电弧炉冶炼不锈钢技术应用与创新

依据返回吹氧法熔炼不锈钢的热力学和动力学原理,从理论和实践上论述了温度、供氧压力、高硅、高镍对脱碳保铬的影响;阐述了不锈钢冶炼中电压、电流的合理选用原则,确定了指导冶炼生产的关键工艺技术参数。     

基于虚拟样机技术的ECOARC电弧炉体的仿真试验

通过对NKK公司开发的ECOARC电弧炉的炉体结构设计原理的研究,利用虚拟样机技术建立了与物理样机相对应的虚拟样机模型,进行了大量的虚拟仿真实际制造的工艺性研究,得到了一套符合电弧炉炉体结构实际生产制造需求的指导性生产工艺文件,为电弧炉炉体结构的实际生产提供了参考依据和可行性分析。     

电弧炉的谐波危害与软件仿真研究

电弧炉非线性负荷的特点会伴随谐波的产生,给配电网带来极大的谐振风险,严重威胁电网的安全运营以及用电设备的安全运行。在详细分析了电弧炉谐波的危害的基础上,通过研究电弧炉状态方程,基于MATLAB软件开发设计了电弧炉谐波仿真软件,进一步地对电弧炉仿真算法程序计算结果进行了可视化处理,增加了仿真软件的可视性,以期更好地分析与治理电弧炉对电网带来的危害。     

SR电弧炉熔化期供电优化模型

在分析附加电抗电弧炉熔化期电气特性的基础上,以电耗和通电时间最小为目标,建立了基于多目标混合整数非线性规划(MINLP)的供电优化模型,来指导熔化期供电策略的制定.模型充分考虑了附加电抗和供电电压以及电弧燃烧指数等对供电策略的影响,实现了附加电抗、供电电压以及工作电流三个参数的优化选取,避免了单纯确定工作电流方法制定供电策略的弊病.实际应用表明不但提高生产效率,而且提高了综合经济效益,对SR电弧炉的生产具有指导意义.     

基于GMSD的新混合损失函数

近年来,卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)成为了图像超分辨(super resolution, SR)领域研究的主要方法,然而其研究方向大都集中在神经网络的结构改进上,对神经网络的损失函数层,仅有少部分研究者进行了研究。文章聚焦神经网络的损失函数,对多个损失函数进行了比较,并基于梯度幅值相似偏差(gradient magnitude similarity deviation, GMSD)评价函数,提出新的损失函数,给出新损失函数的反向传播公式。通过实验,验证了在模型不变的情况下,使用新的损失函数进行模型训练能够提高模型性能。     

SVC系统在电弧炉供电系统中的应用

在电弧炉冶炼过程中,由于反复不规则地将电极开路和短路,引起电弧长度的变化,导致燃弧点的移动,继而导致电弧不稳定,其快速变动又导致周期闪变、谐波和负载不平衡等。电弧炉冶炼过程对电网造成很大冲击,并严重影响电能质量。为保证酒钢新建项目——不锈钢炼钢工程配套设备电弧炉在冶炼过程中正常运营,介绍了解决小容量电网通过静止动态无功补偿装置(SVC)补偿后,仍无法满足国标中关于电能质量——电压闪变指标要求的新方法。在SVC投入运行后,从谐波电流、谐波电压、电压下降、电压闪变与电压波动对比等方面描述了SVC投入前后公共连接点(PCC点)电能指标,并与国标限值进行了对比分析。分析结果表明,各项电能指标在PCC点均达到国标的要求。     

工业氧化铍生产除磷工艺的研究

<正>在氧化铍生产中,对氧化铍产品的含磷量有严格的质量要求,通常不超过氧化铍总量的0.2%(质量分数)。而各种铍矿石都含磷,且主要为各种伴生磷矿,如磷酸钙、磷灰石等,在湿法浸出过程中会生成相应的磷酸或磷酸二氢盐进入浸出液,对产品产生污染。目前,主要是在生产过程中加入锆盐,使磷以磷酸锆盐的形式过滤除去。本文,笔者提出了一种新的优化生产工艺——利用氧化铍生产的电弧炉熔炼工序,在铍矿熔炼     

SRθ-强F紧性(Ⅱ)

利用SRθ-闭集定义了SRθ-强F紧集和SRθ-强F紧空间,讨论了SRθ-强F紧集的性质,得出SRθ-强F紧性是弱同胚不变性和SRθ-强F紧空间中每个θ-闭集都是SRθ-强F紧集.     

以KnockoutTM SR无血清培养基培养小鼠精原干细胞的研究

设计并应用了KnockoutTM SR无血清培养基,在STO (SIM mouse embryo-derived thioguanine and ouabain resistant)饲养层上培养小鼠精原干细胞(spermatogonial stem cells, SSCs).结果表明小鼠SSCs在这一体系中能在短期内存活和形成克隆,并缓慢增殖,但不能更长时间地维持干细胞的不分化状态.     

L-拓扑空间的SR强F可数紧性

在L-拓扑空间中引入SR强F可数紧性,给出了其α-有限交式、覆盖式等刻划.并证明了SR强F可数紧性具有有限可和,可乘,对半正则闭子集遗传,L-good extension等许多性质.