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中间包上水口环形吹氩可以在塞棒周围形成清洗钢液的环形气幕,同时部分氩气泡随钢液进入上水口内,可以减少非金属夹杂物在水口内壁的黏附,起到防止水口堵塞的作用。然而,不合理的吹氩量会导致中间包内液面渣层受过强的气液羽流冲击而形成渣眼,使得钢液裸露并发生二次氧化,严重影响铸坯质量。采用标准 k ε 湍流模型研究中间包内流体流动,采用DPM模型和VOF模型耦合方法,研究上水口环形吹氩条件下渣眼的形成及演化规律。结果表明,上水口环形吹氩在塞棒周围形成较强的上升流,塞棒上部邻近区域存在多个涡流区;在钢液涡流的影响下,中间包液渣下层远离塞棒区域,上层向塞棒区域迁移;随着吹氩量的增大,平均湍动能增大,塞棒附近钢液速度逐渐增大,钢渣界面钢液速度先增大后减小,渣眼边缘钢液速度先增大后减小然后再增大,速度与垂直方向夹角逐渐减小;增大吹氩量,中间包熔池液面形成以塞棒为中心的渣眼,渣眼面积逐渐增大。试验条件下不产生渣眼的临界吹氩量为4.2 L/min,对应的钢渣界面最大速度为0.247 m/s,与垂直方向夹角为70°。 相似文献
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压缩感知利用与稀疏基相独立的观测矩阵将具有稀疏结构的高维度信号投影到低维子空间,对于信号的压缩和降噪有很好的效果,但是稀疏基以及稀疏系数矩阵的获得对于分析的结果有决定性的影响。稀疏贝叶斯学习(sparse bayesian learning,SBL)算法能极大地提高信号稀疏分解的精度,提出了一种改进的基于时空稀疏贝叶斯(SpatioTemporal Sparse Bayesian Learning,STSBL)的多通道信号降噪算法。首先给出了多通道压缩感知理论模型,然后通过自适应过完备字典求取信号的稀疏基矩阵,最后提出基于STSBL的多通道理论模型获取多通道稀疏系数矩阵,从而实现多通道机械故障信号的有效降噪以及特征成分的精确重构。分别通过数值仿真实验和实测风力发电机轴承内圈故障信号进行分析,结果表明提出的方法有很好的降噪效果,同时能成功地提取信号的故障特征信息。 相似文献
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高炉开炉装料计算工作繁琐、复杂,手工计算耗费时间长、容易出错,难以得到最佳方案,影响高炉顺利开炉。通过高炉开炉装料计算软件的开发实践,介绍了装料计算模型的建模步骤;讨论了软件的功能需求;阐述了选用三层网络结构的原因,从而描述了装料计算软件的设计方法。软件投入运行后,能够快速、准确地计算、分析开炉数据,取得了满意的效果。 相似文献
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