H68黄铜水平连铸工艺参数的优化

带坯的表面裂纹和内部缩松是冷加工报废的主要原因.对影响带坯质量的几个主要工艺参数进行了正交试验,以正交试验数据为基础,建立起成材率与主要工艺条件之间的神经网络描述,网络模型与遗传算法相结合对工艺条件的组合进行了优化.经实际生产运行,该工艺条件下的成材率接近90%.     

高锰钢小方坯冶炼连铸工艺优化

贵钢通过对80Mn14高锰钢小方坯连铸生产线,采用增加VD真空处理工序,提高浇铸温度、改进结晶器保护渣性能、提高拉速、降低二冷强度及改善MEMS参数等工艺优化。成功解决了连铸自动停浇、拉坯耸动,铸坯夹杂、裂纹等生产与质量缺陷,提高了轧制成材率与轧材力学性能合格率。     

大方坯轻压下过程有限元法模拟研究

应用MSC.Marc有限元软件对不同压下量和不同坯壳厚度时的轻压下过程应力应变进行了模拟研究.研究结果说明轻压下在坯壳厚度较厚、压下量较小时铸坯所承受的应力与产生的应变较小,结合不同拉速条件下的铸坯进行了凝固模拟研究结果,分析不同压下工艺条件下铸坯的变形规律,得到了合理的压下位置与压下量.研究结果为优化轻压下工艺提供了参考,还可以优化铸坯压下的变形分布,提高铸坯的内部质量.     

锡磷青铜合金水平连铸工艺参数的优化

铸造锡磷青铜合金组织中存在显微缩松、枝晶偏析和反偏析是冷加工报废的主要原因.通过连铸工艺参数的正交实验,建立了轧制成材率与主要工艺参数之间的神经网络描述,网络模型与遗传算法结合对工艺参数的组合进行了优化,改善了铸坯的组织,提高了轧制带材成材率.     

异型坯连铸机Q235B生产实践及工艺

为给型钢提供优质的铸坯,减少腹板裂纹、中心疏松等质量缺陷发生,研究了Q235B生产过程中的工艺条件,掌握了铸坯腹板裂纹和中心疏松产生的机理。通过控制钢水成分和洁净度、优化结晶器冷却及二次冷却工艺、优化保护渣工艺及水口插入深度等措施,保证铸坯在凝固过程中实现冷却均匀,降低铸坯表面温降,有效杜绝了铸坯表面腹板裂纹的发生,铸坯中心疏松等级控制在1.0以下。     

莱钢特钢加热炉冷凝水实现回收再利用

山钢集团莱钢有限公司特殊钢厂连铸工序生产的所有钢种都使用了电磁搅拌技术,减少了铸坯的中心疏松,提升了铸坯质量和成材率,取得良好效果。但是安装使用电磁搅拌技术使日用水量在100 L左右,由于电搅水要求严格,连铸车间必     

铸坯质量判定与产品质量诊断系统功能及应用

本文介绍了中冶连铸自主开发的铸坯质量判定与产品质量诊断系统具备的几大功能:铸坯质量参数全线跟踪、在线监控异常信息、判定铸坯质量等级、评估铸机设备和工艺操作状况,再现历史浇注过程和积淀专家经验。并介绍了该系统在莱钢铸机上关于指导生产,判定铸坯质量,以及分析工艺操作等应用情况。     

高拉速条件下板坯连铸拉坯阻力测试与研究

在实际测量工作的基础上,通过比较分析不同工况条件下结晶器铜板与铸坯之间拉坯阻力的变化,研究了攀钢1350mm板坯连铸机拉坯阻力状况以及与有关工艺因素的关系,为结晶器机构优化设计和改善铸坯质量提供了理论依据。     

超声场作用下Al-1wt%Si合金水平连铸工艺参数的研究

为提高Al-1wt%Si合金键合线铸坯的质量,研究在功率超声作用下水平连铸工艺参数对φ10mm Al-1wt%Si合金铸坯的影响,阐明了铸造温度、拉坯速度、冷却水量与合金铸坯微观组织形貌的关系,在此基础上测量不同工艺参数条件下Al-1wt%Si合金铸坯的力学性能。实验结果表明:在1 000 W功率超声作用下,铸造温度为720℃,拉坯速度为100 mm/min,冷却水量为40 L/h时Al-1wt%Si合金铸坯的微观组织均匀细小,力学性能最佳,从而确立了制备Al-1wt%Si合金铸坯的最优铸造工艺参数来。     

异形坯连铸过程流场与温度场耦合三维数值模拟

建立了异形坯内流体流动与凝固传热的三维耦合模型，充分考虑了对流换热对凝固过程的影响，分析了铸坯与钢液之间的相互作用，并对不同工艺条件下的温度场进行了比较，运用此模型可预报铸坯的温度场，坯壳厚度及液芯长度等，便于现场调整工艺参数。     

基于粒子群神经网络的QSn6.5-0.1连铸工艺优化

提出了一种神经网络与粒子群算法相结合的锡磷青铜水平连铸工艺参数优化方法。以水平连铸中7个主要工艺参数为优化对象，带坯成材率为优化目标，进行正交试验并以试验数据作为样本，利用神经网络建立优化参数与优化目标的非线性映射模型。利用粒子群算法对建立的模型进行优化，获得最优铸造工艺参数。选用RBF（径向基函数）神经网络，网络学习采用减聚类算法和最小二乘法，采用惯性权重动态改变策略对粒子群算法进行改进。实际生产证明，经优化的铸造工艺参数使带坯的成材率从56％提高到71％。     

基于BP神经网络的压铸成型工艺参数的模拟与优化

利用数值模拟、BP神经网络和正交试验相结合的方法对压铸成型的工艺参数进行模拟和优化。并且通过一个简单的实例对该方法的可行性进行了验证。基于BP神经网络对压铸工艺参数及其相对应的铸件最低温度点样本进行训练,得到了工艺参数到铸件温度映射关系的神经网络模型,并验证该模型的准确性。结果表明,神经网络结合正交实验设计方法的优化算法,可以确定出最优的工艺参数组合,缩短了优化工艺参数的时间。     

薄壁球墨铸铁件的试验研究

采用正交试验方法,在干砂消失模铸造工艺条件下,探讨了硅、锰含量,球化剂、孕育剂加入量对薄壁球铁件组织的影响规律,确定了合理的工艺参数。实验结果表明：采用优化的工艺参数,可使壁厚仅为3mm的铸件获得无自由渗碳体的组织。     

宽板坯连铸结晶器工艺参数优化的水模拟研究

结合国内某钢厂宽板坯连铸结晶器的4种断面宽度,建立1∶1水模型,并结合正交试验方法,研究了浸入式水口的吐出孔数、水口吹气量、水口浸入深度、拉速和结晶器断面宽度等不同因素对结晶器流场的影响,得到了4种宽板坯连铸结晶器的最佳工况条件。     

基于神经网络与遗传算法的压铸工艺参数优化

依据A356咖啡机顶盖高压铸造特点,采用FEM仿真软件对铸件成型工艺进行数值模拟,以L16(45)正交试验和6个补充试验作为BP神经网络的训练样本,建立模具热应力与浇注温度、模具预热温度、压射比压、压铸速度4个压铸工艺参数的非线性映射关系;以模具热应力σmax的最小值为优化目标,运用遗传算法进行工艺参数优化。最终得出浇注温度、模具预热温度、压射比压、压铸速度等4个参数最佳的一组组合,使试验指标σmax最小,模具的热疲劳趋势最低,零件的成型质量最佳。试验结果证明,该减少模具热疲劳趋势的优化方案具有可行性,同时对相近结构压铸件的生产也具有一定的指导意义。     

板坯连铸中间包控流装置优化的水模研究

针对板坯连铸中间包设置合理的控流装置问题,采用水模实验方法对“挡墙＋坝”组合方案进行了正交优化实验。实验结果表明,该中间包在无控流装置时存在短路流,死区较大;3号方案为所设计方案中的最优方案,能明显改善中间包内流场,延长钢水在中间包的停留时间,减小死区体积,增加活塞流体积,并且流股靠近液面,有利于夹杂物的上浮去除。     

基于云制造技术平台的连铸坯质量控制的研究

在对连铸坯质量现状及导致铸坯质量问题因素分析的基础上,将“云制造”的概念引入连铸坯质量控制中,提出了将连铸过程中影响铸坯质量的工艺参数、条件进行综合、优化,实现虚拟对现实的映射的方法,并对连铸坯质量控制的云制造技术平台体系构建等进行探讨。连铸坯质量控制的云制造技术平台是一种新的理念,实现云制造对连铸质量进行控制,可以资源共享,降低铸坯质量缺陷率,减少生产成本。