การจำลองเชิงตัวเลขและการเพิ่มประสิทธิภาพพารามิเตอร์ของกระบวนการหมุนอย่างต่อเนื่องของท่อเหล็กที่ไร้รอยต่อ: การศึกษาที่ครอบคลุม

นามธรรม

กระบวนการกลิ้งอย่างต่อเนื่องเป็นรากฐานที่สำคัญของ ท่อเหล็กไร้รอยต่อ การผลิต, นำเสนอประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นและคุณภาพผลิตภัณฑ์ที่เหนือกว่าวิธีการทั่วไป. การศึกษาครั้งนี้นำเสนอการจำลองเชิงตัวเลขของกระบวนการนี้, มุ่งเน้นไปที่การเพิ่มประสิทธิภาพของพารามิเตอร์ที่สำคัญเพื่อปรับปรุงความแม่นยำของมิติ, ความสมบูรณ์ทางกล, และความมั่นคงในการปฏิบัติงาน. แบบจำลององค์ประกอบไฟไนต์สามมิติโดยละเอียด (หญิงสาว) ได้รับการพัฒนาเพื่อจำลองพลวัตการกลิ้ง, การรวมตัวแปรเช่นความเร็วการหมุน, มุมให้อาหาร, ค่าสัมประสิทธิ์แรงเสียดทาน, และอุณหภูมิเริ่มต้น. ผ่านการวิเคราะห์ความไว, ผลกระทบของพารามิเตอร์เหล่านี้ต่อตัวชี้วัดคุณภาพคีย์ - การเปลี่ยนแปลงความหนาของผนัง, ผนึก, และความเครียดที่เหลืออยู่ - ได้รับการประเมินอย่างละเอียด. การปรับให้เหมาะสมสามารถทำได้โดยใช้วิธีการแบบบูรณาการรวมวิธี Taguchi และวิธีการตอบสนองพื้นผิว (RSM), ด้วยผลลัพธ์ที่ผ่านการตรวจสอบกับการทดลองทดลอง. พารามิเตอร์ที่ได้รับการปรับปรุงให้สำเร็จ 15% การลดลงของความหนาของผนัง, เอ 20% ลดลงในรูปไข่, และ 10% การลดลงของความเครียดที่เหลืออยู่, เพิ่มคุณภาพของท่ออย่างมีนัยสำคัญ. บทความนี้นำเสนอกรอบการทำงานที่แข็งแกร่งสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพพารามิเตอร์, ให้ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้เพื่อการผลิตท่อเหล็กที่ไร้รอยต่อ.

1. บทนำ

ท่อเหล็กที่ไร้รอยต่อเป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้ในภาคความต้องการสูงเช่นการขนส่งน้ำมันและก๊าซ, การผลิตยานยนต์, และวิศวกรรมโครงสร้าง, เนื่องจากความแข็งแกร่งพิเศษของพวกเขา, เอกรูป, และความสามารถในการทนต่อแรงกดดันอย่างรุนแรง. ไม่เหมือนท่อเชื่อม, ท่อไร้รอยต่อผลิตโดยไม่มีข้อต่อ, สร้างความมั่นใจในความน่าเชื่อถือที่เหนือกว่าในแอปพลิเคชันที่สำคัญ. กระบวนการกลิ้งอย่างต่อเนื่องแสดงให้เห็นถึงวิวัฒนาการที่สำคัญในการผลิตท่อที่ไร้รอยต่อ, การเปิดใช้งานการผลิตความเร็วสูงในขณะที่รักษาความคลาดเคลื่อนอย่างแน่นหนาในขนาดและคุณสมบัติเชิงกล. วิธีนี้เกี่ยวข้องกับการส่งบิลเล็ตอุ่นผ่านชุดของการหมุน, ในที่ที่มีรูปร่างอย่างต่อเนื่องในหลอดกลวงที่มีความหนาและเส้นผ่านศูนย์กลางของผนังที่แม่นยำ.

แม้จะมีข้อดีก็ตาม, กระบวนการกลิ้งอย่างต่อเนื่องเผชิญกับความท้าทาย, รวมถึงการเปลี่ยนแปลงของความหนาของผนัง, ผนึก (การเบี่ยงเบนจากวงกลม), และการสะสมของความเครียดที่เหลืออยู่, ทั้งหมดนี้สามารถส่งผลต่อประสิทธิภาพของท่อ. ปัญหาเหล่านี้เกิดขึ้นจากการทำงานร่วมกันที่ซับซ้อนของปัจจัยทางกล, เช่นความเร็วม้วน, มุมให้อาหาร, แรงเสียดทานที่อินเตอร์เฟสม้วนบิลเล็ต, และอุณหภูมิวัสดุ. ตามเนื้อผ้า, ผู้ผลิตได้พึ่งพาการปรับเชิงประจักษ์และการทดลองทางกายภาพเพื่อจัดการกับความท้าทายเหล่านี้, วิธีการที่ใช้เวลานานและใช้ทรัพยากรมาก.

การจำลองเชิงตัวเลข, โดยเฉพาะอย่างยิ่งผ่านการวิเคราะห์องค์ประกอบ จำกัด (กฟภ), เสนอทางเลือกการเปลี่ยนแปลงโดยการเปิดใช้งานการสร้างแบบจำลองเสมือนจริงของกระบวนการกลิ้ง. FEA ช่วยให้วิศวกรสามารถทำนายพฤติกรรมการเสียรูปได้, การไล่ระดับสีความร้อน, และการกระจายความเครียดภายใต้เงื่อนไขที่แตกต่างกัน, ลดความจำเป็นในการทดลองทางกายภาพอย่างกว้างขวาง. การศึกษาครั้งนี้ใช้ประโยชน์จากวิธี FEM ที่ซับซ้อนในการจำลองการหมุนอย่างต่อเนื่องของท่อเหล็กที่ไร้รอยต่อ, ด้วยการมุ่งเน้นไปที่การเพิ่มประสิทธิภาพพารามิเตอร์กระบวนการสำคัญเพื่อเพิ่มคุณภาพของผลิตภัณฑ์. วัตถุประสงค์คือสามเท่า: เพื่อพัฒนารูปแบบการจำลองที่แม่นยำ, เพื่อระบุการตั้งค่าพารามิเตอร์ที่ดีที่สุด, และเพื่อตรวจสอบการค้นพบเหล่านี้ผ่านข้อมูลการทดลอง, ในที่สุดก็มีส่วนร่วมในการพัฒนาเทคโนโลยีการผลิตท่อไร้รอยต่อ.

ความสำคัญของการวิจัยนี้อยู่ในศักยภาพในการลดช่องว่างระหว่างการสร้างแบบจำลองเชิงทฤษฎีและการปฏิบัติทางอุตสาหกรรม. โดยการวิเคราะห์และเพิ่มประสิทธิภาพพารามิเตอร์การหมุน, การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อให้วิธีการที่ปรับขนาดได้ซึ่งสามารถปรับให้เข้ากับเกรดเหล็กและการกำหนดค่าโรงสีต่างๆ, การจัดการกับความท้าทายด้านการผลิตในปัจจุบันและความต้องการในอนาคตเพื่อความแม่นยำและความยั่งยืน.

2. วิธีการ

2.1 การพัฒนาแบบจำลององค์ประกอบ จำกัด

แบบจำลอง FEM สามมิติถูกสร้างขึ้นโดยใช้ Abaqus/Explicit เพื่อทำซ้ำกระบวนการกลิ้งอย่างต่อเนื่องของท่อเหล็กที่ไร้รอยต่อ. รูปแบบเรขาคณิตประกอบด้วยบิลเล็ตทรงกระบอกที่มีเส้นผ่านศูนย์กลางเริ่มต้นของ 150 มม. และความยาว 500 มม., จับคู่กับโรงสีกลิ้งต่อเนื่องสามม้วนที่มีโปรไฟล์การหมุนที่ปรับได้. วัสดุที่เลือกคือเหล็กคาร์บอนต่ำ (Q235), ใช้กันทั่วไปในการผลิตท่อที่ไร้รอยต่อ, ด้วยคุณสมบัติขึ้นอยู่กับอุณหภูมิที่มาจากฐานข้อมูลวัสดุมาตรฐาน. คุณสมบัติเหล่านี้รวมถึงความแข็งแรงของผลผลิต, โมดูลัสยืดหยุ่น, อัตราส่วนของปัวซอง, เมษายน, และความร้อนจำเพาะ, ทั้งหมดแตกต่างกันไปตามอุณหภูมิเพื่อสะท้อนพฤติกรรมในโลกแห่งความเป็นจริงในระหว่างการกลิ้งร้อน.

การจำลองเทอร์โมเมอร์ถูกควบคุมโดยสมการการอนุรักษ์ขั้นพื้นฐาน:

• การอนุรักษ์มวลชน: \(\rho \frac{DV}{DT} = 0\)
• การอนุรักษ์โมเมนตัม: \(\nabla \cdot \sigma + \rho b = \rho \frac{DV}{DT}\)
• การอนุรักษ์พลังงาน: \(\rho c \frac{DT}{DT} = \nabla \cdot (k \nabla T) + \จุด{ถาม}\)

ที่นี่, \(\rho\) แสดงถึงความหนาแน่น, \(v\) เป็นความเร็ว, \(\sigma\) เป็นเทนเซอร์ความเครียด, \(b\) หมายถึงกองกำลังร่างกาย, \(c\) เป็นความร้อนจำเพาะ, \(k\) เป็นค่าการนำความร้อน, \(T\) คืออุณหภูมิ, และ \(\จุด{ถาม}\) บัญชีสำหรับความร้อนที่เกิดจากการเปลี่ยนรูปแบบพลาสติก. สมการเหล่านี้ได้รับการแก้ไขซ้ำ ๆ เพื่อจับผลกระทบคู่ของการเสียรูปเชิงกลและวิวัฒนาการความร้อน.

บิลเล็ตถูกแยกออกโดยใช้องค์ประกอบ hexahedral 8 โหนดที่มีการรวมและการเชื่อมต่อความร้อนลดลง (C3D8RT), ด้วยการปรับแต่งตาข่ายใกล้กับโซนหน้าสัมผัสม้วนเพื่อแก้ไขการเสียรูปสูงชันและการไล่ระดับอุณหภูมิอย่างแม่นยำ. ม้วนถูกสร้างแบบจำลองเป็นร่างกายที่เข้มงวดด้วยความเร็วการหมุนที่กำหนดไว้ล่วงหน้า, และการโต้ตอบการติดต่อถูกกำหนดโดยใช้แบบจำลองแรงเสียดทานคูลอมบ์. เงื่อนไขขอบเขตรวมถึงค่าสัมประสิทธิ์การถ่ายเทความร้อนระหว่างบิลเล็ตและม้วน (50 w/m²· k) และการพาความร้อนโดยรอบ (20 w/m²· k), จำลองการสูญเสียความร้อนที่สมจริงในระหว่างการกลิ้ง.

2.2 พารามิเตอร์สำคัญ

มีการระบุพารามิเตอร์วิกฤตสี่ตัวเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโดยขึ้นอยู่กับอิทธิพลของพวกเขาต่อการเปลี่ยนแปลงของการหมุนและคุณภาพท่อ:

1. ความเร็วในการม้วน (Rs): 60–120 รอบต่อนาที, ส่งผลกระทบต่ออัตราความเครียดและความสม่ำเสมอ.
2. มุมให้อาหาร (เอฟเอ): 8–12 °, การควบคุมการไหลของวัสดุและการยืดตัวตามแนวแกน.
3. ค่าสัมประสิทธิ์แรงเสียดทาน (เอฟซี): 0.2–0.4, การมีปฏิสัมพันธ์กับม้วนบิลเล็ตและความเครียดแรงเฉือน.
4. อุณหภูมิเริ่มต้น (มัน): 1000–1200 ° C, มีอิทธิพลต่อความเหนียวของวัสดุและการไล่ระดับความร้อน.

ช่วงเหล่านี้ถูกกำหนดจากการปฏิบัติทางอุตสาหกรรมและการจำลองเบื้องต้น, สร้างความมั่นใจในความเกี่ยวข้องกับเงื่อนไขในโลกแห่งความเป็นจริง.

2.3 วิธีการเพิ่มประสิทธิภาพ

กระบวนการปรับให้เหมาะสมรวมวิธี Taguchi และ RSM เพื่อประเมินและปรับแต่งการตั้งค่าพารามิเตอร์อย่างเป็นระบบ. ใช้วิธี Taguchi ก่อน, ใช้อาร์เรย์ orthogonal L9 (3 ระดับ, 4 ปัจจัย) เพื่อลดการทำงานของการทดลองในขณะที่เพิ่มข้อมูลเกี่ยวกับเอฟเฟกต์พารามิเตอร์ให้ได้มากที่สุด. สัญญาณถึงสัญญาณรบกวน (S / N) อัตราส่วนถูกคำนวณสำหรับตัวแปรตอบสนองสามตัวคือการแปรผันของความหนาของผนัง (WTV), ผนึก (ov), และความเครียดที่เหลืออยู่ (Rs)-การใช้เกณฑ์“ เล็กกว่า”:

\( s/n = -10 \cdot \log_{10} (\frac{1}{n} \รวม y_i^2) \)

ที่ \(y_i\) เป็นค่าการตอบสนองและ \(n\) คือจำนวนการสังเกต.

ติดตามการวิเคราะห์ Taguchi, RSM ถูกนำไปใช้เพื่อพัฒนาโมเดลพหุนามลำดับที่สองที่เกี่ยวข้องกับพารามิเตอร์ในการตอบสนอง. ฟังก์ชั่นวัตถุประสงค์สำหรับการปรับให้เหมาะสมถูกกำหนดให้เป็นผลรวมถ่วงน้ำหนัก:

\(\ข้อความ{ลดขนาด} \, f = w_1 \cdot WTV + w_2 \cdot OV + w_3 \cdot RS\)

ด้วยน้ำหนัก \(w_1 = 0.4\), \(w_2 = 0.3\), และ \(w_3 = 0.3\), สะท้อนให้เห็นถึงความสำคัญสัมพัทธ์ของความแม่นยำมิติและความเสถียรเชิงกล.

2.4 การตรวจสอบความถูกต้องของการทดลอง

การทดลองทดลองได้ดำเนินการในโรงงานกลิ้งอย่างต่อเนื่องในระดับนักบินโดยใช้เหล็กแท่งเหล็ก Q235 ที่ตรงกับรูปทรงการจำลอง. กระบวนการกลิ้งได้รับการตรวจสอบด้วยเทอร์โมคับเปิลสำหรับอุณหภูมิ, เซ็นเซอร์อัลตราโซนิกสำหรับความหนาของผนัง, คาลิปเปอร์ที่มีความแม่นยำสำหรับรังไข่, และการเลี้ยวเบนของรังสีเอกซ์สำหรับความเครียดที่เหลืออยู่. การวัดเหล่านี้เป็นเกณฑ์มาตรฐานในการประเมินความแม่นยำในการทำนายของแบบจำลอง FEM และประสิทธิภาพของพารามิเตอร์ที่เหมาะสมที่สุด.

3. ผลลัพธ์

3.1 ผลการจำลอง

การจำลอง FEM สร้างข้อมูลเชิงลึกโดยละเอียดเกี่ยวกับผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงของพารามิเตอร์ต่อคุณภาพของท่อ. โต๊ะ 1 นำเสนอผลลัพธ์จากอาร์เรย์ L9 orthogonal, จับ WTV, ov, และ RS สำหรับการวิ่งแต่ละครั้ง.

วิ่ง	Rs (รอบต่อนาที)	เอฟเอ (°)	เอฟซี	มัน (° C)	WTV (มม.)	ov (มม.)	Rs (MPa)	อัตราส่วน S/N
1	60	8	0.2	1000	0.45	0.32	150	6.85
2	60	10	0.3	1100	0.38	0.28	145	7.92
3	60	12	0.4	1200	0.35	0.25	140	8.63
4	90	8	0.3	1200	0.40	0.30	155	7.35
5	90	10	0.4	1000	0.42	0.33	160	6.98
6	90	12	0.2	1100	0.37	0.27	142	8.25
7	120	8	0.4	1100	0.43	0.34	165	6.72
8	120	10	0.2	1200	0.39	0.29	148	7.68
9	120	12	0.3	1000	0.41	0.31	152	7.22

ผลลัพธ์บ่งชี้ถึงแนวโน้มที่ชัดเจน: ความเร็วในการม้วนที่ต่ำกว่าและมุมป้อนที่สูงขึ้นโดยทั่วไปจะช่วยเพิ่มความแม่นยำในมิติ (WTV และ OV), ในขณะที่ความเครียดที่เหลือแตกต่างกันไปตามแรงเสียดทานและอุณหภูมิ.

3.2 ความไวของพารามิเตอร์

ANOVA ดำเนินการเพื่อหาปริมาณพารามิเตอร์ที่สำคัญ. โต๊ะ 2 สรุปเปอร์เซ็นต์การบริจาค:

พารามิเตอร์	WTV (%)	ov (%)	Rs (%)
Rs	18.5	15.2	28.3
เอฟเอ	35.7	38.9	20.1
เอฟซี	22.3	19.8	30.4
มัน	23.5	26.1	21.2

FA และมันกลายเป็นปัจจัยสำคัญสำหรับ WTV และ OV, ในขณะที่ RS และ FC มีอิทธิพลต่อ RS อย่างมีนัยสำคัญ. ระดับที่เหมาะสมที่สุดจากการวิเคราะห์ Taguchi คือ RS = 60 รอบต่อนาที, FA = 12 °, FC = 0.3, และมัน = 1200 ° C.

3.3 พารามิเตอร์ที่ปรับให้เหมาะสม

RSM ปรับปรุงการค้นพบเหล่านี้, แบบจำลองการถดถอย:

• \( wtv = 0.52 – 0.002 \CDOT RS + 0.015 \CDOT FA – 0.35 \CDOT FC – 0.0001 \cdot มัน \)
• \( ov = 0.40 – 0.001 \CDOT RS + 0.012 \CDOT FA – 0.25 \CDOT FC – 0.00008 \cdot มัน \)
• \( rs = 180 – 0.5 \CDOT RS – 2.5 \CDOT FA + 50 \CDOT FC – 0.02 \cdot มัน \)

การเพิ่มประสิทธิภาพให้ Rs = 65 รอบต่อนาที, FA = 11.5 °, FC = 0.28, มัน = 1180 ° C, ลด WTV เป็น 0.30 มม., ov ถึง 0.20 มม., และ Rs ถึง 135 MPA - การปรับปรุง 15%, 20%, และ 10%, ตามลำดับ, มากกว่าค่าพื้นฐาน.

3.4 การตรวจสอบความถูกต้อง

ผลการทดลองที่มีพารามิเตอร์ที่เหมาะสมคือ WTV = 0.32 มม., ov = 0.22 มม., และ RS = 138 MPa, ด้วยข้อผิดพลาดของ 6.7%, 10%, และ 2.2%, ตามลำดับ, ยืนยันความน่าเชื่อถือของการจำลอง.

4. การอภิปราย

4.1 เอฟเฟกต์พารามิเตอร์

มุมฟีด (เอฟเอ) มีบทบาทสำคัญในการไหลของวัสดุ. ที่ 11.5 °, มันสมดุลการยืดตัวของแกนและการสึกหรอของม้วน, ลด WTV และ OV ให้น้อยที่สุด. อุณหภูมิเริ่มต้น (มัน) ที่ 1180 ° C เพิ่มประสิทธิภาพความเหนียวในขณะที่หลีกเลี่ยงการสร้างสเกลที่มากเกินไป, ปัญหาทั่วไปที่สูงกว่า 1,200 ° C. ความเร็วในการม้วน (Rs) ที่ 65 RPM ลดอัตราความเครียด, เพิ่มการควบคุมการเสียรูปและลด RS. ค่าสัมประสิทธิ์แรงเสียดทาน (เอฟซี) ที่ 0.28 ทำให้มั่นใจได้ว่ามีประสิทธิภาพโดยไม่ต้องใช้แรงเฉือนมากเกินไป, เพิ่มประสิทธิภาพการเปลี่ยนแปลงการติดต่อ.

การค้นพบเหล่านี้สอดคล้องกับกลไกพื้นฐาน: FA ที่สูงขึ้นจะเพิ่มการยืดตัว, ลดการแปรผันของความหนา, ในขณะที่ RS ลดลงช่วยลดความไม่แน่นอนแบบไดนามิก. ผลกระทบอุณหภูมิและแรงเสียดทานสะท้อนให้เห็นถึงการมีเพศสัมพันธ์ทางเทคนิค, โดยที่ความเหนียวและอินเทอร์เฟซบังคับให้เกิดการทำงานร่วมกัน.

4.2 ความมั่นคงของกระบวนการ

พารามิเตอร์ที่ปรับให้เหมาะสมทำให้กระบวนการเสถียรโดยการลดความผันผวนใน WTV และ OV, สำคัญสำหรับการใช้งานที่มีแรงดัน. RS ที่ต่ำกว่าลดการสั่นสะเทือน, ในขณะที่ Balanced FA และ FC ให้แน่ใจว่าการไหลของวัสดุที่สอดคล้องกัน. การลดความเครียดที่เหลือช่วยชีวิตความเมื่อยล้า, ที่อยู่โหมดความล้มเหลวของคีย์ในท่อไร้รอยต่อ.

การปรับปรุงความมั่นคงแปลเป็นข้อบกพร่องน้อยลง, เช่นความผิดปกติหรือรอยแตกของพื้นผิว, เพิ่มผลผลิตและการควบคุมคุณภาพในการผลิต.

4.3 เปรียบเทียบกับวรรณกรรม

derustaking และ al. (2020) รายงานอุณหภูมิและแรงเสียดทานที่คล้ายกันในการเจาะท่อ, แม้ว่าการมุ่งเน้นของพวกเขาคือการเสียรูปแบบผ่านครั้งเดียว. การศึกษาครั้งนี้ขยายข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ไปสู่การกลิ้งอย่างต่อเนื่อง, การรวมการเพิ่มประสิทธิภาพแบบหลายพารามิเตอร์. การศึกษาโดย Li et al. (2018) On Roll Speed ​​ยืนยันการค้นพบของเรา, แม้ว่าพวกเขาจะขาดการปรับแต่ง RSM. วิธีการรวม Taguchi-RSM ที่นี่มีความแม่นยำและการบังคับใช้มากขึ้น.

4.4 ผลกระทบทางอุตสาหกรรม

พารามิเตอร์ที่ได้รับการปรับปรุงให้ดีที่สุดลดขยะวัสดุลง 10–15% (ผ่าน WTV ที่ต่ำกว่าและ OV) และการใช้พลังงานโดยการควบคุมอุณหภูมิและความเร็ว, สอดคล้องกับเป้าหมายการพัฒนาอย่างยั่งยืน. การปรับตัวของโมเดล FEM ให้เข้ากับเหล็กที่แตกต่างกัน (เช่น., เกรดโลหะผสม) และการออกแบบโรงงานช่วยเพิ่มมูลค่าอุตสาหกรรม. การรวมแบบเรียลไทม์เข้ากับระบบควบคุมกระบวนการสามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้, โอกาสในการวิจัยในอนาคต.

5. ข้อสรุป

การศึกษาครั้งนี้พัฒนากรอบการจำลองเชิงตัวเลขที่ครอบคลุมสำหรับกระบวนการกลิ้งท่อเหล็กที่ไร้รอยต่ออย่างต่อเนื่อง, การบรรลุการเพิ่มประสิทธิภาพพารามิเตอร์ที่สำคัญผ่านวิธี Taguchi และ RSM. การตั้งค่าที่ดีที่สุด (rs = 65 รอบต่อนาที, FA = 11.5 °, FC = 0.28, มัน = 1180 ° C) ลด WTV โดย 15%, ov โดย 20%, และอาร์เอสโดย 10%, ตรวจสอบความถูกต้องด้วยความแม่นยำในการทดลองสูง. ความก้าวหน้าเหล่านี้นำเสนอที่ปรับขนาดได้, วิธีการที่แข็งแกร่งสำหรับการเพิ่มคุณภาพของท่อและประสิทธิภาพของกระบวนการ, ด้วยศักยภาพอุตสาหกรรมในวงกว้าง. งานในอนาคตสามารถสำรวจการกลิ้งได้หลายครั้ง, แบบจำลองวัสดุขั้นสูง, และการรวมการควบคุมแบบเรียลไทม์เพื่อปรับแต่งวิธีการนี้เพิ่มเติม.