硬质合金六面顶大顶锤的质量控制

概述了与人造金刚石合成大腔体相配套的硬质合金六面顶大顶锤的质量状况 ,分析了大顶锤质量与使用寿命的关系 ,从内部结构和外部质量两方面讨论了大顶锤质量控制的方向 ,提出了提高大顶锤质量、降低锤耗的几种方法     

热连轧轧机工作辊磨损预报模型

热轧钢板成形过程中,工作辊磨损是影响板形控制精度的重要因素。分析了影响工作辊磨损的主要因素。基于对影响轧辊磨损的主要因素的分析,考虑了轧辊表面温度对工作辊磨损的影响,构建了新的工作辊磨损数学模型。根据实测数据,使用多元非线性回归方法得到了模型中的相关参数,并在1500 mm热连轧机组上进行了工程试验。结果表明,所构建的工作辊数学模型符合工作辊磨损的一般规律,能够较为精确地在线预报轧辊磨损。     

基于经验模态分解和加权最小二乘支持向量机的采空区地面塌陷预测

根据采空区路面塌陷数据的特性,提出了基于经验模态分解(EMD)和加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)预测采空区地面塌陷的新方法,并将其应用于吉林省长平高速公路因刘房子煤矿开采而引起的塌陷预测中.对实测的塌陷数据首先利用三次样条插值得到平滑的信号曲线,然后用EMD对插值后的信号进行时空滤波降噪处理,得到反映塌陷趋势的剩余分量,最后将其馈入到WLS-SVM模型完成预测.预测给出了采空区塌陷的中长期预测结果.得到塌陷区的最终塌陷值为174.34 cm,预测结果与实际监测数据平均偏差约1.06%.对长平高速公路下伏采空区段的实测数据进行分析,并与最小二乘支持向量机(LS-SVM)和BP神经网络预测结果进行了对比.结果表明:基于EMD和WLS-SRM的采空区地面塌陷预测方法具有更高的预测精度和广泛的适用性.     

基于虚拟仪器技术的涡轮增压器试验台研究

试验台是涡轮增压器性能测试和研究必不可少的设备。根据涡轮增压器的特点设计了试验台,并应用虚拟仪器技术构建了其测控系统。该测控系统通过PC机的PCI,USB和RS-232接口与数据采集设备和标准仪器通讯,并采集传感器的信号,控制执行器。利用LabVIEW7.1图形化环境开发了一个界面友好,操作简单的应用软件系统。通过对已知性能样机的测试,验证了该试验台测试结果的准确性。测试结果对涡轮增压器的性能的评估和改善具有一定的参考价值。     

带钢热连轧飞剪控制策略

针对唐山兴隆钢铁公司热连轧全连续生产线的布置特点,提出了符合现场实际需要的剪切控制策略。采用高精度的数学模型,实现了轧件头尾的准确跟踪,以及剪切角和飞剪剪切启动时刻的精确计算,保证了轧制生产节奏的连续性,并成功将剪切长度误差控制在80 mm以内,提高了产品的成材率。     

国产无压机分球式超高压装置用硬质合金顶锤的研究

介绍无压机分球式超高压装置（BARS——俄文的首字母БАРС=Беспрессовая Аппаратура высокого давления "Разрезная Сфера"）合成宝石级金刚石的基本原理,分析BARS装置用硬质合金顶锤的功能特性,论述国产BARS装置用硬质合金顶锤成功工业化应用的研究过程。研究表明:选用WC-Co细颗粒复合粉,并采用搅拌球磨、冷等静压压制和低压烧结等综合技术,能提高细晶粒材料的组织结构均匀性、抗压强度及弹性模量,满足顶锤高强度、高刚性的使用需求。同时,采用在磨削中互为基准的工艺方案,控制产品上下同轴线是自定位顶锤合理的加工方案;选用粒度号M22/36的砂轮做精磨砂轮,合理的进刀量是保证加工精度的关键。      

带钢精轧阶段高精度宽度控制策略

出于节能考虑,带钢热连轧工艺增加中间坯的厚度,提高精轧开轧温度,降低粗轧和精轧总能耗。由于增加了中间坯厚度,精轧过程产生宽展,热连轧机精轧机组采用了两个立辊机架的设计方案。针对此种设备布置,以高精度的宽度控制为目标,提出了一种宽度自动控制策略,包括两个立辊的速度、辊缝的过程设定以及自学习算法。现场应用效果表明：该控制策略保证了穿带和轧制过程的稳定性,宽度精度高,宽度偏差控制在3 mm之内的达到95%以上。     

港陆1 500 mm热轧短行程控制及其自学习

针对港陆1 500 mm热轧带钢粗轧头尾失宽现状,提出了采用三次曲线的短行程控制(SSC)的解决方案,并给出了三次曲线的求解方法。由于立辊在实际执行的时候会提前或者滞后,对此立辊执行情况开发了短行程自学习,根据轧后实测宽度数据对开口度进行自学习,二级短行程设定模型采用曲线平移的方法,根据一级跟踪偏差量对短行程曲线做出调整。现场应用表明：短行程及其自学习投入后能够将带钢头尾宽度差控制在3mm之内,金属收得率提高到97%以上。     

数据驱动的转炉智能吹炼控制系统的开发与应用

目前国内外转炉炼钢厂主流的“自动化炼钢”多为传统静态固定模型框架的转炉“一键式炼钢”,因其高度依赖入炉原辅料的稳定性、静态模型的准确性、枪位模型的适应性等客观因素，在实际生产应用中存在较多弊端，从而限制了转炉自动化炼钢的发展。为实现更高智能化程度的转炉自动化炼钢，研发团队近几年在多座大型转炉试验开发基于炉气分析、音频化渣、火焰监测、副枪检测等综合应用技术的实时数据驱动、动态模型架构的智能吹炼控制系统。研发团队对吹炼期间的渣况运行、喷溅返干、氧枪操控等工艺难点持续深入研究，经过长期的数据积累和观察实践，围绕“信息感知、科学分析、智慧决策、反馈赋能”的数据驱动理念，提炼总结出一整套“机理模型+经验公式+数据决策”的数据驱动模型，实现在转炉复杂工况下对氧枪枪位、吹炼流量、造渣加料、副枪检测等参数的自适应调整，从而实现转炉冶炼过程“无人为干预”的“智能化”吹炼模式，基本解决了炼钢厂转炉工序过分依赖入炉原材料、依赖现场操作工经验等“痛点”问题。数据驱动架构的转炉智能吹炼系统应用后，转炉吹炼过程氧枪枪位、流量和实时渣况形成联动，化渣效果更加平稳，脱磷率、溢渣喷溅率、一倒合格率、渣中FeO、钢水自由...     

基于热-力耦合的粗轧过程头部弯曲规律

头部弯曲是热轧粗轧过程中常见的缺陷，生产过程中严重影响板带产品质量和轧制稳定性。实际生产中由于轧件上下表面温降和轧制工艺参数的不对称，轧件在经过粗轧后容易出现头部弯曲现象。为实现头部弯曲规律的模型化描述，基于传热学理论及刚塑性变分原理，利用ABAQUS软件建立了粗轧轧制过程热力耦合有限元模型。系统分析了在轧制线不对中的情况下轧件温度分布对头部弯曲的影响，及在轧制线不对中且轧件上下表面存在温差的情况下辊速比、压下率和入口厚度对头部弯曲的影响，最后通过拟合得到了各工艺因素对轧件头部弯曲的影响规律，实现了轧件头部弯曲的预测。仿真研究结果表明，随着上下表面温差的增加，轧件下扣逐渐加重；辊速比、压下率和入口厚度均对头部弯曲有影响，且相互耦合；随着辊速比的增加，弯曲角度逐渐变大，轧件头部由扣转翘；随着厚度的增加，轧件头部逐渐趋于平直；随着压下率的增加，弯曲角度在一定范围内波动；现场实测数据表明，基于所建立的预测模型，预测角度偏差在±5°之内的比例达到90.10%,验证了所建立模型的有效性，实现了头部弯曲的准确预测，能够为粗轧过程工艺优化提供参考。