连铸板坯二冷配水动态控制研究

分析了连铸二冷配水不同控制方法之间的区别,针对二冷配水控制方法中出现的问题,研究了基于目标表面温度的动态在线配水控制方法,以适应连铸过程的复杂性、不确定性以及非线性.同时,提出了相应的控制算法并通过编程模拟验证了结果.     

板坯连铸二冷配水及通用软件的开发

论述了板坯连铸二次冷却技术研究的进展,针对板坯连铸工艺及钢水凝固过程,建立了板坯凝固传热通用数学仿真模型。按照连铸工艺要求及铸坯质量准则,应用VB6.0开发了板坯连铸二次冷却计算机通用仿真软件。通过软件的模拟仿真计算,对连铸工艺参数进行优化设计。软件界面直观友好,准确度高。     

板坯连铸二冷配水及通用软件的开发

论述了板坯连铸二次冷却技术研究的进展,针对板坯连铸工艺及钢水凝固过程,建立了板坯凝固传热通用数学仿真模型。按照连铸工艺要求及铸坯质量准则,应用VB6.0开发了板坯连铸二次冷却计算机通用仿真软件。通过软件的模拟仿真计算,对连铸工艺参数进行优化设计。软件界面直观友好,准确度高。     

基于改进多目标遗传算法的连铸二冷过程优化

采用一种改进的多目标遗传算法对二冷工艺进行优化.改进的多目标遗传算法应用概率法选取选择算子,根据适应度值来动态计算交叉和变异概率,能够得到更好的全局最优解,提高算法精度和整体性能.在基于凝固传热模型的二冷优化过程中,采用变间距差分法离散求解传热方程,对比粒子群算法、多目标遗传算法,改进的多目标遗传算法搜索效率高,得到的价值函数最小.在实际生产中,采用优化后的二冷工艺,使得总用水量减少约10%,提高了铸坯质量,达到了节能降耗的要求.     

板坯连铸二冷区凝固传热过程与控制

依据安钢板坯连铸机的具体条件,建立了连铸板坯凝固传热数学模型,实现了随铸坯钢种、断面尺寸及拉速变化对各回路水量连续实时控制．经现场应用表明,利用配水模型所制定的二冷配水制度是合理的,效果良好．     

板坯连铸二冷区电磁搅拌的数值模拟

利用ANSYS和CFX商业软件,对国内304不锈钢板坯连铸二冷区电磁搅拌进行了数值模拟研究。结果表明,随着频率的增加,磁感应强度减小、电磁力增大;随着电流的增加,磁感应强度、电磁力均增大,且磁感应强度、电磁力的最大值均出现在板坯中心点;电流为400 A时,频率每增加1 Hz,板坯中心点磁感应强度减少约1.68 mT;频率为5 Hz时,电流每增加100 A,板坯中心点磁感应强度增加约7.68 mT;板坯纵轴线上电磁力出现两个呈现对称分布的峰,且宽面中心截面出现两个对称分布的漩涡流场;随着频率和电流的增加,板坯中心点搅拌速度线性增大;电流为400 A时,频率每增加1 Hz,板坯中心点钢液流速增加约0.02 m·s~(-1),频率为5 Hz时,电流每增加100 A,钢液流速增加约0.084 m·s~(-1)。     

板坯连铸二冷水智能控制及仿真研究

基于传统板坯连铸二冷水控制方法,提出用自适应模糊神经网络推理系统实现板坯连铸二冷水智能控制,建立了基于自适应模糊神经网络推理系统的板坯连铸二冷水智能控制系统模型,并对该控制系统进行了计算机仿真,结果表明系统较好地实现了板坯表面的温度控制,且具有良好的自适应和自学习能力.     

基于蚁群算法的连铸二冷优化

连铸二次冷却水量是影响铸坯质量的关键因素之一.为使二冷区内各冷却段间的铸坯表面温度冷却速率和温度回升速率更加趋于合理,减少诱发铸坯产生内部裂纹和表面裂纹的应力因素,根据冶金准则对目标表面温度、矫直点温度、表面最大冷却速率和表面温度回升速率、液芯长度、铸坯的鼓肚等的要求及设备约束条件建立连铸二冷优化模型,并利用蚁群算法对连铸二次冷却水量进行优化,达到提高连铸坯产品质量的目的.     

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.     

基于遗传算法的多目标优化配矿

为综合衡量配矿效果,基于多目标优化理论,以磨浮入选原矿组分指标、入选原矿品质稳定及最大限度利用原矿为目标,构建磷矿堆场多目标优化配矿模型,并采用改进的多目标遗传算法求解该模型。经约束多目标优化算例测试结果表明：改进的多目标遗传算法可以找到多目标优化问题分布广泛、均匀的Pareto最优解集。并针对磷矿浮选堆场开展多目标优化配矿,现场测试结果显示,矿石混配后P2 O5含量23.052％,MgO含量4.195％,混配原矿30654 t,比常规优化方案资源利用率提高0.31％。研究结果表明,该多目标优化配矿技术可实现稳定矿石品质的同时最大限度地利用原矿。     

板坯连铸二次冷却控制模型

以某钢厂连铸生产中的二冷水控制模型为研究重点.在分析工况和合理假设的基础上,按照传热学理论导出板坯传热微分方程,用数值计算方法求解微分方程,经回归处理后,得出不同工况下的配水控制模型.仿真实验与生产试验证明了模型是有效的,试验验证的16Mn钢控制模型参数可用于指导生产.     

武钢连铸二冷水系统分析与改进

针对武钢连铸二冷水系统冷却效果不佳问题,对二冷水压缩空气控制系统、喷淋水控制系统和喷嘴特性等现状逐一进行分析,结果表明,由于二冷水压缩空气压力控制不稳,不能实现喷淋水、气的自由调控,以及由于喷嘴流量调节方法不当使得铸坯宽度方向上温差大,其结果导致了铸坯边角裂纹。解进方法是调整压缩空气控制方式,在支路上安装调节阀、压力检测器及流量计,优化二冷水、气配比参数,最终实现二冷水系统冷却效果的精确控制。二冷水系统改进后的效果极为显著。     

优化二冷制度实现宽板坯角部复热的研究

根据国内某厂宽板坯连铸工艺条件,利用二维非稳态传热模型及喷嘴冷却特性,分析不同因素对铸坯角部复热的影响规律.结果表明,铸坯断面宽度为1 800 mm时,喷嘴间距选为450mm,铸坯宽面表面温差小,有利于实现铸坯的角部复热;喷嘴间距一定,随二冷区比水量的减小及铸坯宽面外侧两喷嘴冷却水量的降低, 铸坯角部复热效果更好;较小的角部凝固坯壳厚度有利于减小内部高温钢液蓄含的热量向铸坯角部传递的阻力,改善角部复热效果.     

Temperature distribution and dynamic control of secondary cooling in slab continuous casting

To predict and optimize the temperature distribution of slab continuous casting in steady operational state, a three-dimensional model (named "offline model") based on the heat transfer and solidification theories was developed. Both heat transfer and flux distribution characteristics of the nozzle sprays on the slab were considered, and the complicated boundary conditions, such as spray cooling, natural convection, thermal radiation as well as contact cooling of individual rolls were involved in the model. By using the calibrated caster dependent model factors, the calculated temperature and shell thickness accorded well with the measured. Furthermore, a dynamic secondary water cooling control system was also developed on the basis of a two-dimensional transient heat transfer model (named "online model") and incremental PID control algorithm to reduce slab surface temperature fluctuation in unsteady state. Compared with the traditional spray table control method, the present online model and dynamic PID control demonstrate a higher capability and flexibility to adjust cooling water flowrate and reduce slab surface temperature fluctuation when the casting speed is changed.     

宽板坯连铸二冷区喷嘴冷却特性研究

根据宽板坯连铸实际工况条件,测定不同冷却条件下喷嘴的冷却特性曲线,分析不同喷嘴布置与连铸实际需要条件的关系.结果表明,喷嘴水流密度峰值随着冷却水量的增加而变大,水流覆盖区域变宽;当喷嘴冷却水量过大时,水流密度分布均匀性不好;气体压力对喷嘴水流密度分布影响不大;双喷嘴喷淋水重叠区的叠加效应随着左边喷嘴冷却水量的递减呈明显的下降趋势,随两喷嘴间距的变大而逐渐减弱;喷嘴间距为450 mm时,铸坯表面喷淋水流密度分布更为合理.     

连铸二冷区喷嘴布置方式优化方法

对现有连铸二冷区喷嘴布置进行分析,根据布置优化原则提出采用喷嘴水流密度数值叠加的方法,在拉坯方向和铸坯横断面方向上对喷嘴布置方式进行优化。其中,在铸坯横断面方向上,考虑了横向水流密度分布的不均匀性对铸坯凝固过程的影响,建立二维铸坯传热数学模型,仿真得到不同位置的铸坯断面凝固形貌,并比较了优化前后铸坯温度分布、凝固情况和铸坯质量。结果表明喷嘴布置方式优化后,二冷区铸坯在拉坯方向和断面方向上喷淋水区域内均匀冷却,周期性温度回升变小,表面温度能够均匀下降,保证了较好的铸坯内部质量。     

Characteristics of shell thickness in a slab continuous casting mold

The key to reduce shell breakout in the continuous casting process is to control shell thickness in the mold. A numerical simulation on the turbulent flow and heat transfer coupled with solidification in the slab mold using the volume of fluid (VOF) model and the enthalpy-porosity scheme was conducted and the emphasis was put upon the flow effect on the shell thickness profiles in longitudinal and transverse directions. The results show that the jet acts a stronger impingement on the shell of narrow face, which causes a zero-increase of shell thickness in a certain range near the impingement point. The thinnest shell on the slab cross-section locates primarily in the center of the narrow face, and secondly near the comer of the wide face. Nozzle optimization can obviously increase the shell thickness and make it more uniform.     

板坯连铸二冷水智能控制及仿真研究

基于传统板坯连铸二冷水控制方法，提出用自适应模糊神经网络推理系统实现板坯连铸二冷水智能控制，建立了基于自适应模糊神经网络推理系统的板坯连铸二冷水智能控制系统模型，并对该控制系统进行了计算机仿真，结果表明系统较好地实现了板坯表面的温度控制，且具有良好的自适应和自学习能力．     

基于混合遗传算法的两流薄板坯连铸连轧流程生产调度系统

首先建立了两流薄板坯连铸连轧流程生产调度规则库.然后根据该生产流程的特点,提出了遗传算法新的编码、交叉、变异操作及改良的概念,并在遗传算法的初始种群建立和改良过程中引入调度规则.在此基础上,利用调度规则和遗传算法相结合的混合遗传算法建立了两流薄板坯连铸连轧流程生产调度系统.该调度系统可以较好地解决两流薄板坯连铸连轧流程的动态调度问题,进一步优化生产组织.     

低碳钢板坯连铸用无氟保护渣生成区域的研究

为了研究性能稳定的低碳钢板坯连铸用无氟保护渣,在测试传统的板坯连铸用高氟保护渣(F-≥3%)性能的基础上,采用单纯形法,设计了CaO-SiO2-Al2O3-Fe2O3-MgO-Li2O-TiO2-Na2O-MnO-B2O3渣系中满足保护渣组成条件的基本实验点.通过逐步固定各组分含量,将多维空间的渣系组成转化为二维平面网格.测试无氟渣样的熔点、黏度、转折温度、玻璃体比例及转折温度时的黏度,并作性能与组成关系的等值线图.通过比较高氟保护渣和无氟渣样性能,确定了碱度、熔点、黏度、转折温度较低,且凝固后呈玻璃体的低碳钢板坯连铸用无氟保护渣的三个生成区域,其中之一的典型成分的质量分数范围是:CaO31.2%,SiO236.8%,Al2O33%,Fe2O31%,MgO2%,Li2O2%,TiO26%,Na2O7%～12%,MnO3%～8%,B2O30～3%.