高炉炉型CAD软件的开发和应用

本文通过对高炉炉型ＣＡＤ软件及应用的分析，总结了开发专业ＣＡＤ软件几个不容忽视的关键问题，并针对开发和应用专业ＣＡＤ软件，提出了一些开发策略和原则。     

水平火灾实验炉试验与模拟分析

基于改进热平衡法,结合天然气燃烧的特点,采用火灾动力学模拟软件(FDS)构建水平火灾实验炉的数值模型,进行混凝土双向板火灾试验模拟研究.结果表明:通过控制燃料的供应速率控制燃烧机的输出热功率,可以实现水平火灾炉升温曲线与ISO 834的标准火灾升温曲线接近,模拟平均炉温与试验平均炉温最终误差为2.2%(22℃);水平炉烟道口温度高于平均炉温约87℃,与实际火灾实验炉烟道口频繁损坏现象吻合,因此,在实验炉设计中,应提高烟道与炉墙连接区域的设计耐火极限;FDS模拟得到的火灾炉内部及楼板受火面温度场呈不均匀分布,符合火灾实验炉各热电偶测点实测升温曲线不同的规律,温度场数据可用于研究非均匀温度场对混凝土板力学性能的影响.     

含铁炉料间高温交互作用对初渣生成行为的影响

为了考察高炉内烧结矿与块矿间的高温交互反应对其初渣生成行为的影响,本文采用试验研究结合理论计算的方法,研究烧结矿、块矿及其二者混合炉料的初渣生成行为及其初渣特性。结果表明：单种块矿或烧结矿的初渣生成温度区间宽;烧结矿与块矿间的高温交互反应能显著改善块矿的初渣生成行为,并降低其初渣黏度;铁矿石间高温交互反应程度的强弱受其化学成分、还原性能、气孔率等因素的影响。     

基于氧气脱碳效率预测的转炉炼钢吹氧量计算模型

为精确计算转炉炼钢生产过程中需要吹入的氧气量,提出了基于氧气脱碳效率预测的转炉炼钢静态和动态吹氧量计算模型.首先,采用独立成分分析方法对静态模型输入进行预处理;然后,建立基于支持向量机的氧气脱碳效率预测模型;最后,利用预测得到的氧气脱碳效率结合机理公式计算两阶段吹氧量.利用一座150t转炉的实际生产数据进行仿真计算,结果显示该模型对氧气脱碳效率的预报精度较高,所提方法是有效的.     

高炉喷吹煤粉燃烧过程的研究

本文模仿高炉风口前燃烧条件,用试验与计算方法,对喷吹煤粉燃烧速度进行研究,按假设条件建立了喷吹煤粉燃烧速度的数学模型,试验与计算结果基本接近,按高炉风口燃烧特性,将模型作了修正,得出了适合高炉喷吹条件下煤粉燃烧速度变化规律的数学模型,在均匀稳定喷吹情况下,高炉适宜的喷煤量应为140—160kg/吨铁。     

广州丫髻沙大桥转体工艺设计构思的特色和探讨

广州丫髻沙大桥采用先竖转后平转的两次转体施工方案 ,竖转重量 2 0 58t,平转重量13685t.本文对丫髻沙大桥转体施工设计的特色进行分析和探讨     

转子系统状态矩阵与稳定性分析

建立了考虑机匣弹性和陀螺力矩以及轴承回转动力激励时的悬臂双盘转子系统的动力学模型和运动微分方程.根据稳定性理论,由状态矩阵特征值的性质,分析了一些结构参数对转子系统稳定性的影响.结果表明:轴承回转动力激励、轴承刚度和转速对系统稳定性均有较大的影响;增大阻尼和机匣刚度对系统稳定运行有利;存在一个临界轴承刚度,当轴承刚度大于临界轴承刚度时,系统存在运动稳定区域,否则系统不存在运动稳定区域.     

基于T-S模型的高炉煤气系统模糊建模

针对钢铁企业高炉煤气系统这一复杂非线性系统的建模问题,提出一种基于数据的高炉煤气系统模糊建模方法.基于T S模糊模型的高炉煤气系统辨识模型,考虑系统中煤气调节用户的人为干扰特性,采用条件模糊聚类的方法来对输入/输出空间进行划分.引入模糊思想,使模型能够更好地适应工业噪声的干扰.利用贝叶斯线性回归方法求解模糊模型的后件参数,避免了后件参数求解过程中常出现的异常解问题.通过对实际企业高炉煤气系统的实验验证,结果表明了所提出的高炉煤气系统模糊建模方法的有效性,可进一步用于实施高炉煤气系统的优化与调度工作.     

石墨炉原子吸收光谱法测定中药中微量金属元素

采用石墨炉原子吸收光谱法(GFAAS)测定了中药中微量金属元素的含量. 对基体改进剂硝酸镍的用量、 灰化温度、 原子化温度等实验参数进行了优化. 实验结果表明, 加入硝酸镍不仅能提高测定的灵敏度, 还能有效消除共存离子的干扰. 在选定的实验条件下, 分析测定了中药秦皮(cortex fraxini)、 槐花(flos sophorae)、 淫羊藿(herba epimedii)、刺五加(radix acanthopanacis)和黄芩(radix scutellarae)中镉、 铅、 锗和砷的含量, 回收率为90%~110%, 方法的相对标准偏差小于8%. 该法快速、 可靠, 为中药中微量元素的测定提供了一种简便方法.     

基于自适应免疫遗传算法的真空退火炉变参数PID温度控制系统

真空退火炉退火温度的精确控制是一个典型的非线性、大时滞、大惯性、存在强交叉耦合、时变的复杂的控制问题,常规的PID控制器很难实现对退火温度的精确控制.本文以神经网络建立的真空退火炉模型为控制模型,利用自适应免疫遗传算法全局搜索获取最优的可变PID参数的方法,解决了真空退火炉退火温度精确控制的问题;应用结果表明,该温度控制系统优于传统的PID控制系统,并具有良好的可靠性、自适应性和鲁棒性.