Research and Application of an Intelligently Enhanced Post-Rolling Water Cooling Model

Yang Dongfeng; Shen Bin; Wang Xiaomin; Zhang Kan

doi:10.20057/j.1003-8620.N260079

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Research and Application of an Intelligently Enhanced Post-Rolling Water Cooling Model

更新时间：2026-10-22

- Research and Application of an Intelligently Enhanced Post-Rolling Water Cooling Model
- Special Steel Pages: 1-5(2026)
- 作者机构：
  
  江阴兴澄特种钢铁有限公司厚板分厂，江阴 214400
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20057/j.1003-8620.N260079
  CLC： TG111.5
- Received：27 May 2026，
  
  Revised：2026-08-16，
  
  Accepted：20 August 2026，
  
  Online First：17 September 2026，
- 稿件说明：
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杨东峰,沈斌,王孝敏等.基于智能增强的轧后水冷模型研究与应用[J].特殊钢,

Yang Dongfeng,Shen Bin,Wang Xiaomin,et al.Research and Application of an Intelligently Enhanced Post-Rolling Water Cooling Model[J].Special Steel,
杨东峰,沈斌,王孝敏等.基于智能增强的轧后水冷模型研究与应用[J].特殊钢, DOI：.

Yang Dongfeng,Shen Bin,Wang Xiaomin,et al.Research and Application of an Intelligently Enhanced Post-Rolling Water Cooling Model[J].Special Steel, DOI：.

摘要

轧后冷却控制是热轧钢材组织性能调控的关键环节，其传统物理模型和数据驱动模型受限于机理假设简化、学习效率低、参数难以动态适配等问题，无法精准应对轧制工况时变的复杂场景。提出一种基于智能增强（Intelligent Augmentation， IA）的轧后水冷控制模型，实现算法与经验的深度融合，其核心原理为“机理约束+数据校正+动态反馈”。生产实践表明，该模型有效解决了传统模型鲁棒性差、学习慢的问题，冷却误差控制在±20 ℃以内，学习调整速率相比传统模型提升30%以上，为提升热轧钢材产品质量、推动钢铁工业智能化升级具有重要意义。

Abstract

Post-rolling cooling control is a critical step in regulating the microstructure and properties of hot-rolled steel. Traditional physical models and data-driven models， constrained by simplified mechanistic assumptions， low learning efficiency， and difficulties in dynamic parameter adaptation， fail to accurately address the complex， time-varying conditions during rolling processes. Propose a post-rolling cooling control model based on Intelligent Augmentation （IA）， achieving deep integration of algorithmic and empirical knowledge. Its core principle combines "mechanistic constraints， data correction， and dynamic feedback." Practical applications demonstrate that this model effectively overcomes the limitations of traditional models—poor robustness and slow learning—with cooling control errors maintained within ±20 °C and a learning adjustment rate over 30% faster than conventional approaches. This advancement holds significant importance for improving the quality of hot-rolled steel products and advancing the intelligent transformation of the steel industry.

关键词

Keywords

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