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利用Gleeble-1500D热模拟试验机对316LN奥氏体不锈钢进行单道次热压缩试验,分别设置变形温度为900~1200℃、应变速率为0.001~10 s-1、真应变为0.1~0.9及试样的初始晶粒度为122~297μm之间,以研究热变形条件及初始晶粒度对316LN钢动态再结晶行为的影响.对试验数据进行处理,得到临界应变与峰值应变以及临界应力与峰值应力的比值分别为0.38和0.89,建立了动态再结晶动力学方程和晶粒尺寸演变方程.对建立的动态再结晶模型进行修正,将修正后的模型嵌入DEFORM-3D有限元模拟软件中进行计算,发现修正模型的模拟值和试验值符合较好,证明修正模型的准确性
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为解决综采割煤粉尘质量浓度高的问题,获取粉尘控制的合理参数,改善作业环境,以邢东矿2225工作面为研究背景,依据气固两相流理论,运用Fluent软件对综采工作面割煤粉尘运动规律进行数值模拟,并与现场实测的粉尘质量浓度分布情况进行对比分析,模拟结果与实际数据基本一致.研究结果表明:工作面风速、采煤机滚筒转速、溜子速度以及壁面条件是影响综采工作面粉尘质量浓度分布的几个重要因素.当工作面平均风速在1.4m·s-1,滚筒转速不超过2.5rad·s-1,溜子速度不超过1.5m·s-1,防降尘效果最佳.同时洒水保持煤壁湿润也起到一定的捕尘作用
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以德兴铜矿矿石为实验物料,采用均匀设计法确定散体渗流实验方案,在自制多功能浸出实验台架上进行水平和垂直渗流实验,实验结果采用SPSS统计软件进行回归分析.结果表明:垂直向下的渗流系数最大,其次为水平方式,垂直向上的渗流系数最小;均质体各向异性系数变化范围为1.38~6.73,平均值为4;粗粒含量P5在35%~60%之间以及含泥量在1%~5%之间,散体的渗流系数变化呈先升后降现象;渗流系数与孔隙率呈幂函数关系,随孔隙率增大而上升;孔隙率随0.1~0.2 mm的物料含量增加而下降,随10~8 mm和8~4 mm含量之积增大而上升;渗流指数m与雷诺数Re之间存在幂函数关系,对于判定渗流状态两者是一致的;西源排土场水平渗流系数为3.68×10-2m·s-1,垂直渗流系数为1.51×10-2m·s-1
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通过Gleeble 2000上的热模拟压缩实验,分析了Q235低碳钢在不同热加工参数下的动态组织演化特征.结果表明:应变速率和温度对Q235钢的奥氏体形变特征影响强烈.在相同变形温度下,应变速率的提高可以明显推迟动态再结晶的发生:应变速率较低时,降低温度同样可以延迟动态再结晶的发生.利用定量金相技术及线性、非线性拟合算法,建立了 Q235钢热变形过程的唯像本构关系及组织演化动力学模型,并将其应用于Autoforge3.1有限元软件平台.压缩过程有限元模拟分析表明,分别采用Arrhenius双曲正弦方程描述Q235钢的唯像本构关系及Yada模型表征Q235钢变形过程的平均晶粒尺寸,可以满足预测精度,与实际变形过程基本吻合
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针对基于流态化技术利用硅粉直接氮化合成氮化硅粉的新工艺,建立了悬浮床内热过程的二维数学模型,并借助CFD商业软件FLUENT对悬浮床内热过程进行了数值模拟,分析了氮气速度、粉气比和氮化温度等因素对温度场和硅转化率的影响.结果表明,模拟计算值与实验值误差小于5%,该模型可以用来预测悬浮床内的热过程.在本文条件下,当以平均粒径2.7μm的硅粉为原料、氮化温度为1 380℃、氮化时间为54.5 s时,硅的转化率为22.5%.模型预测表明,如果将氮化温度升至1 450℃、氮化时间延长至7.1 min,那么硅转化率可达98.6%,氮化硅纯度达98%以上
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采用结构化程序和规范化数据库技术,开发了挤压模具设计综合数据库系统.该系统由6个设计模块,即棒材模、实心型材模、空心型材模、壁板模、宽展模、导流模设计模块和1个系统维护模块组成,可以构成挤压模具设计专家系统重要的专家经验来源和实现自学习、自积累的支撑体系,也可以作为独立的软件使用,完成模具设计过程中的经验积累与数据积累,代替挤压模具设计技术资料手册,实现相关设计参数的自动计算和模具强度校核.利用该系统可以大大减轻技术人员的劳动工作量,同时提高模具设计的准确度,保证模具设计的合理性,最终达到提高挤压生产效益的目的
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通过分析传统球团料在还原罐内的温度分布,提出了以改进布料方式缩短硅热法炼镁还原周期的必要性.研发了一种新型炼镁料块,运用FLUENT软件对料块的传热过程进行数值模拟,分别研究了料块的高度、外缘高度、内孔直径、上下面直径、凹槽直径和凹槽个数对料块传热过程和镁产量的影响.发现当料块的高度为100 mm、外缘高度为50 mm、内径为100 mm、上下面直径为200 mm、凹槽直径为50 mm和凹槽个数为8个时,单炉镁产量最高为318 kg·h-1,较传统球团料提高43.9%,吨镁煤气消耗量降低了30.5%.通过实验得出料块内部的温度分布与数值模拟的结果一致,说明数值模拟的模型是可靠的
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