автореферат диссертации по металлургии, 05.16.05, диссертация на тему:Разработка технологических основ обеспечения заданного уровня качества изотропной электротехнической стали

Введение.

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 продукции; выполнена их классификация по степени управляемости; установлен характер связи между наиболее влияющими технологическими факторами и наиболее важными показателями качества; разработаны принципы организации сбора данных в цехе динамных сталей; разработан метод прогнозирования конечных свойств ИЭС с учетом взаимосвязи функций откликов - показателей качества; разработан 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 качества; осуществлять выбор наиболее важных потребительских характеристик с учетом требований различных заказчиков; определять 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 признакам; при разработке принципов организации сбора данных осуществлена классификация технологических факторов, показателей качества полупродукта и готовой продукции; для 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 обработки; поиск 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 объекта; формализация и количественное описание этих закономерностей на математическом языке; выбор оптимальной структуры модели с точки зрения ее адекватности объекту и возможности использования в целях управления; идентификация 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 информации; второй — 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 <rt<N), представленный в табл. 5.1.

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.

1. Исикава 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. Круглова Н.Ю. Система качества продукции: новые подходы (Вопросы и ответы): Справ. Пособие. М.: Легпромбытиздат, 1991. - 176 с.

5. Крылова 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. Версан В.Г., Коломин А.Г. Информация и качество: (Опыт проектирования системы управления). — М.: Экономика, 1989.-79 с.

8. Хофманн Д. Измерительно-вычислительные системы обеспечения качества. -М.: Энергоатомиздат, 1991.-271 с.

9. Лапидус В.А. Система статистического управления процессами (Система Шукарта). 1999. №5 с. 11-19.

10. Булатов Ю.Н. Методы алгоритмизации процессов прокатного производства. М.: Металлургия, 1979. 192 с.

11. Колпаков С.С., Кузнецова С.Б., Потемкин В.К. Проблемы разработки интегрированных АСУ листопрокатным производством. М.: "ИНТЕРМЕТ ИНЖИНИРИНГ", 1997. - 272 с.

12. Кузнецов 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. Хардле В. Прикладная и непараметрическая регрессия. М.: Мир, 1991. -222 с.

14. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. В 2 кн. М.: Финансы и статистика, 1986. - 335 е., 387 с.

15. Рожков 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. Ванчиков В.А., Смоляренко Д.А., Греков Е.А. и др. Взаимосвязь технологических параметров выплавки стали и качества металлопродукции. -М.: Металлургия, 1979. 232 с.

18. Рожков 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. Гранковский 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. Меденков 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. Березовский В.В. Управление качеством в черной металлургии -М. Металлургия, 1986. 320 с.

23. Погоржельский 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. Божков А.И., Настич В.П. Плоскостность тонколистового проката М.: "ИНТЕРМЕТ ИНЖИНИРИНГ", 1998. - 264 с.

26. Сафьян М.М. Горячая прокатка листов на непрерывных и полунепрерывных станах. М.: Металлургиздат, 1962. 380 с.

27. Шкатов В.В., Франценюк Л.Н., Богомолов Н.В. Математическое моделирование структурообразования при горячей прокатке сталей // Сталь. 1995. № 8. с.64-69.

28. Гольдштейн 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. Райская Н.Н., Френкель А.А. Опыт применения метода джекнайф в регрессионном анализе // Экономика и математические методы. 1991. №2. с. 296-392.

31. Блюмин С.Л., Самордин П.В. Опыт бутстреп моделирования технологических зависимостей в черной металлургии // Заводская лаборатория. 1993. №3. с.33-39.

32. Блюмин 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. Блюмин 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. Эфрон В. Нетрадиционные методы многомерного статистического анализа.- М.: Финансы и статистика, 1988. — 263 с.

35. Блюмин С. Л., Самордин П.В. Рандомизированное моделирование технологических зависимостей: Учебное пособие. Липецк: ЛГТУ, 1996. - 67с.

36. Мучник 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. Евтушенко Е.Г., Мазурик В.П. Программное обеспечение систем оптимизации. — М.: Знание, 1989.-48 с. (Новое в жизни, науке, технике. Сер. "Математика, кибернетика", N9).

38. Растригин Л.А. Современные принципы управления сложными объектами.- М.: Сов. радио, 1980. 232 с.

39. Адлер Ю.П. Маркова Е.В., Грановский Ю.В. Планирос1ание эксперимента при поиске оптимальных решений. М.: Наука, 1975. - 215 с.

40. Вощин А.П., Игуен-Ань-Чинь. Решение задачи векторной оптимизации на основе регессионных моделей // Заводская лаборатория, 1985, №7. с.53-57.

41. Хортман К., Лецкий Э., Шефер В. Планирование эксперимента в исследовании технологических процессов: Пер. с нем.- М.:Мир, 1977. 552 с.

42. Подиновский В.В. Коэффициенты важности критериев в задачах принятия решений. Порядковые или ординарные коэффициенты важности. // Автоматика и телемеханика. 1978. М10. с. 130-142.

43. Подиновский В.В., Гаврилов В.М. Оптимизация по последовательно применяемым критериям. М.: Сов. радио. 1975.-367 с.

44. Статников 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. Кузнецов Л.А. Общая постановка задачи проектирования технологии листовой прокатки // Изв. Вуз. Черная мет. 1987, №12, с. 54-58.

47. Кузнецов 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. Кузнецов 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. Кузнецов Л.А. Введение в САПР производства проката. М.: Металлургия, 1991.-112с.

50. Кузнецов Л.А. Принципы проектирования сквозной технологии производства проката// Изв. Вуз. Черная мет. 1991. №1, с. 61 64.

51. Кузнецов 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. Кузнецов 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. Кузнецов 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. Кузнецов 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. Кузнецов Л.А. Управление многооперационным технологическим процессом // Изв. Вуз. Черная мет. 1994. № 6, с. 36 40.

56. Кузнецов 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. Кузнецов 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. Блюмин 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. Львовский Б.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. Дроздов Н. Г., Никулин Н.В. Электроматериаловдение. Учебник для проф. -техн. учебных заведений и подготовке рабочих на производстве. М.: "Высшая школа", 1973.-312 с.

64. Вонсовский С.В. Магнетизм. М.: Наука, 1971, 1031 с.

65. Бозорт Р. Ферромагнетизм. М.: ИИЛ, 1956, 784 с.

66. Сосипаров 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. Самордин П.В. Прогнозирование магнитных свойств при производстве проката изотропной электротехнической стали // Дисс. на соискан. уч. степени канд. техн. наук. Липецк, 1993. - 171 с.

68. Зинченко 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. Коровяковский 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. Сидоркин 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. Таран В.Г., Рябов В.В., Королев М.Г., Савченко В.И. Повышение качества изотропной электротехнической стали // Сталь. №2 1995 с. 20-23.

73. Мюншер 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. Франценюк 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. Ванчиков 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. 1994г. 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. Золоторевский В. С. Механические испытания и свойства металлов., М.: «Металлургия», 1974, с.304.

84. Смоляренко Д. А. Качество углеродистой стали. Изд. З-е.-М.: «Металлургия», 1977, с.272.

85. Полшцук Ю.М., Хон В.Б. Теория автоматизированных банков информации. -М.: Высшая школа, 1989. 184 с.

86. Бешелев 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. Алиев Т.А. Экспериментальный анализ. -М.: Машиностроение, 1991. 272.

88. Белянский 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. Настич 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. Норенков И.П., Маничев В.В. Основы теории и проектирования САПР: Учеб. Для вузов. М.: Высш. шк., 1990. - 335 с.

91. Блюмин С.Л., Погодаев А.К., Барышев В.В. Оптимальное моделирование технологических связей: Учебное пособие/ Липецкий политехнический институт. ЛипПИ, 1993.-68 с.

92. Вязгин В.А., Федоров В.В. Математические методы автоматизированного проектирования: Учеб. Пособие для втузов. М.: Высш. шк., 1989.-184 с.

93. Райбман Н.С., Чадеев В.М. Постоение моделей процессов производства. -М.: Энергия, 1975.-376 с.

94. Рувазин Г.Н. Математизация научного знания. -М.: Мысль, 1984.-193 с.

95. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. -М.: Финансы и статистика, 1985. 487 с.

96. Мостеллер Ф., Тьюки Дж. Анализ данных и регрессия. В 2 вып. М.: Финансы и статистика, -1982. - 317 с., 239 с.

97. Маркова Е.В., Маслак А.А. Рандомизация и статистический вывод -М: Финансы и статистика, 1986. 208 с.

98. Журбенко И.Г., Кожевникова И.А., Смирнова О.С. О построении и исследовании случайных последовательностей различными методами // Заводская лаборатория. -1985. N5. - С.47-51.

99. Блюмин С.Л., Миловидов С.П. Взвешенное псевдообращение: учебное пособие. Воронеж: ВорПИ, ЛипПИ, -1991. - 64 с.

100. Орлов А.И. О реальных возможностях бутстрепа как статистического метода // Заводская лаборатория. -1987. -N10. -С.82-85.

101. Божков А.И. Принципы построения автоматизированной системы управления качеством продукции в листопрокатных цехах металлургических предприятий // Изв. Вузов. ЧМ; 2000, №9, с. 62-66

102. Божков 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. Божков 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 -0,336289 0,129396 -0,21 -0,312530 0,106102 -0,24 0,030532 0,039805 0,06 -0,000034 0,002264 0,00 0,000017 0,000078 0,02

106. Tj 0,443343 0,122679 0,29 0,364077 0,100594 0,29 0,003485 0,037739 0,01 0,004459 0,002147 0,17 -0,000076 0,000074 -0,09

107. Vaho 1,229482 1,301953 0,08 0,460897 1,067575 0,04 -0,046155 0,400508 -0,01 0,244226 1,366906 0,02 -0,133572 0,047161 -0,23

108. R 0,912292 0,951666 0,9816 0,686544 0,853910

109. S2 ° ост 19,777000 16,217000 6,0838 0,346060 0,01194

110. Т0 -0,348021 0,126541 -0,23 -0,321312 0,104067 -0,25 0,0333 0,0248 0,11

111. Tj 0,448586 0,122023 0,30 0,376328 0,096446 0,31 0,004485 0,001298 0,28 -0,000056 0,000044 -0,11

112. Vaho 1,251299 1,300201 0,08 -0,140094 0,045797 -0,25

113. R 0,972253 0,951600 0,9816 0,686449 0,85298311 ? ° ост 19,765000 16,206000 6,0683 0 ,34475 0,011910

114. F 17,946926 10,398007 27,0751 1,866811 3,630490

115. To 0,162429 0,062506 0,11 0,108757 0,046402 0,10 0,030763 0,016952 0,08 0,000983 0,000945 0,04 -0,000027 0,000048 -0,02

116. Tj -0,235324 0,052669 -0,19 -0,169803 0,039099 -0,18 -0,061295 0,014284 -0,18 -0,001231 0,000796 -0,07 0,000163 0,000041 0,17

117. Vaho 0,914671 0,353971 0,11 0,691319 0,262773 0,11 0,141334 0,096001 0,06 0,008881 0,005351 0,07 0,000132 0,000273 0,02

118. R 0,859646 0,830469 0,747379 0,760324 0,49449311 <jt и ост 19,132000 14,202000 5,188700 0,289200 0,014760

119. ТТ Oh HV5 P 1,5/50 ^2500

120. То 0,163286 0,062453 0,11 0,108153 0,046362 0,10 -0,062024 0,014205 0,08 0,000983 0,000945 0,04 -0,000030 0,000048 -0,03

121. Tj -0,235689 0,052650 -0,19 -0,169545 0,039084 -0,18 0,031307 0,016923 -0,18 -0,001231 0,000796 -0,07 0,000165 0,000040 0,17

122. Vaho 0,913405 0,353883 0,11 0,692210 0,262704 0,11 0,150166 0,093575 0,07 0,008881 0,005351 0,07

123. R 0,859605 0,830423 0,747179 0,760324 0,494146

124. S2 0 ост 19,128000 14,199000 5,186900 0,289200 0,014760

125. F 3,811648 3,206350 2,254627 2,357176 1,316037

126. Группа легирования: 3; количество данных 601полное уравнение) 1 a0 92,431378 495,54844 377,65092 368,29528 10,021137 175,55212 14,342512 7,581586 1,277834 0,286853

127. Ш4 0,170179 0,123331 0,09 0,109079 0,091660 0,08 0,078810 0,043691 0,12 -0,000084 0,001887 -0,003 0,000077 0,000071 0,073 th7 -0,288952 0,108305 -0,18 -0,257984 0,080493 -0,21 -0,116248 0,038368 -0,20 0,000893 0,001657 0,04 -0,000046 0,000063 -0,05

128. Th0 0,020220 0,039230 0,04 0,023335 0,029156 0,05 -0,009426 0,013897 -0,05 0,001542 0,000600 0,17 -0,000064 0,000023 -0,19

129. To -0,018423 0,114877 -0,01 -0,018790 0,085378 -0,01 -0,023464 0,040696 -0,04 0,002984 0,001758 0,11 0,000025 0,000066 0,03

130. Tj -0,188461 0,107122 -0,12 -0,119130 0,079614 -0,10 -0,089793 0,037949 -0,16 -0,002069 0,001639 -0,09 0,000005 0,000062 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 0,262695 0,606315 0,03 0,337784 0,450618 0,05 0,076993 0,214792 0,02 0,006442 0,009276 0,05 0,000231 0,000351 0,04

133. R 0,550189 0,590212 0,635711 0,338357 0,45627416 <jZ ос/я 19,500000 14,492000 6,907900 0,298330 0,011290

134. Тн0 0,023286 0,029071 0,05 -0,008734 0,013730 -0,04 0,001591 0,000546 0,19 -0,000055 0,000020 -0,19

135. Thj 0,100347 0,045889 0,15 0,076245 0,034506 0,15 0,000036 0,000035 0,07

136. To 0,003128 0,001718 0,12

137. Tj -0,212742 0,062839 -0,22 -0,135464 0,048194 -0,19 -0,111947 0,022267 -0,32 -0,002324 0,001525 -0,10

138. Vaho 0,378192 0,428609 0,06 0,007090 0,008875 0,05 0,000211 0,000331 0,04

139. R 0,547939 0,589966 0,633557 0,336290 0,44815016 ocm 19,451000 14,459000 6,900200 0,297050 0,011270

140. F 1,409989 1,508320 1,645497 1,114352 1,239528п/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 -0,067599 0,028430 -0,14 -0,085853 0,028987 -0,18 -0,028908 0,012317 -0,14 0,000153 0,000189 0,05 0,000015 0,000021 0,04

143. Thi -0,041938 0,029684 -0,09 -0,035048 0,030266 -0,07 0,000487 0,012860 0,00 -0,000381 0,000197 -0,12 0,000073 0,000022 0,20

144. И tl9 -0,005525 0,024928 -0,01 0,028388 0,025417 0,07 -0,002364 0,010800 -0,01 0,000050 0,000165 0,02 -0,000017 0,000018 -0,06

145. To -0,053901 0,087636 -0,04 0,006906 0,089354 0,00 -0,047326 0,037967 -0,08 0,000931 0,000581 0,10 0,000015 0,000065 0,01

146. T, -0,059389 0,072112 -0,05 -0,097859 0,073526 -0,08 -0,012603 0,031241 -0,02 -0,000345 0,000478 -0,04 0,000002 0,000053 0,00

147. Vaho -0,248663 0,355234 -0,04 -0,260229 0,362197 -0,04 -0,007518 0,153899 0,00 0,001919 0,002357 0,05 0,000421 0,000262 0,10

148. R 0,427476 0,381524 0,539201 0,332109 0,54085716 »-> ocm 14,766000 15,056000 6,397200 0,097960 0,010890

149. Th0 -0,069377 0,027259 -0,15 -0,085643 0,028935 -0,18 -0,028218 0,011335 -0,15 0,000127 0,000174 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 -0,042500 0,029557 -0,09 -0,035443 0,030187 -0,07 -0,000429 0,000191 -0,14 0,000073 0,000022 0,20

151. To -0,054116 0,087579 -0,04 -0,062617 0,017221 -0,22 0,000557 0,000258 0,13

152. T, -0,061389 0,071503 -0,05 -0,092664 0,035158 -0,16

153. Vaho -0,273431 0,337000 -0,05 -0,248986 0,352186 -0,04 0,001968 0,002205 0,05 0,000377 0,000254 0,09

154. R 0,427302 0,381263 0,538395 0,321045 0,539171

155. S2 ocm 14,757000 15,037000 6,379200 0,098020 0,010880

156. F 1,203584 260,638140 1,392998 1,104429 1,398843

157. Adi Fyxi di Adi fyxi di Adi fyxi di Adi Vyxi di Adi Fyxi

158. Группа легирования: 1; количество данных: 3901 do 117,01505 169,03926 1779,5751 584,42963 -182,2626 47,842082 20,446862 5,415964 1,704189 0,0212892 tjg 3,373617 0,973064 0,29 2,492523 0,548024 0,36 -0,123764 0,033467 -0,30

159. То2 0,016627 0,004471 0,30 0,012601 0,004341 0,248 т2 0,011032 0,004171 0,22 0,001697 0,000538 0,26

160. Vaho 0,770093 0,377298 0,17

161. V4-ti4 -0,003182 0,000519 -0,4711 gl't 14 0,000197 0,000076 0,22 12 6rtl9 -0,025610 0,006465 -0,32

162. Gz-To -0,000314 0,000114 -0,2314 £z-Ti 0,143864 0,060446 0,20 0,028376 0,007894 0,30 0,000069 0,000029 0,20 15 £e-Vaho -1,097604 0,477697 -0,19 16 t4-ti4 -0,003688 0,000975 -0,31 0,002127 0,000283 0,54 0,000427 0,000099 0,35

163. U'To 0,005212 0,000811 0,48 -0,000013 0,000003 -0,34

164. To-TJ -0,010102 0,004170 -0,20 -0,024211 0,007567 -0,27

165. To'Vaho -0,146706 0,030965 -0,38 -0,054887 0,021844 -0,21 0,084161 0,020206 0,34

166. Ti • Vaho 0,081116 0,026907 0,25 -0,072140 0,016837 -0,35

167. R 0,977489 0,963851 0,988221 0,745060 0,87090831 и осот 17,796000 14,108000 4,891800 0,317060 0,011160

168. T0 5,0224171 1,243145 0,17 2,412309 0,745892 0,14 0,584600 0,201535 0,12 0,201092 0,036097 0,23 -0,008399 0,003539 -0,10

169. Ti -12,96426 2,328433 -0,23 -8,333026 1,537000 -0,23 -2,783188 0,561552 -0,21 -0,278326 0,042035 -0,27

170. Vaho 0,285624 0,094768 0,13

171. V/ 0,000000 0,000000 -0,1011 0,748525 0,160031 0,20 0,470529 0,162157 0,12 -0,001222 0,000462 -0,111. OS OS$