蓄热式加热炉钢温预报与炉温优化设定研究

在分析新型蓄热式钢坯加热炉的炉型结构与炉温制度特点的基础上,基于钢坯在炉内 受热辐射和钢坯内热传导的机理,设计了二维非稳态导热钢温预报模型,并给出了适用该模型 的炉温优化策略.该模型能够对出炉钢坯进行网格化钢温预报,具有精度高,通用性强,能够实 现炉内钢坯温度分布的在线预报的特点.仿真研究表明,所提出的炉温优化策略能较大地提高 钢坯的加热质量.     

加热炉钢坯温度软测量模型研究

研究基于模糊聚类的钢坯温度神经网络软测量模型.该方法由两个部分组成, FCM(Fuzzy C-Means)聚类算法用来对训练样本进行分类,分布式RBF(Radial Basis Function) 网络对每类样本进行训练.在线测量时,采用自适应模糊聚类算法对新的工况数据进行 隶属度计算.文中将该算法应用于步进式加热炉钢坯温度的预报,仿真结果表明该算法的有 效性.     

基于遗传算法和罚函数法的炉温优化设定

针对钢坯温度预报模型中时变非线性参数进行了等效研究,提高了模型预报钢坯温升的精度。在分析钢坯加热过程、工艺要求、能耗与环保的基础上提出基于遗传算法和罚函数相结合的炉温优化算法。并对该算法进行了计算机仿真,仿真结果表明该优化算法能够迅速寻找到全局最优。     

小生境粒子群优化的SVM钢坯定重预报

连铸钢坯定重切割,对提高棒材轧制成材率,降低钢坯原材料浪费及能耗具有重要意义.首先针对特定钢流,实验研究了影响钢坯重量的因素,确定了钢坯拉速这一关键影响参数.其次建立了钢坯重量的支持向量机(SVM)回归预测模型,以钢坯拉速作为特征输入量,对钢坯重量进行预测.最后,采用小生境粒子群优化(PSO)方法,优化SVM模型参数,得到PSO优化SVM参数的钢坯重量预测模型.并通过建立神经网络钢坯定重预报模型A及最小二乘钢坯定重预报模型,进行对比研究,研究结果表明,采用小生境粒子群优化后的SVM预报模型可显著提高钢坯定重预报精度.     

基于软测量的钢坏内部温度场分布研究

由于目前测试技术的限制,在生产过程中对钢坯内部温度的检测比较困难,为了获得钢坯内部的温度,一些研究人员尝试通过数学模型的方法实现钢坯内部温度分布的软测量模型.本文以步进式加热炉中钢坯温度场分布为应用背景,提出了利用机理建模的方法来实现钢坯内部温度场分布的软测量模型,并且对典型工况进行了仿真,结果表明测量精度完全符合工业应用要求.     

基于软测量的钢坯内部温度场分布研究

由于目前测试技术的限制，在生产过程中对钢坯内部温度的检测比较困难，为了获得钢坯内部的温度，一些研究人员尝试通过数学模型的方法实现钢坯内部温度分布的软测量模型。本文以步进式加热炉中钢坯温度场分布为应用背景，提出了利用机理建模的方法来实现钢坯内部温度场分布的软测量模型，并且对典型工况进行了仿真，结果表明测量精度完全符合工业应用要求。     

基于自适应模糊聚类的神经网络软测量建模方法

提出一种基于模糊聚类的神经网络软测量建模方法．该方法采用数据分组训练、自动确定模糊分类数、在线测量时分类中心自适应修正，降低了计算量，提高了建模精度．将该算法用于步进式加热炉钢坯温度预报的仿真结果表明，它能够解决钢坯温度难以在线测量的问题。     

基于三次样条权函数神经网络的钢坯温度预报

针对传统神经网络对铜坯温度预报存在的一些缺点,如：隐层数不易确定．网络训练对初值敏感等。该文利用三次样条权函数神经网络建立了钢坯温度预报模型．克服了传统神经网络的缺点。仿真结果表明该模型具有较高的精度。     

钢坯三维温度场预报模型的建立

在钢坯加热的过程中．由于加热炉的炉内热状态复杂,测温技术的局限,难以直接测豉出加热炉内被加热钢坯的温度,以保证适时出钢。因此,本文根据传热学知识,采用BP神经网络对钢坯三维温度场进行预报。仿真结果表明,该模型能够满足实际生产要求。     

轧钢加热炉钢坯加热质量的检测研

轧钢加热炉中钢坯温度的检测是一类典型的工业过程质量参数难测量问题。本文首先分析了该问题的产生原因及对生产过程的不良影响，然后运用多元统计投影原理建立了钢坯温度变量和过程变量之间的主元回归软测量模型和偏最小二乘软测量模型，最后基于工业拖偶试验数据对两类模型的参数矩阵进行了求取。根据工业实际生产数据进行的模型校验和误差分析表明，模型预测误差满足工业应用的精度要求，且较作者前期研究的结果更精确。全文分为两部分，这是第一部分。     

Simulation of Induction Heating Process of Continuous Casting Slab

Induction heating of steel in continuous casting/rolling process is an important means to reduce energy consumption, decrease cost and improve efficiency, thus becoming an attractive research direction. A mathematical model with Finite Difference Method （FDM） was developed to describe the electromagnetic field and predict the temperature distribution in the steel slab for the whole induction heating process. To validate feasibility of the model, computational results were compared with the ANSYS simulation results. According to the comparing results, the temperature distributions of the slab cast under different technical parameters were investigated, which may provide useful information to optimize the parameters of technology in heating process.     

钢坯三维热状态模型的可视化研究

针对昆明钢铁集团有限责任公司第二轧钢厂加热炉在钢坯加热过程中,由于加热炉炉内热状态复杂,测温技术有限,难以直接测出被加热钢坯的内部温度,以确保适时出钢。因此导致钢坯加热质量不易保证,难以充分发挥加热炉的效率,造成能源浪费严重,故对钢坯加热状态可视化问题的研究就显得非常重要。鉴于此,本文首先运用VC＋＋6.0软件制作钢坯三维温度场的虚拟可视化操作界面,并用OpenGL进行图形化表现。实验数据表明,该图可以直观、准确地反应钢坯的加热状态,达到对钢坯三维热状态可视化监控的目的,为实时出钢提供依据。     

基于中包钢水连续测温的二冷配水控制模型与系统

以黑体空腔式中间包钢水连续测温系统所实时获取的钢水温度为基础,建立了板坯传热微分方程和二冷动态配水模型,确定了水量、拉速和过热度三者的关系,设计了基于中间包钢水连续测温的二冷配水控制系统。现场应用表明：所建立的模型有效合理,所开发的控制系统稳定可靠,均能够满足现场生产需要。     

基于SVM的输送带钢丝绳芯图像的缺陷分类

输送带钢丝绳芯缺陷一般分为：内部钢丝绳的划伤,铜丝绳芯的锈蚀,断裂,钢丝绳芯与胶带粘合力下降而导致的胶带脱落等故障。对常见的划伤和断裂的x光图像进行缺陷分类。使用机器学习方法学习图像特征,自动建立图像类的模型已成为一种有效的方法。采用支持向量机（SVM）方法通过训练特征向量,建立模型,对划伤和断裂的x光缺陷图像进行自动分类。实验结果表明基于SVM的算法适合X光钢丝绳芯图像的缺陷分类。     

火灾后预应力双T板的加固设计

针对遭遇火灾损伤的预应力双T板,运用有限元软件Abaqus进行顺序热-力耦合分析,得到预应力双T板的温度场云图、载荷-位移曲线,以及构件破坏时钢绞线和混凝土的应力云图.对混凝土双T板构件受损程度进行判定,确认其具有加固价值.基于该双T板的受弯承载力、挠度和破坏性质分析,提出体外预应力钢绞线结合增大受压区截面的加固方案,...     

Nonlinear model predictive control of a continuous slab reheating furnace

A nonlinear model predictive controller is designed for a continuous reheating furnace for steel slabs. Based on a first-principles mathematical model, the controller defines local furnace temperatures so that the slabs reach their desired final temperatures. The controller is suitable for non-steady-state operating situations and reaching user-defined desired slab temperature profiles. In the control algorithm, a nonlinear unconstrained dynamic optimization problem is solved by the quasi-Newton method. The design of the controller exploits the fact that the considered slab reheating furnace is a continuous production process. Long-term measurement results from an industrial application of the controller demonstrate its reliability and accuracy.     

Distance field computation for geological slab surface data sets

The three-dimensional shapes of tectonic plates that sink into the Earth’s mantle (slabs) are the starting point for a range of geoscience studies, from determining the forces driving the motion of tectonic plates, to potential seismic and tsunami hazards, to the sources of magmas beneath active volcanos. For many of these applications finite element methods are used to model the deformation or fluid flow, and therefore the input model parameters, such as feature geometries, temperature or viscosity, must be defined with respect to a smooth, continuous distance field around the slab. In this paper we present a framework for processing sparse and noisy seismic data (earthquake locations), defining the shape of the slab and computing a continuous distance function on a mesh with variable node spacing. Due to the inhomogeneous volumetric distribution of earthquakes within the slab and significant inaccuracies in the locations of earthquakes occurring hundreds of kilometers below the Earth’s surface, the seismicity data set is extremely noisy and incomplete. Therefore, the preprocessing is the major part of the framework consisting of several steps including a point based smoothing procedure, a powerful method to use other observational constraints on slab location (e.g., seismic tomography or geologic history) to extend of the slab shape beyond earthquake data set and continuous resampling using moving least squares method. For the preprocessed point data we introduce approaches for finding the three-dimensional boundary of the slab and a subdivision of the slab into quadric implicit polynomials. The resulting distance field is then compiled from distances to the piecewise continuous approximation of the slab and distances to slab boundary.     

基于MATLAB的钢板板空冷温度模拟

为了提高钢板在水冷过程中冷却均匀性和终冷温度准确率,钢板从轧机出来到水冷过程中温度场分布情况显得尤为重要.由于MATLAB编程简单,而且其具有专门求解非稳态导热问题的工具箱,利用Matlab PDE工具箱模拟了钢板空冷过程中温度分布,剖析钢板空冷过程中任意点任意时刻的温度,为钢板水冷过程控制方法提供了指导.     

动态配水在莱钢3#板坯连铸机中的应用

在坯龄模型基础上,根据计算出的铸坯表面温度与目标温度的差值进行优化调节水量,设计了莱钢3#板坯连铸机二冷动态配水模型实现铸坯表面温度自适应控制。该模型使二次冷却更加均匀,减少了铸坯表面回温,以便达到控制铸坯组织和内部质量的目的。