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汽车薄板轧制全流程数字孪生与形性质量溯源闭环管控技术

发布时间: 2026-10-22
截止日期:2026-10-22

价格 ¥100万

地区： 北京市 市辖区 海淀区

需求方： 中国**学会

行业领域

新材料产业,新能源汽车产业

需求背景

热轧、冷轧、连续退火、精整构成汽车薄板轧制全流程，工序间数据孤岛突出，厚度、板形、组织、力学性能数据分散。当前质量管控模式为事后抽检，当下游车企反馈冲压回弹、开裂缺陷时，溯源需要人工查阅多工序历史记录，根因定位周期长。原料波动、轧制参数漂移、设备微小异常会逐级遗传至成品，难以提前预警。为稳定供给高性能汽车高强薄板，亟需构建轧制全流程数字孪生系统，实现仿真预判、缺陷预警、跨工序质量溯源一体化管控。

需解决的主要技术难题

1.轧制多工序异构传感、L2、MES、质检数据融合难度大，虚实映射时序同步性不足，孪生模型难以复现带钢全链路演化过程。

2.板形、力学性能缺陷跨工序遗传机理不清，无法区分缺陷来源于热轧基板、冷轧变形还是连续退火相变。

3.数字孪生反向工艺优化能力不足，难以根据下游冲压成形指标，逆向迭代轧制、退火工艺参数，柔性适配多品种小批量订单。

期望实现的主要技术目标

期望实现的主要技术目标

1.建成热轧-冷轧-退火-精整轧制全流程数字孪生平台，实现生产、设备、质量数据实时映射，仿真预测精度较传统模型提升20%以上。

2.建立薄板形性缺陷智能溯源与提前预警模型，典型质量缺陷根因定位时间缩短30%，缺陷提前识别准确率提升20%。

3.实现面向汽车冲压需求的轧制工艺反向优化，成品力学性能、板形综合不合格率降低25%，缩短新钢种开发周期。