以首钢迁安2号高炉热风炉为研究对象,采用数值模拟的方法求出不同操作条件下拱顶温度以及燃烧效率,并求得正确表达空气预热温度、煤气流量、空燃比以及煤气成分与拱顶温度和燃烧效率关系的数学模型.该模型在满足拱顶温度约束的条件下,以热风炉燃烧效率为优化目标,得到热风炉的最佳操作模式

针对高炉布料过程操作者无法直接观察炉内料流轨迹、料面形状等信息,利用光学原理,提出极坐标激光栅格测试技术,对料面进行标定测量.引入模式识别中的双目视觉技术进行轨迹检测,对布料轨迹图像采用边缘分析算子,优化算子阈值,获得布料过程中料流信息,重现料流轨迹的动态图像,为高炉布料模型提供数据支撑

为了提高钢管张力减径过程的轧制质量、降低能耗以及控制终轧温度的准确性,从而为钢管出炉温度提供科学设定依据,通过对传热机理分析,建立了钢管张力减径过程传热模型,给出了除鳞、轧制及空冷阶段钢管边界热流的计算式.基于塑性材料的变分原理,建立了轧制变形区的变形热计算模型.结果表明:变形热对钢管温度分布影响不可忽略;该模型能真实反映钢管在张力减径过程中的温度变化,与实测结果吻合较好,可用于钢管再加热和张力减径过程中的参数分析及工艺优化

选择幂级数模型描述了过剩自由能项,并从二、三元实测相图上用数据优化程序获得了所需热力学参数和交互作用系数,进而用多元相平衡计算法成功地预测了镍、钴,铬基合金中σ相的析出

将遗传算法与BP神经网络结合,提出了一种利用遗传算法优化BP神经网络权值的智能PID控制算法,改善了系统的动态性能.通过实验采集数据,拟合出无模拉拔感应加热温度控制系统的数学模型.采用本文提出的方法进行了仿真实验,结果表明该算法具有较强的快速性和鲁棒性

采用3层前向神经网络描述混沌时间序列的动力学模型,给出了该网络拓扑结构的确定方法.以及使网络泛化误差达到最小为依据确定网络的输入节点和隐含节点个数.仿真结果表明:该方法不仅优化了网络的结构,而且大大减少了网络的泛化误差

介绍应用几何溶液模型法预测三元系表面张力的新方法。由于引用了有理函数对所用的二元实验数据进行了优化处理,使计算精度大为提高。本方法用于Cu-Ag-Au体系后,所得结果与文献符合较好,说明这种处理方法是可行的

以一种150t椭圆形钢包为原型建立1：4的钢包水模型，在相似原理基础上，以氮气模拟现场用氩气进行底吹，以水模拟钢液，进行水模型实验.分析了底吹气孔位置、吹气量对钢液混匀及流动的影响.结果表明：原型方案两吹气孔位置距离近，相互干扰性强，动能耗散大，影响钢液搅拌效果.底吹气量存在临界值（327.6L·h-1），超过临界值后气量增加的动能主要消耗在鼓动液面和吹开渣面上，对钢液混匀的效果较小.优化后两底吹气孔分别位于长轴0.6R处，呈180°分布，优化后钢液混匀时间整体下降，相同吹气量下混匀效果更好.采用优化后方案，相同吹气量下钢液面裸露面积大大降低，减少了钢液二次氧化，钙处理过程全氧从58×10-6降低到47×10-6，软吹过程平均增N量<3×10-6

根据钢管斜轧过程的变形特点，利用ANSYS/LS-DYNA有限元软件对Accu-Roll轧管机热轧奥氏体无缝钢管的轧制过程进行有限元数值模拟.通过模拟仿真计算，分析无缝钢管截面的变形特点及轧制力和应力应变分布的变化规律，通过将模拟结果与实测数据进行比较，验证了模型的可靠性.模拟结果表明，在轧制过程中孔型形状不当易造成双鼓形，整个轧制过程中最大轧制应力为403.4 MPa，最大等效应力值为231.8 MPa

针对板坯重量被事先确定的情况,提出了客户订单重量需求规格和宽度需求规格为区间值的板坯设计问题,建立了最小化板坯数量和总盈余量的多目标板坯设计模型.基于构建的订单-板坯矩阵和板坯相容集合,提出了一种两阶段的板坯设计最优算法,算法的第一阶段实现板坯数量最小化,第二阶段实现总盈余量的最小化.针对提出的算法,给出了最优性质的理论证明以及基于实际数据的应用算例