根据有限元理论,采用ANSYS‘生死单元’技术建立了铜冷却壁挂渣能力计算模型,计算煤气温度、冷却制度、炉渣性质、冷却壁镶砖材质等多种因素对铜冷却壁挂渣能力的影响,得出各因素对铜冷却壁挂渣能力的影响规律.煤气温度的升高将导致铜冷却壁挂渣能力呈指数衰减.冷却制度的改变对铜冷却壁挂渣能力的影响很微弱.炉渣挂渣温度的提升将使冷却壁挂渣能力增强,但渣皮厚度的稳定性较差.随着炉渣导热系数的上升,渣皮厚度均匀增大.镶砖热导率的提升可显著提升燕尾槽位置渣皮厚度.根据计算结果,本文提出了保证铜冷却壁稳定挂渣应遵循的几个原则

用分截面组合测力辊测量了无润滑、无张力条件下冷轧合金铝带的法向应力p与切向应力τ。试验结果表明按比值τ/p定义的\摩擦系数\f的值与分布形态不仅取决于轧辊轧件的接触表面条件,还与塑性变形的条件(如l/$\\bar h$、ε等)有关。在其他条件不变时,f、fmax、f值随l/$\\bar h$增加而增大。为了深入认识影响f变化的原因,引入了界面摩擦水平f*。f与f*之差反映了变形几何条件等因素的影响。沿接触弧上f的分布具有由入、出口的较高值下降到中性点为零的总趋势,而且下降的速率是变化的。一般具有\快速下降——平缓变化——快速下降\的形式,其中平缓变化段随l/$\\bar h$增加而增大。在统计分析试验结果的基础上给出了接触弧上f分布的模型,将它用于压力分布与轧制力的计算,可以提高计算精度,使理论更加严密。轧件与轧辊接触界面上的正应力p、切向摩擦力τ以及摩擦系数f(由f=τ/p所定义)的分布规律是重要的边界条件。在冷轧薄板的条件下,由于变形一般比较均匀,数学力学的初等解析解的假设条件与实际情况比较接近,这时所取用的边界条件对轧制压力P、应力状态系数n;以及前滑Sh等项理论解的精度有很大的影响。尽管已经进行了很多关于边界条件的研究工作,但关于界面上摩擦规律的认识还不很清楚。因此迄今为止的理沦计算仍基于一些简化的边界条件假设上,使计算的结果与实际的偏离较大。本工作的重点是对冷带轧制接触界面上的摩擦规律作一些探讨

针对传统算法在抗光照变化影响、大位移光流和异质点滤除等方面的不足,从人类视觉认知机理出发,提出了一种基于机器学习和生物模型的运动自适应V1-MT (motion-adaptive V1-MT,MAV1MT)序列图像光流估计算法.首先,引入基于ROF模型的结构纹理分解(structure-texture decomposition,STD)技术,有效解决了光照和色彩变化的影响.其次,利用多V1细胞加权组合及非线性正则化模拟MT细胞模型,并结合岭回归训练学习得到运动自适应的权重,解决对目标的运动速度感知问题.最后,引入由粗到精的增强方法和图像金字塔局部运动估计采样,将V1-MT运动估计模型应用于实际大位移视频序列.理论分析和实验结果表明,新方法能更加拟合人眼视觉信息处理特性,对视频序列具有普适、有效、鲁棒的运动感知性能

提出了一种分析热轧带钢金属横向流动问题的新方法.首先使用ANSYS软件建立辊系-轧件静力学耦合模型,计算并提取变形后工作辊有载辊形曲线;然后使用ANSYS/LS-DYNA建立动力学分析模型,采用己得到的有载辊形曲线,模拟带钢轧制过程,求解得到沿带钢全宽的横向流动状态;并进一步分析了弯辊力、工作辊辊形以及来料凸度变化等因素对带钢金属横向流动的影响,得到基于插值计算的带钢横向流动计算模型.有限元方法验证了计算模型的可靠性

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