核电站用海水深井泵双相不锈钢叶轮的铸造工艺研究及实践

双相不锈钢叶轮由于其形状复杂及材料铸造性能不良,在铸造过程中易产生的缩松、裂纹和夹渣等铸造缺陷。通过数值模拟分析对比两种铸造工艺的优缺点,分析了可能产生缺陷的原因,选择了最优的铸造工艺方案,生产出合格产品。生产实践表明:适当的过渡R角可有效防止叶片根部裂纹产生;差别化的模具缩率可以解决叶轮轴向和径向实际收缩不均问题;顶冒口比侧冒口更有利于降低收缩应力和排渣、排气;底注式浇注系统可减少夹渣缺陷。     

核电用双相不锈钢叶轮铸造工艺数值模拟及优化

采用ProCast软件对核电用双相不锈钢叶轮的铸造过程进行了模拟.通过对铸件凝固过程的温度场和速度场的计算,预测出缩松、气孔及夹渣缺陷的位置.预测结果与实际生产情况相吻合.在对缺陷分析的基础上,通过增加补贴量及降低浇注速度,提出了新的工艺方案,消除了铸件中的缩松、气孔和夹渣等缺陷,提高了铸件的质量.     

核电用导流壳铸造工艺的数值模拟及实践

利用Procast软件对核电用导流壳的充型及凝固过程进行了计算模拟,预测了缩孔疏松的分布及夹渣可能出现的位置。结果发现,铸件在充型初期底部存在紊流,但由于流速缓慢,并未产生裹气夹渣缺陷;疏松敏感区除两端的法兰位置外,还分布在叶片与内外壁相交的几何热节处,可通过在外壁中间安置发热冒口,在铸件轴向中心安置顶冒口进行补缩。基于模拟分析结果改进工艺后,避免了疏松的产生,生产出了合格铸件。     

一种改进的代数神经网络电阻层析成像图像重建算法

本文以16电极的ERT系统为背景,从图像重建的稳定性和速度两方面对两相流场的图像重建算法优化进行实验室研究。针对电阻层析成像系统存在的软场特性、强非线性和不适定性,重建的图像质量差、计算时间长等问题。采用了一种将基于类支集函数的代数神经网络算法,将图像重建转变为一个严格对角占优的线性方程组的求解问题,以达到图像快速、准确的重建目的,该算法的求解过程稳定并具有良好的计算性能。同时针对大规模神经网络算法训练速度较慢的问题提出了分区域求解的改进方法。通过实验仿真分析,改进后的算法具有简化神经网络结构,比大规模神经网络运算速度快,误差小等优点,为电阻层析成像系统图像重建提供了新的有效方法。     

一种新算法在ECT图像重建中的应用研究

为了解决大残量、小残量或零残量问题和普通迭代方法收敛速度慢的问题,引入NL2SOL优化算法,并与GaussNewton法相结合,提出了一种多项式加速的正则化迭代电容层析成像算法.在介绍12电极电容层析成像系统基本原理的基础上,给出了该算法的数学模型,并利用谱分析对该算法的收敛性进行了证明.仿真实验验证了该算法满足收敛条件且重建图像误差小,在电容层析成像应用中具有可行性.     

大型钢锭电渣重熔工艺数学模型的建立及模拟计算

 基于传热学基本理论,建立了80 t级三相电渣炉大型钢锭电渣重熔过程数学模型,并通过工业生产75t TP316LN奥氏体不锈钢钢锭验证模型,研究了大型电渣钢锭温度场分布情况及二次晶间距的变化情况。结果表明：渣池中心部位温度达1800℃,自上而下沿着传热方向中心线温度逐渐降低;金属熔池最深处达1500mm,大约等于钢锭直径的0.8倍;金属熔池上方具有50mm圆柱段以保证渣皮薄而均匀;二次枝晶间距大小由钢锭外侧边缘向中心部位呈递增趋势,模拟结果与实际生产情况吻合。