带液芯控制的异型坯连铸二冷区动态控制模型

本文以马钢三炼钢异形坯连铸机为目标机型 ,在凝固传热数学模型的基础上 ,自行开发了一种带液芯控制的异型坯连铸二冷区动态控制模型。采用切片法进行目标温度的动态跟踪 ,通过计算机仿真验证了模型的可靠性     

板坯连铸二次冷却智能控制模型

以缩小连铸二冷区板坯表面实际温度和目标温度的差异为目标,建立了板坯连铸二次冷却智能控制模型. 该模型采用支持向量机(SVM)实现板坯表面目标温度的动态设定,采用对角递归神经网络(DRNN)实现板坯表面温度的预测,采用T-S模糊递归神经网络实现二次冷却水动态调整与分配. 通过对某钢厂板坯连铸过程进行仿真计算和现场试验,结果表明:该模型将二次冷却水水量控制问题与板坯在冷却过程中的温度状态相结合,实现了连铸二次冷却动态优化控制,有利于提高板坯的质量.     

连铸异型坯凝固过程的数值模拟

为了解决连铸异形坯的表面及内部裂纹问题,以实测异形坯连铸工艺参数作边界条件,采用有限元方法,利用ANSYS商业软件对铸坯的凝固发展过程进行了数值模拟,模拟结果与实测铸坯表面温度吻合.计算结果表明,对于SS400异型坯,在当前的工艺条件下,仅有圆角处的表面温度在二冷区中前段,温度处于高温塑性区,铸坯的其他部位表面温度均落在相应钢种的低温脆性区.因此二冷区可以进一步采用弱冷方式,使异型坯在二冷段和矫直辊前的表面温度处于高温塑性区.     

连铸二冷节水增效多目标优化模型

在蚁群算法中采用节点选择优化策略,减少算法中的节点选择次数,并通过对筛选候选节点减少单个蚂蚁选择节点的计算量,提高蚁群算法的执行效率.在冶金准则、设备约束条件确定的板坯连铸优化模型中,加入节水模型、拉速优化模型,形成新的板坯连铸二次冷却多目标优化模型.并利用改进的蚁群算法对板坯连铸二次冷却进行优化,达到在保证连铸坯质量的前提下,提高生产效率、节约二冷用水的目的.     

液固相线温差补偿的连铸二冷控制模型

针对连铸生产过程中某些钢种钢水成分波动较大,导致采用传统参数配水模型控制时铸坯表面温度波动较大,尤其是矫直点处铸坯温度很难控制在一个合理稳定范围内的问题,笔者在参数配水控制模型的基础上,考虑了钢水成分变化对液、固相线温度及凝固区间的影响,提出了一种基于液-固相线温差补偿的连铸二冷控制模型。计算了参数配水控制模型和新提出的二冷控制模型在钢水成分发生波动情况下铸坯的温度场,并对两种模型的计算结果进行了分析讨论,结果表明:笔者提出的连铸二冷控制模型,在钢水成分发生波动的情况下能更好地控制矫直点处铸坯的表面温度,进而保证铸坯质量。     

方坯连铸凝固过程冷却的最优化

建立了方坯连铸冷却最优化数学模型,用于确定最优二冷制度和最大拉速。应用分布参数系统最优化控制理论,对此最优化问题进行了分析求解。模型还应用于某厂方坯连铸,进行优化计算,证明模型是合理的。     

基于遗传算法的板坯连铸二冷配水优化方法

为提高板坯高效连铸二冷水的动态控制水平,在满足生产实时性要求的传热模型基础上,引入遗传算法对二冷区各段水量进行编码,并根据板坯连铸配水所遵循的冶金准则确定多目标优化的适应度函数,该遗传算法与冶金准则、传热模型集成的优化配水方法避免了经验方法的适应性不足,改进了传统优化方法在解决多目标优化非线性求解时搜索效率低下的问题.从攀钢炼钢厂板坯连铸过程的仿真计算和现场测试结果可以看出,优化后的配水方案较优化前相比,水量可节约2%,同时配水沿着拉坯方向水量逐渐递减,符合铸坯质量控制的要求.     

基于模糊自适应PID的连铸二冷控制系统设计与仿真

为改善铸坯质量,提高二冷水量的跟踪性和稳定性,将中包温度引入二冷配水,设计出基于配水模型、中包温度、铸坯表面温度及模糊自适应PID的连铸二冷控制系统,并在实验室搭建连铸二冷区喷淋仿真实验系统.在此基础上,分别对常规PID、积分分离PID和模糊自适应PID进行阶跃信号测试和模拟浇注测试.仿真结果表明,模糊自适应PID控制方式在两种测试中的特性要优于其他两种控制方式,这一结果为下一步应用研究打下了良好的基础.     

基于神经网络的板坯连铸二冷水动态控制模型

以缩小板坯表面实际温度和目标温度的差异为目标,基于神经网络技术,建立以BP神经网络进行连铸二冷段的温度预测和运用模糊神经网络对二冷段的水量进行实时控制的动态控制模型,模型能及时根据拉速、温度的变化做出水量的动态调整和分配.针对某钢厂2#板坯连铸过程进行了仿真计算和现场应用测试,结果表明:该模型将二冷水量控制问题与铸坯在冷却过程中的温度状态相结合,能很好的响应现场的变化,及时给出二冷段水量的动态调节量.     

H型连铸坯表面温度评析

采用CIT-M型红外测温线性化传感器,测定马钢SS400异型坯在连铸过程中的表面温度;Gleeble-2000热力模拟试验机测定SS400的高温塑性.结果表明:SS400异型坯表面温度在二冷区和矫直时大部分处于低温脆性区760-880℃,铸坯的表面塑性较差;同时,由于二冷2段支撑辊间间隔喷水,铸坯表面温度回复大,远大于连铸二冷配水冶金规则所允许的最大幅度100℃·m-1.     

连铸二冷控制的虚拟拉速控制

介绍了连铸二冷静态控制和动态控制方法,动态控制能够很好适应拉速变化的连铸过程。在对不同二冷控制进行分析的基础上,提出一种新的动态控制方法——虚拟拉速控制。"虚拟拉速"是一个基于将铸坯分割成众多单元并加以位置和生成时间追踪的过程参数,实际拉速恒定时,"虚拟拉速"与之相等;拉坯工艺发生变化时,"虚拟拉速"逼近实际拉速但具有一定延迟。模拟计算结果表明,用"虚拟拉速"代替实际拉速,静态二冷水表对铸坯温度的控制效果明显改善;该控制方法不依赖任何高温监测仪器,不需进行传热计算,适用于拉速变化时的动态过程控制。     

基于混沌粒子群算法的连铸传热模型参数辨识

针对连铸传热模型参数辨识问题中包含偏微分方程所带来的复杂性和非线性,提出采用混沌粒子群算法进行优化求解,依据不同位置射钉测量坯壳厚度和二冷外测量铸坯表面温度相结合,优化确定了二冷换热系数和有效导热系数相应参数.最后通过在线计算铸坯表面温度与二冷出口铸坯表面测温比较,结果偏差小于13℃,验证了辨识参数的可靠性.校验后的模型成功应用于连铸机的二冷配水优化和动态控制.     

热轧带钢轧后冷却控制及其自学习方法

热轧带钢轧后冷却过程中卷取温度的控制精度是保证带钢表面质量和板形良好的一个关键因素,因此温度控制精度的核心是冷却过程控制模型的建立,同时新的数学模型应该具有自学习功能以提高控制精度.以此为出发点,建立了具有非线性结构特征的热轧带钢冷却过程控制的数学模型,并对新模型的自学习能力进行了研究,使该模型能够不断地修正其关键参数以提高温度控制精度,从而增强了模型的自适应性.通过对该冷却过程数学模型的现场实际应用,验证了该冷却数学模型的卷取温度控制能够达到较高的精度,为提高带钢产品质量奠定了基础.     

末端电磁搅拌位置确定及对SWRH82B钢中心偏析的影响

结合方坯连铸机二冷各段的实际情况,采用有限元软件ANSYS建立了传热数学模型,并利用射钉结果修正数学模型中各段的传热系数,提高数学模型的准确性.结果表明,利用修正过的数学模型可以模拟整个铸机的传热凝固过程.根据射钉和数值模拟结果,确定电磁搅拌位置.采用电磁搅拌后,铸坯中心碳偏析和缩孔下降.     

大方坯连铸过程凝固规律

通过建立425mm×320mm连铸大方坯二维凝固传热数学模型,模拟了凝固坯壳的长大过程,并通过窄面射钉实验对数学模型进行了验证,精确得到了任意位置处大方坯凝固坯壳的厚度分布情况及最终凝固终点的位置,发现经典的凝固平方根定律对于连铸大方坯的凝壳长大进程不再适用．回归宽面中心坯壳厚度与凝固时间平方根的关系式发现,结晶器弯月面至二冷区出口,近似为线性关系,符合平方根定律,二冷区出口至凝固终点,二者为非线性关系,不再符合平方根定律．     

ROKOP高效方坯连铸二冷动态控制算法模型

针对连铸过程中拉速等因素变化,铸坯二次冷却实行静态控制而引起表面温度过大波动的问题,发展了一种针对ROKOP高效方坯连铸的二冷喷水动态控制算法及其相应的二冷动态控制模型.通过在计算机上的仿真实验及对静态和动态结果的对比表明,该种算法对连铸过程中拉速的变化具有良好的适应能力,拉速引起的表面温度波动很小.     

梁式自适应结构主动控制模型及实验研究

为提高结构对外部环境的抗干扰能力 ,构造了梁式自适应结构 ,并对其主动控制进行了研究。由传感器、作动器与梁主体结构组成梁式自适应结构。基于压电材料的本构关系 ,建立了传感方程和作动方程。根据有限元方法和现代控制理论 ,建立了梁式自适应结构的动力学方程和系统的状态方程。采用最优控制理论 (L QR) ,进行了控制器设计。建立了梁式自适应结构主动控制实验系统 ,并对这类自适应结构的动力学行为及主动控制进行了实验。实验研究结果表明梁式自适应结构能够改善结构的动力学特性 ,对外界干扰具有良好的自适应性     

热轧带钢轧后冷却过程卷取温度的设定策略

为了提高热轧带钢卷取温度控制精度,针对热轧带钢轧后冷却过程非线性、强耦合性等特性,建立了具有非线性结构特征的热轧带钢轧后冷却过程控制的温度数学模型,并对热轧带钢轧后冷却过程卷取温度的设定策略进行了研究,同时在该模型基础上开发了系统软件,通过现场实际应用对模型功能进行了验证.结果表明,该冷却数学模型的卷取温度设定计算结果...