针对一体化生产过程中连铸出坯顺序与热轧轧制顺序的协调问题,提出了计划顺序协调因子,并在此基础上建立了有利于提高直接热装(DHCR)比例的热轧批量计划优化模型.模型在满足热轧轧制工艺的基础上充分考虑了铸坯连铸出坯计划与热轧轧制计划的协调.采用改进遗传算法——两交换启发交叉算法对模型进行了求解.最后,针对大批量少品种和小批量多品种两组板坯对某钢厂2250 mm和1580 mm轧线进行了仿真,仿真结果表明模型可以大大减少铸坯因顺序不协调而引起的在进入加热炉前的等待时间,进而提高板坯DHCR比例

利用光镜、扫描电镜和能谱仪等显微组织分析方法研究了镍基耐蚀合金C-276经真空冶炼+电渣重溶后铸锭的枝晶特点和元素偏析情况,根据残余偏析指数模型计算结果选取了四种均匀化实验制度,并通过均匀化实验后的组织分析和Gleeble1500试验机热模拟锻造实验验证,最终确立了适合C-276合金的均匀化工艺.结果表明:合金中偏析程度最严重的元素为Mo;在选取的四种均匀化制度中,采用1170℃下加热20h的处理方式不仅可以较好地实现成分均匀化,还能保证晶粒尺寸不过度长大,从而确保合金的热加工塑性,是最为合理的均匀化制度.实验也证明利用残余偏析指数模型,计算结果与实验结果基本吻合,在预测和评价C-276合金均匀化工艺上是可信的

将神经网络与人工智能技术相结合,提出了1种新型的知识表示的形式化描述和知识单元。知识通过模式分类导入,并用IMSBP和(B-B)BP调节2种不同类型的权。在此基础上提出了神经网络的双向求解策略。以加热炉控制验证了其可行性

研究了原料粒度、粘结剂的用量、配碳量等因素对铬铁矿球团生球性能的影响,以及温度和还原时间对金属化率的影响。结果表明1350℃还原15min,铬金属化率达90%以上配碳量应比理论配碳量过量20%。用1:3的H2SO4对还原球团采用加热回流法溶样,解决了金属铬及金属铁的化学分析方法

采用共焦激光扫描显微镜首次原位观察YF45MnV钢中MnS夹杂在连续升温过程中的变化.结果表明:在匀速加热过程中,细长条状MnS首先转变为近球状硫化物组成的串状夹杂物,然后近球状硫化物发生扩散长大,数量减少;温度增加到一定程度后,MnS夹杂发生固溶现象,其面积反而减小

基于热轧轧机HSMM模型建立了与某钢厂实际热轧生产线相一致的虚拟生产线.以B510L钢为研究对象,分析了不同加热温度、终轧温度和卷取温度下所能获得的铁素体晶粒尺寸及相应的力学性能,并在此基础上为该钢厂提出了生产6.4 mm厚B510L带钢的最佳工艺参数

利用低温液氮球磨技术制备了Al-Zn-Mg-Cu合金纳米晶粉末,并采用X射线衍射(XRD)对材料在球磨过程中的晶粒尺寸和微观应变进行了研究,利用扫描电镜(SEM)、透射电镜(TEM)和差热分析(DSC)等测试方法研究了材料的固态相变以及热稳定性.研究表明,粉末晶粒尺寸随着球磨的进行逐渐减小,球磨10h后晶粒尺寸达到45nm;微观应变随着球磨的进行逐渐增大.粉末球磨过程中,MgZn2相逐渐减少,合金元素过饱和固溶于α-Al晶格之中.球磨10h后仅有少量的MgZn2相存在.制备的Al-Zn-Mg-Cu纳米晶粉末在低于709K下加热,粉末晶粒长大速度较慢,表明Al-Zn-Mg-Cu纳米晶粉末具有较高的热稳定性

以石人沟矿为原料,石油焦为还原剂,根据正交实验原理,在盖碳敞焰加热条件下,进行了直接还原的实验研究.通过研究获得了海绵铁生产工艺的合理操作参数.实验结果同时也表明,利用石人沟矿可以生产出全铁和金属化率均大于90%的海绵铁

介绍了状态空间预测控制算法和智能控制算法相结合的方法及其在电加热炉中的应用。结果表明:实时控制比状态空间预测控制算法超调减小5℃,调整时间缩短60min,精度可提高±1.5℃

介绍一类智能模糊控制算法及其在电加热炉中的应用。实时控制结果表明:它比一般PID控制算法具有超调小,响应快和精度高的特点