针对漏钢时结晶器铜板温度呈现出的“时间滞后”和“空间倒置”等典型特征，本文通过引入动态时间弯曲(DTW)和机器学习中的密度聚类(DBSCAN)方法，提取、汇集并区分结晶器温度的典型变化模式，在此基础上开发出一种新型的漏钢预报方法。借助动态时间弯曲度量不同拉速、钢种或工艺操作条件下结晶器热电偶温度的相似性，并运用密度聚类方法聚集和分离正常工况、黏结漏钢状况下的温度样本，在此基础上检测和预报结晶器漏钢。结果证实，相较于传统的逻辑判断和人工神经元网络预报结晶器漏钢的方法，基于聚类的漏钢预报方法无需人为设置阈值或参数，能够依据漏钢历史样本中温度变化的共性规律，提取并融合热电偶温度在时间、空间上典型的变化特征，准确区分和预报结晶器漏钢，具有较好的自适应性和鲁棒性

盘条表层的魏氏组织是35K冷墩盘条冷镦开裂的主要原因.为控制表层魏氏组织,首先在实验室模拟了加热炉的加热时间和均热温度,然后根据实验室的研究结果在工厂进行了不同轧制过程温度的试验.试验结果表明:当在加热时间80～90min、均热温度1160～1230℃、终轧温度820～840℃和吐丝温度800～820℃的条件下,所获得的盘条组织均匀、表层魏氏组织小于1级,有效地防止了冷镦开裂

研究了不同的浇注温度对铸造AlSi7Mg合金凝固组织的影响.实验表明:当浇注温度接近液相线温度时,AlSi7Mg合金中的初生α-A1凝固成球状或粒状,晶粒细小,分布均匀;获得球状或粒状AlSi7Mg合金半固态坯料的最佳浇注温度为615℃;在接近液相线温度下浇注,较快的合金熔体冷却速度、浇注引起的合金熔体流动和大范围的同时凝固促使AlSi7Mg合金形成球状或粒状的初生α-Al组织

采用热重分析法和统计分析方法研究了原煤及加入不同添加剂后煤粉的燃烧效果.加入质量分数为2%的MnO2、CaO和CeO2可将原煤的活化能由98.07分别降至73.73、78.50和76.45 kJ·mol-1,原煤的燃烧放热峰温度也随之降低,由534.2分别降至482.7、489.4和484.9℃,但对氧化放热峰温度影响不明显,两者作用结果可将原煤氧化峰与燃烧峰对应温度差减小约30℃.添加剂对煤粉燃烧活化能和燃烧峰温度的影响规律符合玻尔兹曼方程拟合的函数关系,燃烧放热峰对应温度降低,活化能也减小,可通过煤样差热分析曲线中燃烧峰对应温度值粗略估计煤样的活化能

采用数值模拟的方法研究了不同旋转流水口工艺条件对结晶器内温度场的影响.结果表明:结晶器旋流水口会稍微增加水口两侧高温区的不对称性,但能提高弯月面处钢水的温度,使弯月面处钢水温度更均匀——传统水口从水口到弯月面处温降约为15℃左右,而旋流水口仅为10℃.增加拉速或降低旋流片高度,会增加钢水弯月面处的温度;旋流片角度为120°或旋流片距水口底部390mm时,钢水弯月面处温度最高

选取某4000 m3级别高炉2014年至2019年时间范围内的日平均数据，以铁水温度为目标函数，首先对铁水温度的特征参量进行线性与非线性相关性分析、特征选择与规范化处理，获取了显著影响铁水温度的正负相关性特征参量。在此基础上，基于支持向量回归与极限学习机两种算法对铁水温度构建预测模型，模型均可对铁水温度实现有效预测，基于支持向量回归算法构建的预测模型较优，预测平均绝对误差为4.33 ℃，±10 ℃误差范围内的命中率为94.0%

采用中心复合试验研究采场温度、灰砂质量比和固相质量分数对高寒矿山充填料浆的强度特性和流动特性影响规律.利用多项式近似隐式极限状态方程,建立充填体强度、充填料浆坍落度和充填材料成本响应面回归模型.以回归模型响应值的满意度为输入,使用加权几何平均算法求得料浆充填性能整体满意度,采用基于整体满意度准则的非线性多目标优化技术对充填配比参数进行优化,得到高寒矿山不同采场温度范围下最佳灰砂质量比及充填料浆输送浓度.结果表明:采场温度低于5℃时,固相质量分数70%、灰砂质量比1:6的料浆整体满意度可达0.4~0.5,满足低温充填要求,且整体满意度随温度变化较小;当采场温度增至5℃之上时,温度提高充填性能整体满意度迅速增大,固相质量分数65%、灰砂质量比1:6的料浆满意度增大最快

在高炉炉缸破损调研的基础上对高炉炉缸耐火材料热面凝铁层进行取样,利用扫描电子显微镜、物相分析等分析手段揭示了凝铁层的物相组成,并运用Thermol-calc热力学计算软件结合TCFE8数据库对铁水中石墨碳的析出温度及析出相分数进行了计算,最后揭示了炉缸凝铁层物相的形成机理.结果表明,高炉炉缸凝铁层主要由Fe相和石墨碳相交替分布组成,铁水成分对石墨碳析出温度影响较大,石墨碳析出温度远高于铁水凝固温度,铁水中C、Si元素含量对石墨碳析出相分数影响较大,而石墨碳析出相可增大铁水黏度11.9%.凝铁层中石墨碳的析出主要是由于Fe-耐火材料界面温度低于石墨碳析出温度,使得铁水中C不断向耐火材料热面迁移,进而形成Fe-C交替的分层结构

卷取温度是影响带钢组织性能的重要工艺参数.在生产实践中,如何提高厚规格带钢卷取温度的控制精度是一个难点.针对厚规格带钢在层流冷却过程中的工况特点,提出了温度场计算模型和对流换热系数模型的改进方法,并开发了一种全新的基于相似策略的自适应模型,以改善卷取温度前馈控制效果.经现场应用证明,本文提出的方案能有效提高厚规格带钢的卷取温度控制精度,其中厚度大于12 mm的带钢平均命中率可达到94.9%

利用Gleeble3500试验机研究汽车用C-Mn-Al系TRIP钢的高温力学性能,测定了零塑性温度和零强度温度,应用差示扫描量热法测定其相变区间,采用扫描电镜和光学显微镜分析了不同拉伸温度对应的断口宏观形貌及断口附近组织组成.该钢种零塑性温度和零强度温度分别为1425℃和1430℃,第Ⅰ脆性区间为1400℃-熔点,第Ⅲ脆性区间为800-925℃.第Ⅲ脆性区脆化的原因是α铁素体从γ晶界析出,试样从975℃冷却至700℃过程中,随着α铁素体析出比例的增大,断面收缩率先减小后增大.基体α铁素体比例为8.1%时（850℃）,断面收缩率降至28.9%;而拉伸温度在800℃以下时,基体α铁素体比例超过16.7%,断面收缩率回升至38.5%以上.该钢种在1275.6℃时开始析出少量粗大的Al N颗粒,但对钢的热塑性没有影响