全废钢连续加料电弧炉内长电弧作为炉内主要的能量来源，对废钢熔化及钢液升温至关重要。采用磁矢量势的磁流体动力学方法建立了电弧炉内电弧的数值模型，并基于该数值模型对电弧炉内电磁场、温度场和流场进行耦合求解，研究了电流大小、弧长对电弧炉内电弧的温度、速度、压力及气体剪切力特性的影响。结果表明，全废钢连续加料电弧炉内电弧等离子体呈“长钟型”分布，电弧柱较细长；随着电流增大，电弧有效作用范围增大，阳极表面电弧压力和气体剪切力增大；随着弧长增加，电弧有效作用范围减小，阳极表面的电弧压力和气体剪切力减小。短弧操作对熔池冲击剧烈，长弧操作熔池较为平稳，合理控制电流和弧长能有效提高电弧热效率

本章重点：1.杆件的均匀加热、冷却过程的变形与应力 2.长板条在不均匀温度场作用下的变形与应力 3.焊接残余变形 4.预防和矫正残余变形的方法 5.焊接残余应力 6.焊接残余应力的调节及消除措施 本章难点：1.杆件的均匀加热、冷却过程的变形与应力 2.长板条在不均匀温度场作用下的变形与应力 3.焊接残余变形 4.焊接残余应力

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针对提高Wi-Fi指纹室内定位技术性能，提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional neural networks，CNN）的信道状态信息（Channel state information，CSI）指纹室内定位方法。在离线阶段联合定位环境参考点的幅度差和相位差信息，利用CNN进行训练，保存训练后的CNN网络模型作为指纹；在线阶段，针对不同实验场景，对测试数据的幅度差信息和相位差信息进行加权处理，引入改进的基于概率的指纹匹配算法，利用待定位点的CSI信息并通过CNN网络模型预测待定位点的坐标。此外，为增强算法普适性，针对复杂室内场景，提出了双节点定位方案来提高定位精度。在廊厅和实验室室内两种不同定位场景进行了实验，信息联合定位算法分别获得了24.7 cm和48.1 cm的平均定位误差，验证了基于CNN的CSI幅度差和相位差联合定位算法的有效性

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为了提高实际生产中中间包等离子加热热效率，改善中间包内钢液流动状态，本文根据某钢厂中间包原型，通过物理模拟对比研究了有无等离子加热和不同等离子加热位置下中间包内温度场和流场的变化情况。研究结果表明，在无等离子加热条件下，中间包内死区比例较高，达到了36%，死区主要集中在中间包挡墙外侧上部区域；当加热位置位于挡墙外侧时，中间包内死区比例与不加热时相差不大，靠近加热位置处的温度急剧上升，挡墙内外两侧的温度差较大，中间包内整体温度分布不均匀；加热位置位于挡墙内侧时，中间包死区比例明显降低，达到29.2%，平均停留时间约增加57 s，出水口温度明显上升（约7 ℃），中间包内温度分布更均匀

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