退火炉内罩中气体流动及钢卷传热的数值模拟

摘要：轧制力预报一直是热连轧过程控制模型的核心,浅层神经网络对复杂函数的表示能力有限,而深度学习模型通过学习一种深层非线性网络结构,实现复杂函数逼近。利用深度学习框架TensorFlow,构建了一种深度前馈神经网络轧制力模型,采用BP算法计算网络损失函数的梯度,运用融入Mini batch策略的Adam优化算法进行参数寻优,采用Early stopping、参数惩罚和Dropout正则化策略提高模型的泛化能力。基于上述建模策略,针对宝钢1880热连轧精轧机组的大量轧制历史数据进行了建模实验,对比分析了4种不同结构的前馈网络预测精度。结果表明,相比于传统SIMS轧制力模型,深度神经网络可实现轧制力的高精度预测,针对所有机架的预测精度平均提升21.11%。     

快速退火炉高温计的校温

作为半导体生产 中的一种重要设备,快速退火炉需要实现精确、可靠的温度控制。 它通常使用辐射式高温计来检测温度。在使用过程中,由于诸 多原因,需要对高温计进行校温。基于某型进口快速退火 炉,分析了其高温计的校温方法。介绍了热电偶和熔点测 试采样方法,并采用这两种方法丰富了采样数据。通过 线性计算估算了1000~1500℃范围内的校温数据;基于曲线 拟合进行了数据采样,得到了更加准确的校温结果。通过比 较,分析了两种校温方法各自的优缺点。结果表明,线性计算校温法更适 用于1100℃以下的校温;曲线拟合校温法更适用于1100℃以 上的校温。     

辐射管退火炉厚带钢温度场的模拟

针对连续热镀锌生产线辐射管退火炉工艺段,以能量平衡为基础,采用三元法建立了炉气、炉壁、辐射管表面和带钢表面的能量方程组,屏蔽了模型段间能量交换,以加速计算效果,满足实际动态调整需要。针对厚带钢引入内部导热方程,通过与带钢表面热流耦合,采用显格式有限差分法求解带钢内部及炉内温度场,结果与现场检测值基本一致,验证了模型的正确性。在追求最高生产效率的假设条件下,离线模拟得到优化工艺参数。结果表明,来料带钢厚度为2 mm时匹配运行速度达到传动机限速200 m/s。安全运行条件下,加热一段开启尽可能大燃料流量,约为255~260 L/min,二段通过适当减小流量使产品升温同时缩小截面温差并提高燃料利用率,2 mm带钢对应最小温差0.18℃,二段燃料流量降至174 L/min,对应最小单位能耗1049 L/t,5 mm带钢对应最大温差0.60℃,二段燃料流量为230 L/min,对应最大单位能耗1071 L/t。     

罩式退火炉加热罩改造

针对罩式退火炉加热罩存在助燃空气的换热效果不理想、煤气和空气混合不均匀、煤气燃烧不充分、煤气消耗高等系列问题,对换热器进行了改造,即将“单一箱型集中换热方式”改为“顶部环形对称换热方式”,空气预热温度由改造前的最高350℃增至430℃,换热效率提高明显.同时对烧嘴结构进行改进,在煤气管路内部靠近出口端处增设上、下空气导入支管,将原单一集中的煤气出口通道改为5路分散布置的煤气出口通道,使一次点火成功率由82％提高到91％,吨钢煤气消耗由104m3减少到81m3.     

浅析罩式退火炉加热时间的影响因素

本文简要分析了影响罩式退火炉加热时间的因素,为罩式炉的生产操作提供参考。     

连续热镀锌退火炉的优化控制策略及其分析

在详细分析了连续热镀锌退火炉热工工艺特点的基础上,全面系统地综述了国内外连续热镀锌退火炉优化控制策略,并对目前常用的基于数学模型的带钢温度优化控制策略和基于智能优化技术的控制策略进行了阐述。所做工作对实施连续退火炉优化控制具有重要的指导意义。     

HPH罩式炉的特点及在不锈钢生产中的应用

介绍了HPH罩式炉的结构组成,分析比较了HPH罩式炉技术特点,阐述了HPH罩式炉在不锈钢带材冷轧生产中的具体应用。     

燃气坑式退火炉的设计与应用

论述了一种燃气坑式退火炉的设计和施工,提出了设计中应注意的问题,并结合生产使用实践简介了应用效果。     

新型XLTH光亮铜带连续退火炉加热室的设计

主要介绍新型XLTH光亮铜带连续退火炉加热室部分的设计，设计中考虑降低退火成本、提高退火质量，重点介绍加热方式、电热元件的选用和设计，并已经过实践的验证。     

精锻齿坯在辊底式保护气氛连续炉中的球化退火

精锻齿坯的球化退火是精锻齿轮的关键工序之一。齿坯在创新的辊底式保护气氛连续退火炉中球化退火时,无氧化无脱碳,退火组织理想,取得了满意的质量效果,而且节电、省材、环保,生产成本低,具有显著的社会和经济效益。