研究了转炉炉渣的气化脱硫动力学,着重考察了馆渣温度、ΣFeO含量、碱度以及气氛对气化脱硫速度的影响.对气态脱硫反应的机理和反应速度的限制性环节进行了分析和讨论

采用纳米W-Cu合金粉进行热压烧结,研究热压压力、热压气氛、钨粉粒度对热压烧结收缩动力学曲线的影响,观察和测定合金中钨晶粒的长大,测定部分力学性能,实验结果表明,采用纳米W-Cu合金粉在H_2中热压烧结的方法可以在较高压力、很低的烧结温度下制成钨晶粒的超细晶粒W-Cu合金,其相对密度可达98.8%,高温500℃的力学性能远远超过常规W-Cu合金

针对常规自适应卡尔曼滤波器存在过渡过程差的问题,基于一个给定的指标切换函数,采用多个基于不同动态噪声协方差矩阵的卡尔曼滤波器和一个常规自适应卡尔曼滤波器共同组成多模型自适应卡尔曼滤波器.与常规自适应卡尔曼滤波器相比,多模型自适应卡尔曼滤波器可以在保持原有自适应滤波器性能的基础上极大地改善瞬态响应

介绍了《冶金熔体热物理性质数据库》的功能、结构与特点。作为《智能化冶金动力学数据管理系统》的主体部分,《冶金熔体热物理性质数据库》采用WINDOWS为工作平台,FOXPRO为数据库语言,C语言编制协调器,该系统具有高查询速度,对用户友好的画形界面,能够预测某些冶金熔体的热物理性质。该系统将发展成一个综合性的冶金动力学数据库及应用系统

通过对实验数据的回归,建立了Q235普碳钢动态再结晶及其在硬化区变形时的变形抗力模型。模型计算和实验所测结果吻合较好。压缩实验条件:变形速率为0.01~1.0s-1,变形温度为900~1150℃,初始晶粒尺寸48~85μm

为了发挥LF炉精炼优质钢及流程节奏调节能力的作用,开展了LF炉过程优化主要内容之一的钢液成分微调优化的研究.该研究有利于:实现快速准确的合金计算,缩短处理周期,提高流程节奏调节能力;实现自动称量、自动加入,减轻劳动强度;可对钢液成分实现下限控制,尤其对贵重合金,降低合金消耗;可对钢液实现窄成分控制,提高钢质量,实现一材多用,等.为建立LF炉钢液成分微调模型,给出了合金计算公式的推导过程及公式的解析,并给出LF炉钢液合金成分微调模型框图,为LF炉过程优化奠定基础

利用新型全息动光弹,以南芬矿高台阶靠帮控制爆破的现场参数为实验模拟基础,研究了两预裂孔间应力波迭加的动态变化过程。在两炮孔均实行孔底和孔口同时起爆(四起爆点),并对孔底进行加强装药条件下,获得了不同时刻的等差条纹图。发现沿炮孔方向应力波分布有很大不同,提出了初始P波与后出现的S波迭加形成的波是所有波中最重要的部分。研究表明,孔底加强装药是深孔孔底产生预裂效果的关键因素,孔底连线上应力场强度不受端部效应影响

利用热分析法研究了大贵白云石、荣富镁石、东燃镁石、里领石灰石和方解石五种天然矿物添加剂对无烟煤燃烧过程的影响.考察了着火温度、最大燃烧速率、挥发分释放特性指数和燃尽特征指数等燃烧特征参数,求出了反应动力学参数活化能Ea和指前因子A.实验结果表明:大贵白云石、荣富镁石和东燃镁石能够显著促进煤粉的燃烧过程,降低着火温度,增大煤粉的挥发分释放特征指数D和煤粉的燃尽特性指数Cb,使最大燃烧速率前移至挥发分着火燃烧阶段;里领石灰石和方解石则相反.同时,动力学计算表明:大贵白云石、荣富镁石和东燃镁石使煤粉的活化能分别降低10.4%、14.5%和10.7%,对煤粉燃烧有助燃作用;里领石灰石和方解石使煤粉的活化能分别提高2.0%和4.3%,对煤粉燃烧没有助燃作用

从安钢电极控制的实际应用出发,应用数据挖掘技术建立了电极预测模型并应用于电极控制系统的参数整定.首先介绍了建立电极预测模型的数据挖掘过程;然后在数据挖掘算法中提出了一种新的变结构遗传Elman网络方法,该算法用改进的混合遗传算法对网络结构和权值及自反馈增益同步动态寻优.将基于BP算法的Elman网络和本文提出的变结构遗传Elman网络都应用于安钢交流电弧炉的电极预测模型中进行比较.通过基于安钢现场数据的计算机仿真实验表明:采用变结构遗传Elman网络的数据挖掘算法比BP算法具有更好的动态性能、更快的逼近速度和更高的精度.在此基础上,把建立的模型应用于安钢电极控制系统的参数整定,取得了良好的控制效果

从理论上导出了CaO-Fe2O3混合层内反应初期铁酸钙生成的动力学模型:1-k1(1-k2BRv)2/3-k2(1+k1BRv)2/3=(2k1Mf/ρfrf2)·DcΔCt。其中k1=(ρf-ρcf)/(ρf-ρc),k2=(ρcf-ρc)/(ρf-ρc),B=1+Mcρfm/Mfρc。经1160℃和1190℃下的基础实验表明,模型与实验数据吻合很好,同时得到该两温度水平下氧化钙在铁酸一钙有效扩散系数分别为4.34×10-9cm/s和2.32×10-8cm/s