Im Bereich der kontinuierlichen Verzinkung von Dünnblechen für die Automobilstahlindustrie ist die genaue Kontrolle der Zinkschicht von großer Bedeutung. Das Herzstück des kontinuierlichen Verzinkungsprozesses ist der Zinktopf oder das Zinkbad, ein wesentliches Element zur Gewährleistung einer reibungslosen Produktion bei gleichzeitiger Kostenkontrolle.
In dieser Präsentation wird die Verwendung des Luftspaltsystems (Dynawipe) von Clecim erläutert, das für die Kontrolle und Regulierung der Dicke und Gleichmäßigkeit der Beschichtung über die Breite und Länge der dünnen Stahlstreifen von entscheidender Bedeutung ist. Dieses Verfahren erfüllt die ständige Herausforderung, den Korrosionsschutz zu optimieren und den Zinkverbrauch zu minimieren. Es entspricht auch der Tendenz von Industrie 4.0, die physischen Prozesse aufzuzeichnen, zu analysieren und zu modellieren, um die Kundenleistung zu verbessern.
Diese Präsentation zeigt, wie JMP Schritt für Schritt verwendet wurde, um eine Druckkarte als Funktion verschiedener Parameter zum Vergleich mit der Finite-Elemente-Modellierung zu erstellen. Die größte Herausforderung, die wir angegangen sind, war die genaue Bestimmung des maximalen Druckspitzenwerts. Unser Ansatz besteht darin, die Daten aufzuzeichnen, den Druck mithilfe einer Gauß-Kurve zu modellieren (Fit Curve-Plattform), die Parameter zu exportieren, sie mithilfe von Fit Model als Funktion der Prozessparameter zu modellieren und dann mithilfe von Graph Builder ein animiertes Diagramm zu erstellen.
Hallo, mein Name ist Stephane Gouttebroze und ich werde Ihnen dieses Dokument mit dem Titel „Zinc Coating Excellence: Leveraging JMP for Accurate Pressure Control and Thermodynamic Modeling“ vorstellen. Dies ist der Inhalt meiner Präsentation. Zuerst eine kurze Einführung in Clecim. Danach werde ich über den Hintergrund und den Versuchsaufbau sprechen. Danach werde ich eine kurze Sprungdemonstration durchführen und mit einigen Schlussfolgerungen abschließen. Clecim, wer wir sind? Wir sind ein französischer Integrator von Ausrüstung für die globale Stahlindustrie. Wir befinden uns in Frankreich, in der Nähe von Lyon, in Montbrison.
Das Unternehmen ist 100 Jahre alt und beschäftigt etwa 200 Mitarbeiter. Wir verfügen über ein Konstruktionsbüro, eine Werkstatt sowie eine Vor-Ort-Montage und Inbetriebnahme. Die Hauptaktivitäten von Clecim sind die Lieferung einzelner Maschinen und auch kompletter Produktionslinien wie Beizlinien, Glühanlagen, Verzinkungsanlagen, Lackieranlagen usw. Clecim kann auch Serviceleistungen wie Ersatzteile oder Wartung anbieten.
Wir verfügen auch über eine Beratungsabteilung, die unseren Kunden Fachwissen und Prozessprüfungen anbieten kann. Die Installationsbeispiele sind die folgenden. Zum Beispiel Walzwerke, heiß oder kalt, Richtlinien, Oberflächeninspektionssysteme für Bandqualität und Laserschweißgeräte und vieles mehr.
Unten auf dieser Folie sehen Sie ein Beispiel für eine Verzinkungslinie für den Automobilmarkt. Die Länge dieser Linie von hier bis hier beträgt etwa 500 Meter und die ungefähre Höhe beträgt 35 Meter. In den folgenden Folien konzentrieren wir uns auf diesen Bereich, nämlich den Zinktopfbereich.
Was den Hintergrund und den Versuchsaufbau betrifft, befinden wir uns im Bereich des Zinkbads, und hier haben Sie ein flüssiges Zinkbad. Hier müssen Sie sich einen Streifen vorstellen, der aus einem Ofen kommt, in das Zinkbad gelangt und herauskommt, nachdem er in diesem flüssigen Zink mit Zink beschichtet wurde. Der Streifen ist ständig in Bewegung. Es handelt sich um eine kontinuierliche Produktion. Sie können sich vorstellen, dass sich auf der Oberfläche des Streifens eine Zinkschicht befindet, sobald er aus dem flüssigen Zink herauskommt.
Um Qualität, Produktivität und Korrosionsbeständigkeit zu gewährleisten, müssen wir sicherstellen, dass die Zinkdicke über die gesamte Bandbreite und Länge konstant und homogen ist. Dies wird durch ein spezielles Gerät gewährleistet, das wir Luftmesser nennen. Es ist dieses Design hier. Es ist eigentlich wie ein Lufttrockner. Es bläst Luft auf die Bandoberfläche, um überschüssiges Zink zu entfernen.
Ziel der Studie war es, experimentelle Messungen durchzuführen. Wir wollten auch den Aufpralldruck in Bezug auf verschiedene Parameter modellieren und mit der Finite-Elemente-Modellierung vergleichen. Am Ende wollten wir das Finite-Elemente-Modell anpassen, damit es mit unseren Messungen übereinstimmt. Hier sind die Ergebnisse der Modellierung mit Finite-Elementen, und jetzt wechseln wir zum Prüfstand.
Der Prüfstand ist, wie Sie hier sehen können, das Luftblassystem in Betrieb. Hier haben Sie das Luftmessergerät. Die Breite dieses Geräts wird durch die Y-Achse dargestellt, und die Höhe wird durch die Z-Achse dargestellt. An diesem Prüfstand haben wir hier ein kleines Teil hinzugefügt, nämlich ein Metallblech, das mit einem Druckwandler ausgestattet ist, um den Luftaufpralldruck auf diesem Metallblech zu messen. Dies ist nützlich, um den Druck des Luftmessers auf einem fiktiven Streifen darzustellen.
Dies zeigt Ihnen die experimentellen Messungen. Wir haben eine Messung der Gebläsegeschwindigkeit, die variiert und den Druck im Luftmesser verändert. Wir haben auch drei Positionen X, Y und Z, die für die Messungen variieren können. Wir messen hier den Aufpralldruck mit dem Druckwandler und die Lufttemperatur. Mit all diesen Messungen können wir eine Datentabelle erstellen, und wir werden diese Tabelle weiter unten sehen.
Der Arbeitsablauf der Studie ist der folgende. Wir beginnen hier mit den Messungen. Bei diesen Messungen wählen wir die X- und Y-Position, die fest sind, und variieren die Z-Position, um den Aufpralldruck zu messen. Wir sehen, dass die Kurve diese Form haben wird. Mit dieser Form entscheiden wir uns, sie mit dem Tool „Gaußsche Anpassungskurve“ in JMP als Gauß-Kurve zu modellieren. Wir haben jetzt drei Parameter, die diese Kurven darstellen, A, B und C, nämlich den Spitzenwert, den kritischen Punkt und die Wachstumsrate.
Diese drei Parameter werden in unsere Datentabelle aufgenommen und wir werden einige Messkorrekturen vornehmen. Beispielsweise werden wir einen Z-Offset hinzufügen, um alle Kurven neu zu zentrieren, da unser Versuchsgerät auf der Y-Achse ein wenig driften kann. Danach haben wir uns entschieden, den Spitzenwert und die Wachstumsrate als Funktion der Prozessparameter zu modellieren. Wir werden eine neue Tabelle mit einer vorhergesagten Formel erstellen, um den Druck im gesamten 3D-Raum in X, Y und Z sowie in Bezug auf Motordrehzahl und Lufttemperatur vorhersagen zu können.
Das Ziel besteht darin, dieses Konturdiagramm zu erhalten. Dieses Konturdiagramm hier stellt den vorhergesagten Druck in Bezug auf den Z-Wert und den X-Wert bei fester Lufttemperatur und fester Gebläsemotordrehzahl dar. Wir müssen diese Kurve beibehalten, und ich werde Ihnen jetzt zeigen, wie Sie dieses Konturdiagramm erhalten.
Jetzt muss ich zu JMP wechseln. Ich öffne die Datentabelle. Die Datentabelle ist hier. Sie haben hier 13 Messungen mit demselben Datum und derselben Uhrzeit, die eine Reihe von Messungen für eine bestimmte Motordrehzahl, X, Y, darstellen. Wir variieren den Z-Wert von minus drei bis plus drei und messen Aufpralldruck und Lufttemperatur. Ich kann Ihnen hier alle Messpunkte zeigen. Sie können sehen, dass wir uns entschieden haben, X-Werte wie diese, Y- und Z-Werte zu erstellen. Wir haben keine optimierte Darstellung. In Zukunft möchten wir einen Versuchsplan erstellen, um eine bessere Darstellung dieses 3D-Raums zu erhalten.
Wenn ich jetzt den Druck mit Z aufzeichne, können Sie diese Gaußsche Kurvenform erkennen. Nicht alle Kurven sind ausgerichtet. Das liegt an dem Phänomen, das ich zuvor mit dem Drift im Prüfstand erklärt habe. Das Ziel besteht nun darin, alle diese Kurven als Funktion dieser Parameter zu modellieren. Dazu verwende ich die Plattform „Kurve anpassen“ in JMP. Ich wähle die Anpassung des Drucks als Funktion. Entschuldigung, als eine Kurve wie diese. Erkennen Sie die drei zuvor eingeführten Parameter? Damit erstelle ich die Sitzkurve in Bezug auf alle Messsollwerte.
Damit kann ich nun die Werte der Parameter in eine neue Tabelle wie diese integrieren, Entschuldigung, ich kann sie extrahieren. Sie sehen, dass wir mit dieser Messung, demselben Datum und derselben Uhrzeit, die drei Parameter und die drei Werte haben. Ich muss diese Tabelle ein wenig ändern, um sie in die Originaltabelle integrieren zu können. Ich verwende diese Teilungsfunktion. Jetzt stellt eine Zeile den kritischen Punkt, die Wachstumsrate und den Spitzenwert für jeden Testpunkt dar.
Sobald ich das habe, kann ich diese Tabelle in die Originaltabelle integrieren. Das geht so. Jetzt sehen Sie hier die Originaltabelle mit diesen hinzugefügten Spalten. Diese vier Spalten sind nur die Berechnung einer angepassten Kurvenplattform. Dies ist eine Formel, die ich erstellt habe. Sie dient nur dazu, den Z-Wert in Bezug auf den kritischen Punkt neu zu zentrieren. Wenn ich diesen Wert jetzt verwende, kann ich den Druck in Bezug auf diesen Wert darstellen, und Sie sehen, dass jetzt alle Kurven auf Null ausgerichtet sind.
Mit dieser Kurve möchte ich nun herausfinden, welche Parameter oder wie die Parameter beispielsweise den Spitzenwert verändern. Das kann ich Ihnen hier zeigen. Wenn ich beispielsweise die Motordrehzahl ändere, wie verändert sich dann der Spitzenwert oder welchen Einfluss hat der X-Wert oder die Lufttemperatur darauf? Um diese beiden Profiler zu erhalten, dasselbe gilt für die Wachstumsrate. Um diese beiden Profiler zu erhalten, muss ich eine neue Plattform verwenden, eine andere Plattform. Es ist die Fit-Model-Plattform. Sie finden sie hier. Ich habe mich dafür entschieden, nur drei Parameter beizubehalten, es ist ein lineares Modell. Für mich ist es ein gutes Modell, weil wir ein gutes R-Quadrat haben.
Wir können dieses Modell ein wenig verbessern, da die Form und das Muster der Residuenwerte optimiert zu sein scheinen, aber wir haben uns entschieden, es so zu belassen, weil es eine einfache Formel ist. Ich kann Ihnen die Formel zeigen. Den Vorhersageausdruck. Sie sehen, er ist linear und sehr einfach. Wir haben uns entschieden, dieses Modell beizubehalten. Mit diesem Modell kann ich die Vorhersageformel für den Spitzenwert hinzufügen. Hier können Sie sehen, dass er mit der Formel, die Sie hier haben, hinzugefügt wurde, Sie erkennen ihn. Ich werde dasselbe für die Wachstumsrate tun. Dieselben Schlussfolgerungen. Wir haben ein sehr gutes R-Quadrat, nur dieselben Parameter, ebenfalls linear, und dieselbe Schlussfolgerung zum Residuum. Wir können es vielleicht ein wenig verbessern, aber darum geht es hier nicht. Wir werden es so belassen.
Jetzt habe ich zwei neue Spalten, eine Vorhersageformel für den Spitzenwert und eine für die Wachstumsrate. Ich kann natürlich die letzte, die letzte Spalte hinzufügen, die die Vorhersageformel für den Druck hier sein wird. Wenn ich Ihnen die Formel zeige, erkennen Sie die Formel der Gaußschen Kurve mit der Vorhersageformel für die Wachstumsrate und der Vorhersageformel für den Spitzenwert.
Jetzt haben wir eine Vorhersageformel für den Druck und als Funktion all dieser Parameter plus der Lufttemperatur. Die Idee ist nun, eine neue Tabelle zu erstellen, die diese Parameter mit Werten innerhalb der Messgrenzen enthält, aber beispielsweise eine optimierte Aufteilung aufweist. Ich zeige Ihnen, wie das geht. Zuerst öffne ich einfach. Ich habe die vier Tabellen vorbereitet. Sie erkennen hier die Motordrehzahl, den X-Wert, den Z-Wert und die Lufttemperatur. Was ich jetzt tun muss, ist, diese vier Tabellen zu einer einzigen zu kombinieren, mit allen möglichen Kombinationen der vier Parameter.
Dafür verwende ich die Plattformtabelle, verkettete Tabelle, und wähle „verketten“, z. B. „Entschuldigen Sie, es ist nicht verketten, sondern verbinden“. Wir wählen „Tabelle verbinden“. Wir wählen „Verbinden“, um die Motordrehzahl mit z. B. D zu verbinden, und anstatt die passende Spalte zu verwenden, muss ich „Kartesisch verbinden“ ändern und wählen. Sie können hier alle Kombinationen dieser beiden Parameter sehen, die ich mit JMP berechnet habe. Es erstellt mir eine neue Tabelle. Wenn ich es erneut mit Z und erneut mit der Lufttemperatur verwende, haben Sie eine vollständige Datentabelle mit diesen vier Parametern.
Ich habe es bereits zuvor getan, also werde ich es öffnen. Hier haben Sie meine vier Parameter mit allen möglichen Kombinationen, die zu etwa 3.000 Zeilen führen. Mit dieser Tabelle kann ich meine Formel hinzufügen. Hier haben wir die vier Spalten. Hier haben wir die zuvor berechnete Vorhersageformel und den Vorhersagedruck, der derselbe ist, der zuvor gezeigt wurde, und der in diese Spalten hinzugefügt wurde. Der Vorteil dabei ist, dass ich die Aufteilung oder die Genauigkeit in Z, X, Lufttemperatur oder Motordrehzahl ändern kann.
Mit dieser Tabelle kann ich nun das Konturdiagramm erstellen, das ich Ihnen gezeigt habe. Hier können Sie es erkennen, und ich kann es in Bezug auf die Motordrehzahl animieren. Jetzt sehen Sie, dass wir das erhalten haben, was wir haben möchten, wie hier gezeigt.
Ich möchte Ihnen nur ein paar Schlussfolgerungen geben. Die Schlussfolgerungen sind, dass wir hier im linken Teil die Ergebnisse eines Finite-Elemente-Modells haben, das in JMP importiert wurde. Im mittleren Teil sind die experimentellen Ergebnisse, die mit JMP visualisiert wurden. Im Vergleich dazu können wir diese beiden Kurven darstellen, die Schnitte dieses Konturdiagramms mit konstantem X-Wert sind. Hier sehen Sie eine sehr gute Übereinstimmung zwischen experimentellem und 3D-Finite-Element. Hier gibt es jedoch einige Unterschiede. In diesem Fall möchten wir unser Finite-Elemente-Modell verbessern, indem wir einige Annahmen oder Modellierungsparameter ändern.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass JMP Clecim dabei hilft, Daten intuitiv zu untersuchen und Messungen auf einfache und effektive Weise zu analysieren und zu modellieren. Wir haben unseren Versuchsaufbau validiert. Wir können ein Finite-Elemente-Modell und experimentelle Ergebnisse problemlos vergleichen. Wir können auch unsere Messungen extrapolieren und unsere Annahmen validieren. Wir können die Ergebnisse auf attraktive Weise präsentieren und unsere Kunden von unserer Leistungsfähigkeit und unseren Untersuchungsmöglichkeiten überzeugen. Dies ist das Fazit meiner Rede, und ich möchte Ihnen für Ihre Aufmerksamkeit danken. Wenn Sie Fragen haben, zögern Sie bitte nicht, mich per E-Mail, LinkedIn oder Telefon zu kontaktieren. Vielen Dank.
