在阐述炼钢厂多尺度建模与协同制造技术架构的基础上，分别从单体工序尺度、车间区段尺度与炼钢厂运行尺度开展了炼钢厂协同制造的研究。从工序/装置过程控制系统（PCS）到炼钢厂制造执行系统（MES）进行了较为系统的建模研发，构建了包括转炉工序、精炼工序与连铸工序在内的工序工艺控制模型以及以生产计划与调度模型为核心的物质流运行优化模型，并通过工序工艺控制和生产计划与调度的动态协同，实现了炼钢厂多工序/装置的高效运行。研发了炼钢?连铸过程工序工艺控制模型、生产计划与调度模型同MES之间的数据接口，实现了MES与生产工艺控制、流程运行控制、生产计划与调度系统的有机融合，形成了以机理模型与数据模型协同驱动的工艺精准控制、多工序协同运行、基于“规则+算法”的生产计划与调度为支撑的炼钢?连铸过程集成制造技术，通过多层级的纵向协同与多工序的横向协同，实现了炼钢厂的协同运行与控制。研究成果是炼钢?连铸过程智能制造的有益探索与实践，对流程工业智能制造企业具有很强的参考价值，对冶金工业绿色化、智能化发展具有示范与借鉴作用。应用后，明显提升了炼钢厂的协同制造水平，取得了显著的经济与社会效益

转炉冶炼终点碳曲线拟合模型避开了熔池初始碳含量难以精准确定的问题,假设吹炼后期脱碳速率与熔池碳含量具有一定的函数关系,通过这种函数关系预报钢水终点碳含量.终点碳的三次方模型和指数模型预报精度在±0.02%之间的命中率分别为85.9%和81.2%.运用熔渣分子理论,基于冶炼热轧板材(SPHC)的渣组元成分,计算得出渣中FeO的活度为0.241.出钢温度为1686℃时,C和Fe元素选择性氧化的临界碳质量分数为0.033%.本文在传统指数模型的基础上,充分考虑了枪位、顶吹流量、底吹流量等操作参数对熔池脱碳速率的影响,建立了基于熔池混匀度的指数模型.基于熔池混匀度的指数模型与其他烟气分析碳曲线拟合模型相比,命中率有所提高.以新钢生产热轧板材(目标碳质量分数为0.06%)时的烟气数据为研究对象建模,终点碳质量分数预报误差在±0.02%之间的有75炉次,占验证数据量的88.2%

• 5.1 分布式文件系统 • 5.2 HDFS简介 • 5.3 HDFS相关概念 • 5.4 HDFS体系结构 • 5.5 HDFS存储原理 • 5.6 HDFS大数据读写过程 • 5.7 HDFS编程实践

在前期研究的基础上, 对LiBr-[BMIM]Cl/H2O三元工质对的其他重要热力学数据进行了系统地测定, 包括密度、黏度、比热容和比焓.采用最小二乘法对测定的热力学数据进行回归, 得到了物性方程; 实验值与物性方程计算值的平均绝对相对偏差(average absolute relative deviation, AARD)分别为0.03%、1.10%、0.29%和0.01%.除了结晶温度和腐蚀性, 黏度是影响工质对实际应用的另外一个重要因素, LiBr-[BMIM]Cl/H2O三元工质对的运动黏度小于25 mm2·s-1, 满足实际应用要求, 且很好地改善了离子液体的高黏度问题

桥梁模态频率随运营环境作用的变化规律是结构健康监测的研究主题之一.根据东海大桥6 a监测数据的周期变化特性,识别了运营条件下主梁竖弯、侧弯、扭转基频变化的影响因素,采用偏相关系数和周期平均法对比了各因素的影响程度.研究发现,东海大桥的模态频率存在1 a、1周、1 d、12.42 h等变化周期,与结构温度、交通荷载、风荷载、海面高度等的变化周期相吻合;结构温度和交通荷载是引起该桥频率变化的最主要因素,它们在各周期上的相对影响大小不同;周期平均法可有效分离监测数据中的年、周、天周期成分,揭示不同运营环境作用与频率变化的相关性.研究结果有助于加深对桥梁运营期频率变化的理解,从而更准确地评估结构性能

降雨是诱发滑坡的主要因素之一,尤其在暴雨条件下,更易激发滑坡.随着南帮边坡开采高陡化,滑坡发生频繁.为研究降雨条件下南山矿凹山采场南帮边坡稳定性特征,采用MSR300型雷达对边坡进行了连续4 a的实时稳定性监测,基于采集到的采场降雨数据和边坡滑移数据,分析了降雨量和降雨强度与边坡变形规律,对凹山采场滑坡各阶段进行了划分,建立了凹山采场边坡失稳模型和预警阈值.结果表明:凹山采场变形与降雨量呈正相关,服从幂函数规律;边坡变形速度曲线与降雨强度有良好的一致性,滑坡一般发生在最大降雨强度之后;滑坡阶段主要包括初始变形阶段,稳定变形阶段和加速变形阶段;报警阈值分别为:6 h时序内,位移阈值为20 mm,速度阈值1.5 mm·h-1;12 h时序内,位移阈值为30 mm,速度阈值为2.5 mm·h-1.凹山采场滑坡曲线与岩土体非稳定蠕变曲线具有较高的相似性,位移曲线出现了\阶跃\现象,速度曲线出现了\尖凸\现象,这种情况易引起滑坡事故,其中在位移曲线的\拐点\处和相应速度曲线的\凸点\处发生滑坡的可能性最大.研究成果为类似矿山边坡稳定性监测和破坏机制提供了科学依据和参考

由于转炉冶炼过程中的热力学和动力学反应复杂，副枪控制模型和传统的烟气分析模型存在很大的局限性，导致了转炉冶炼终点碳含量的预测精度偏低，是实现智能炼钢的主要技术瓶颈. 针对上述问题，提出了基于烟气分析的炼钢过程函数型数字孪生模型. 首先，利用烟气分析得到连续监测的实时数据，以此来实时监控转炉熔池内钢水的碳氧反应状态; 然后，根据熔池反应所处的不同阶段，利用函数型数据分析方法建立吹炼前期和吹炼后期的函数型预测模型; 在此基础上，按照吹炼前期和吹炼后期这两个阶段来分别自动修正模型中的系数函数，从而能在复杂的实际工况条件下完成对熔池碳含量的准确预测. 通过260 t氧气转炉的工业应用实例，证实函数型数字孪生模型具有良好的自学习和自适应能力，对异常冶炼状态具有良好的鲁棒性，可以实现全过程的熔池碳含量动态预测，终点碳质量分数在± 0. 02% 范围内的命中率为95%. 利用函数型数字孪生模型在拉碳阶段对钢水中碳含量的预测值来控制终吹点. 更为重要的是，在保证入炉原料成分、温度、质量等参数稳定的前提下，采用该模型可以有望取消基于副枪的停吹取样步骤，从而降低生产成本，提高产品质量和生产效率，具有广泛的工业应用前景

受限空间内视觉疲劳是造成事故的主要原因之一。为探究有限空间内光照对视屏显示终端（Visual display terminals，VDT）作业视觉疲劳的影响，选取24名作业人员，在搭建的受限空间平台内进行VDT打字作业1 h，在50～700 lx范围内设置7个光照梯度使用眼动仪采集瞳孔直径数据。将采集数据进行归一化和降噪处理。实验结果表明，随着照度增大，瞳孔直径总体呈减小趋势，且瞳孔?照度关系符合幂函数关系；照度400，550和700 lx环境下瞳孔直径变化率在?12%～8%之间浮动，且随着光照强度的增强，作业人员视觉疲劳发生的程度增加；在低照度50，100和200 lx环境下，瞳孔直径变化率在?8%～4%之间浮动，且随着强度的减弱，作业人员视觉疲劳发生的程度也会增加。本研究提出使用窗口化的瞳孔直径标准差σ判断视觉疲劳出现时间，低照度下的σ峰值出现时间早于高照度下σ峰值出现的时刻，300 lx照度下σ峰值出现的时刻最晚，50～300 lx弱光照下对视觉造成的疲劳程度大于300～700 lx强光照下造成的疲劳

热轧支持辊的健康状态在带钢板形质量和轧制稳定性控制中起着关键作用，非线性、强耦合、少样本等特点使得热轧支持辊健康状态的预测复杂，目前各大钢厂仍以定期维护和事后维修为主。本文提出了一种支持辊虚拟健康指数的构建方法以及基于Copula函数的复杂工况健康状态预测模型。首先结合支持辊弯窜辊数据表征支持辊健康状态，再使用K-means聚类方法对支持辊工况进行划分，将各工况下过程数据分别构建Copula预测模型，最后根据实际轧制计划的排布顺序融合各工况模型的预测结果。提出的基于Copula函数的预测模型在某钢厂1780热连轧产线得到应用，结果表明，该模型能够准确有效的按照轧制计划实现支持辊的健康状态预测，以更科学的策略指导支持辊更换维护

利用离散单元法（Discrete element method，DEM）对球形颗粒群以及非球形颗粒群的筛分过程进行了仿真并开展了实验研究，结果表明球形和非球形颗粒的仿真与实验中筛分效率的变化是一致的，但非球形颗粒的仿真结果与实验结果更接近。正交设计多组模拟试验，分析了各振动参数（振动频率、振幅以及筛面倾角）对颗粒分布曲线、筛分效率以及物料平均运输速度的影响规律。对正交试验表中的数据进行多元非线性拟合，得到筛分效率与振动参数间的关系式；并在此关系式的基础上，对振动参数进行优化设计，得到了最优振动参数且在仿真中得到了验证。研究内容不但为高频振网筛振动参数的设计提供了理论依据，而且为研究高频振动系统的筛分机理提供了实验和仿真数据支持