ФГБОУ ВО «Липецкий государственный технический университет», Липецк, Россия:
С. М. Бельский, профессор, докт. техн. наук, эл. почта: Belsky-55@yandex.ru
И. И. Шопин, канд. техн. наук

Величина поперечной разнотолщинности является важнейшей характеристикой качества горячекатаных полос, так как во многом определяет технологичность их последующей обработки, включая вероятность обрывности при холодной прокатке. Поперечная разнотолщинность — это набор измерений толщины горячекатаной полосы в каждом поперечном сечении по ширине; такой набор называют профилем поперечного сечения полосы. Для оценки влияния профиля поперечного сечения горячекатаной полосы на какие-либо характеристики технологичности процесса дальнейшей обработки он должен быть охарактеризован определенным числом параметров. Для этого профиль поперечного сечения аппроксимируют параболой, чаще всего второго порядка. В научно-технической литературе встречается довольно много подобных параметров профиля поперечного сечения, например: выпуклость, клиновидность, разнотолщинность, смещение выпуклости, коэффициент детерминации, прикромочная клиновидность. Недавно для характеристики профиля поперечного сечения введен новый параметр — коэффициент седловидности. Ключевая особенность коэффициента седловидности — усиление влияния отклонений от параболической аппроксимации профиля поперечного сечения в прикромочных зонах полосы. Авторами в качестве параметров профиля поперечного сечения, влияющих на обрывность горячекатаных полос при холодной прокатке, приняты величины коэффициента седловидности и прикромочной клиновидности. Исследование проводили методом статистической проверки гипотез по р-критерию на основе регрессионного моделирования. Математическая модель оценивает вероятность обрыва полосы при холодной прокатке горячекатаной полосы без предварительной подрезки кромок. Для математического моделирования вероятности наступления события (обрыв полосы) наилучшим образом подходит такая статистическая функция, как бинарная логистическая регрессия. Показана статистическая значимость влияния коэффициента седловидности и прикромочной клиновидности на обрывность горячекатаных полос при холодной прокатке. Выявлена существенная нелинейность влияния этих параметров профиля поперечного сечения горячекатаных полос на вероятность обрыва. Определены оптимальные диапазоны величин коэффициента седловидности и прикромочной клиновидности, внутри которых вероятность обрывности в процессе холодной прокатки минимальна.

1. Королев А. А. Механическое оборудование прокатных и трубных цехов. — М. : Металлургия, 1987. — 480 с.
2. Целиков А. И., Полухин П. И., Гребеник В. М. и др. Машины и агрегаты металлургических заводов. В 3 т. Машины и агрегаты для производства и отделки проката. — М. : Металлургия, 1988. — 432 с.
3. Bel’skii S. M., Mukhin Yu. A., Mazur S. I., Goncharov A. I. Influence of the cross section of hot-rolled steel on the flatness of cold-rolled strip // Steel in Translation. 2013. Vol. 43, No. 5. P. 313–316.
4. Bel’skii S. M., Mukhin Yu. A. Classification of regulation principles for strip flatness // Steel in Translation. 2009. Vol. 39, No. 11. P. 1012–1015.
5. Predeleanu M., Gilormini P. Advanced methods in materials processing defects. Vol. 45. — Elsevier Science, 1997. — 422 p.
6. Rees D. Basic engineering plasticity. An introduction with engineering and manufacturing applications. Butterworth-Heinemann, 2006. — 528 p.
7. Wilko C. E. Formability. A review of parameters and processes that control, limit or enhance the formability of sheet metal. Heidelberg : Springer, 2011. — 112 p.
8. Shinkin V. N. Geometry of steel sheet in a seven-roller straightening machine // Steel in Translation. 2016. Vol. 46, No. 11. P. 776–780.
9. Shinkin V. N. Preliminary straightening of thick steel sheet in a sevenroller machine // Steel in Translation. 2016. Vol. 46, No. 12. P. 836–840.
10. Lim Y., Venugopal R., Ulsoy A. G. Process control for sheet-metal stamping process modeling, controller design and stop-floor implementation. —Springer, 2014. — 140 p.
11. Lin J., Balint D., Pietrzyk M. Microstructure evolution in metal forming processes. — Woodhead Publishing, 2012. — 416 p.
12. Бельский С. М. Параметры оценки формы профиля поперечного сечения горячекатаных стальных полос. Сообщение 1. Коэффициент детерминации // Черные металлы. 2017. № 10. С. 65–70.
13. Бельский С. М. Параметры оценки формы профиля поперечного сечения горячекатаных стальных полос. Сообщение 2. Коэффициент седловидности // Черные металлы. 2017. № 11. С. 42–47.
14. Banabic D. Multiscale modeling in sheet metal forming. — Springer, 2016. — 405 p.
15. Frank V. Lecture notes in production engineering. — Springer, 2013. — 211 p.
16. Calladine C. R. Plasticity for engineers. Theory and applications. — Woodhead Publishing, 2000. — 328 p.
17. Shinkin V. N. Springback coefficient of the main pipelines’ steel largediameter pipes under elastoplastic bending // CIS Iron and Steel Review. 2017. Vol. 14. P. 28–33.
18. Shinkin V. N. Calculation of technological parameters of O-forming press for manufacture of large-diameter steel pipes // CIS Iron and Steel Review. 2017. Vol. 13. P. 33–37.
19. Hingole R. S. Advances in metal forming. Expert system for metal forming. — Springer, 2015. — 116 p.
20. Chakrabarty J. Applied plasticity. — Springer, 2010. — 758 p.
21. Klocke F. Manufacturing processes 4. Forming. — Springer, 2013. — 516 p.
22. Shinkin V. N. Asymmetric three-roller sheet-bending systems in steelpipe production // Steel in Translation. 2017. Vol. 47, No. 4. P. 235–240.
23. Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The elements of statistical learning. Data mining, inference and prediction. — Springer, 2017. — 745 p.
24. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. В 2 кн. Кн. 1. — М. : Финансы и статистика, 1986. — 366 с.
25. Львовский E. Н. Статистические методы построения эмпирических формул. — М. : Высшая школа, 1982. — 224 с.