492 523 0,548 024 0,36 -0,123 764 0,33 467 -0,30
  159. То2 0,16 627 0,4 471 0,30 0,12 601 0,4 341 0,248 т2 0,11 032 0,4 171 0,22 0,1 697 0,538 0,26
  160. Vaho 0,770 093 0,377 298 0,17
  161. V4-ti4 -0,3 182 0,519 -0,4711 gl’t 14 0,197 0,76 0,22 12 6rtl9 -0,25 610 0,6 465 -0,32
  162. Gz-To -0,314 0,114 -0,2314 ?z-Ti 0,143 864 0,60 446 0,20 0,28 376 0,7 894 0,30 0,69 0,29 0,20 15? e-Vaho -1,97 604 0,477 697 -0,19 16 t4-ti4 -0,3 688 0,975 -0,31 0,2 127 0,283 0,54 0,427 0,99 0,35
  163. U’To 0,5 212 0,811 0,48 -0,13 0,3 -0,34
  164. To-TJ -0,10 102 0,4 170 -0,20 -0,24 211 0,7 567 -0,27
  165. To’Vaho -0,146 706 0,30 965 -0,38 -0,54 887 0,21 844 -0,21 0,84 161 0,20 206 0,34
  166. Ti • Vaho 0,81 116 0,26 907 0,25 -0,72 140 0,16 837 -0,35
  167. R 0,977 489 0,963 851 0,988 221 0,745 060 0,87 090 831 и осот 17,796 000 14,108 000 4,891 800 0,317 060 0,11 160
  168. T0 5,224 171 1,243 145 0,17 2,412 309 0,745 892 0,14 0,584 600 0,201 535 0,12 0,201 092 0,36 097 0,23 -0,8 399 0,3 539 -0,10
  169. Ti -12,96 426 2,328 433 -0,23 -8,333 026 1,537 000 -0,23 -2,783 188 0,561 552 -0,21 -0,278 326 0,42 035 -0,27
  170. Vaho 0,285 624 0,94 768 0,13
  171. V/ 0,0 0,0 -0,1011 0,748 525 0,160 031 0,20 0,470 529 0,162 157 0,12 -0,1 222 0,462 -0,111. OS OS$
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!