Estudo das causas do defeito de forma da bobina de aço SAE-1010 após corte longitudinal

Abstract

RESUMO: No processo de fabricação de rodas de aço, a planicidade da chapa de aço é crucial para garantir alinhamento e soldagem adequados. Chapas não planas resultam em perdas de material e produtividade, aumentando os custos e emissões de carbono. Controlar variáveis que afetam a planicidade após o corte longitudinal é essencial. O defeito que em função das altas tensões no processo de laminação a quente fica oculto, se torna visível somente após o corte longitudinal, geralmente relaciona-se à tensão residual, originadade de forma mecânica, térmica ou microestrutural. Um modelo de aprendizado de máquina foi desenvolvido para identificar variáveis do laminador de tiras a quente correlacionadas ao defeito em consonância com a literatura. Foram produzidas 17 bobinas em condição experimental, para avaliar a importância da mudança de coroa relativa, das temperaturas de acabamento e bobinamento, e da taxa de alongamento, realizando a medição da tensão residual por meio do método desenvolvido com o ruído de permeabilidade magnética (ruído de Barkhausen). Constatou-se que o defeito de forma na chapa de aço SAE 1010 ocorre com maior frequência onde há maior gradiente de tensão residual, e majoritariamente em função da distribuição desuniforme de temperatura. Este estudo contribuiu para a melhoria da qualidade das bobinas laminadas a quente, promovendo maior eficiência nos processos seguintes.

ABSTRACT: In the process of manufacturing steel wheels, the steel sheets flatness is crucial to ensure proper alignment and welding. Sheets unflat result in material losses and decreased productivity, increasing costs and carbon emissions. Controlling variables that affect flatness after longitudinal cutting is essential. The defect, visible after cutting, is often related to residual stress, originating mechanically, thermally, and microstructurally. High stresses during hot rolling can conceal defects that arise during stress release. A machine learning model was developed to identify variables in the hot strip mill correlated with the defect. Residual stress was measured using magnetic permeability noise. An experiment was performed in hot coils and statistically analyzed to assess the influence of variables. It was found that the defect in SAE 1010 steel sheets occurs more frequently where there is a higher residual stress gradient, related to non-uniform temperature distribution. This study has contributed to improving the quality of hot-rolled coils, promoting greater efficiency in subsequent processes.