大方坯连铸机二冷配水控制系统的改造及应用

以莱芜钢铁集团有限公司特殊钢厂大方坯连铸机二次冷却控制系统的改造为背景,介绍了二冷动态配水在线控制模型的开发及应用。控制模型基于坯龄模型和过热度补偿策略,能有效抑制拉速波动带来的影响,保证连铸坯的均匀冷却,从而增强了对浇铸参数的适应性。生产实践证明,该控制模型界面友好、运算快、运行稳定准确,减少了人工干预的环节,连铸坯质量得到改善。     

基于BP神经网络的大方坯质量在线预报模型

在对铸坯质量缺陷类型及其主要影响因素分析总结的基础上,确定以特殊钢大方坯常见的中间裂纹、中心裂纹和中心偏析为研究对象,利用BP神经网络建立了该3种典型缺陷的预测模型.基于冶金理论和连铸生产大量历史数据的统计分析,提炼出影响以上3种内部缺陷的20个主要工艺参数,进而提出20-15-3的预测模型网络拓扑结构.采用生产现场数...     

安全生产动态

珠海市建设工程上半年安全状况良好珠海市上半年建设工程安全生产和文明施工大检查于日前结束。检查结果显示：安全生产和文明施工优良率和合格率与去年同期相比分别上升了８％和２０％。此次检查历时３天，抽查了全市在建的４８个房屋和市政工程。主要检查了施工现场的安全生产和文明施工、现场防火、企业安全生产责任制及规章制度的执行、安全员配备到位等情况。其中工程坍塌、塔吊倒塌、高空坠落、井字架和施工用电是检查的重点。在４８个受检工地中，共有１７个工地被评为安全生产和文明施工双优良工地。检查中发现，大部分工地都能严格…     

不锈钢板坯连铸自由线收缩与辊缝研究

建立了连铸板坯凝固传热与自由线收缩计算模型。揭示了不锈钢板坯连铸凝固与冷却过程线收缩的一般规律,为铸机基础辊缝锥度曲线的设计提供了合理依据。针对304不锈钢板坯连铸,结合实际生产冷却条件的计算分析表明：连铸过程板坯厚度的自由线收缩在二冷初期较为平缓,二冷后期铸坯凝固末端附近为快速线收缩阶段;目标表面温度下,拉速对板坯厚度线收缩量与线收缩率差异影响显著;板坯断面厚度影响次之,浇铸过热度影响不明显。此外,板坯厚度的线收缩沿宽向分布并不均匀,其中角部附近的线收缩量最大,不同部位的线收缩范围构成了该钢种连铸的辊缝设定操作窗口。     

高品质工程机械用钢生产工艺优化

工程机械用热轧钢板不仅对产品力学性能要求严格,而且对钢板表面质量要求极为苛刻。南钢从合金成分设计着手,通过控制钢水冶炼过程、降低奥氏体化温度和二次开轧温度,成功获得显微组织由铁素体和珠光体组成,拉伸性能稳定、低温冲击均值高达220 J、晶粒度10级以上无带状组织的高品质工程机械热轧钢板。研究表明：洁净钢冶炼技术提升、低温奥氏体化技术结合低温轧制冷却工艺,减少钢板表面铁橄榄石生成量,钢板表面可形成致密稳定不易破碎的5μm厚度的氧化铁皮,氧化铁皮的存在避免了钢板在运输储存过程中表面的二次破坏,保证了客户使用质量。在满足了工程机械用钢对产品表面及性能的高要求的同时,企业也获得了高品质工程机械用钢的工艺研究成果及成套工业化制造技术。     

新建J4不锈钢板坯连铸机技术特点

J4不锈钢是以Mn和N代替Ni型节镍不锈钢,具有特殊的高温热特性。新建单流J4不锈钢板坯连铸机采取全程无氧化浇注、增大中间包容量、结晶器液面自动控制减少非金属夹杂物;采取动态二冷配水和连续弯曲连续矫直提高铸坯表面质量;并设计采用辊缝自动测量和动态轻压下技术以提高铸坯内部质量。     

连铸坯内裂纹预报模型开发

针对国内某特钢厂大方坯连铸机产品质量现状,确定以其常见的角部内裂、中间裂纹、中心裂纹等内裂纹作为研究对象,选取16个与之相关的工艺参数,利用BP神经网络建立了这3种典型缺陷的预报模型。该模型网络拓扑结构为16-12-3,并以现场采集的生产过程数据和动态热跟踪模型计算结果作为预报模型的训练样本和测试样本。大量测试结果表明,所构建的预测模型精度较高,能够满足生产应用的要求。基于训练成熟的神经网络,进一步开发出铸坯质量在线预报模型,实现了连铸坯内部质量的在线实时判定。     

基于云台摄像机的快速移动人群的检测与跟踪

为了实现校园的安全监控,提出了基于云台摄像机的快速移动人群的检测与跟踪算法。介绍了云台摄像机用于校园安全监控的基本构成。为了更好地实现云台摄像头对于移动人群的检测与跟踪,建立了基于现实的精确摄像机模型,提出了摄像机自旋转角度约束的摄像机模型。通过最新的核相关滤波器跟踪算法(KCF)实现对运动着的人群检测与跟踪。运用Matlab仿真实验比较该方法和卡尔曼滤波跟踪算法,选择最优方法和相关滤波器跟踪算法来实现检测与跟踪要求。结果表明:相比较于传统的卡尔曼滤波跟踪算法,KFC算法的跟踪精度优于传统方法,精度多数情况下能达到90%以上,高于卡尔曼滤波跟踪算法的60%,检测与跟踪效果达到要求。