第一节 概述 第二节 加重质选择 第三节 重介悬浮液性质 4.4.1 圆锥形重介质旋流器 4.4.2 圆筒形旋流器 4.3 重介质分选机 4.4 旋转重介质选矿 4.5 悬浮液的回收与净化 4.6 悬浮液自动控制 4.7 干法选煤

在连铸生产过程,结晶器液位易受许多复杂和不确定因素影响,难以控制.为此提出一种新的变结构模糊控制器.在这个控制器中,采用一种基于改进的聚类算法的双层ISODATA算法的状态识别方法;并且在控制器中用遗传算法优化模糊规则的条数和内容及隶属函数,使推理速度和控制系统的鲁棒性大大改善.仿真结果令人满意

采用真空熔炼、氩气保护下拉式连续定向凝固方法制备了直径为6mm的Cu-12%Al(质量分数)合金线材,并研究了结晶器长度、熔体温度和拉坯速度对线材表面质量、组织和力学性能的影响.结果表明:在结晶器长度为20~40mm,熔体温度为1100~1250℃,拉坯速度为10~70mm·min-1范围内,可以稳定制备出具有单晶或柱状晶组织的线材.缩短结晶器长度、提高熔体温度或拉坯速度均有利于改善线材表面质量;降低熔体温度、增加结晶器长度或提高拉坯速度连铸有利于获得连续柱状晶组织.当结晶器长度为30mm,熔体温度为1100~1150℃,拉坯速度为10~70mm·min-1时,线材横截面晶粒尺寸随拉坯速度的增加先减小而后增加.在结晶器长度30mm,熔体温度1150℃,拉坯速度30mm·min-1条件下制备的连续柱状晶组织线材,其延伸率可达25.7%

连续定向凝固过程中结晶器的温度分布对固-液界面位置和形状具有重要影响.在建立三维物理模型以及确定材料热物性参数、边界条件与冷却水对流换热系数计算方法的基础上,采用ANSYS有限元软件对不同参数组合条件下镍钛形状记忆合金线坯连续定向凝固的稳态温度场进行了数值模拟.研究结果表明,在所给定的模型及各种参数条件下,镍钛形状记忆合金在结晶器内可以完成凝固过程,且固-液界面呈平直状,具备了进行连续定向凝固制备的基本条件

采用大涡模拟研究连铸钢水非定常湍流特性，比较了雷诺平均数学模型与大涡模拟数学模型对预测结晶器内钢水湍流运动的影响.模型采用一种低温液态金属模型的超声波多普勒速度仪（UDV）的测量结果进行验证，表明大涡模拟比雷诺平均模拟与实验测量结果更加吻合.瞬态湍流研究表明，大涡模拟优于雷诺平均数学模型，能够捕捉到水口附近高频率的湍流脉动现象.水口出流钢水区域内小尺度湍流结构起支配作用，射流以阶梯状上下摆动向结晶器内扩散.受湍流大尺度作用，结晶器内流场偏流现象始终存在，并且呈周期性变化，随着对流场时间平均的增加，结晶器内的不对称现象逐渐消除

利用染料示踪法,采用波高传感器和旋桨式流速仪在全比例水模型中研究了四种浸入式水口(A型:凹型,15°(上角度)-15°(下角度);B型:凸型,15°-15°;C型:凹型,40°-15°,D型:凸型,40°-15°)下板坯连铸结晶器内的流场和液面特征.发现采用凹型水口时结晶器液面的波动与表面流速均小于凸型水口.凹型水口F的表面流速变化的功率(频率为0.03~0.1Hz)比凸型水口小约50%,所以凹型水口更有利于减少结晶器内卷渣的发生.在高拉速条件下(拉速为1.8m·min-1,较大的水口出口上角度有利于抑制水口出口流股的漩涡流,进而减少剪切卷渣的发生.四种水口中C型水口条件下结晶器液面的表面流速最小,约为0.27m·s-1,为提高拉速留有较大余地,所以适合高拉速连铸的最佳浸入式水口为C型

为实现结晶器过程可视化和辅助漏钢预报技术，提出一种等值线区域填充法快速高效绘制直观的结晶器在线热像图的方法.该方法通过离散数据网格化、等值线生成和等值多边形填充绘制云图.其中，等值线生成采用网格序列法和单元剖分法结合，避免了已往的等值线追踪和二义性问题，高效准确，实现简单.将该方法与扫描母元法相比，前者绘制云图速度快，保证了精度和质量，优于后者，且算法复杂度的分析也证明了前者时间效率较高.实际应用结果表明，该方法绘制的结晶器在线热像图能很好地反映正常和非正常情况下结晶器内部温度场的特征，可满足实际生产要求

针对 Fe-C二元合金,建立了描述反向凝固器内伴随相变的湍流流动和传热过程的二维稳态数学模型.应用连续统一方程模拟固液相变过程,并假设两相区为疏松介质,对其中的流动应用Darcy法则.湍流现象则通过Launder-Sharma的к-ε双方程低雷诺数修正模型描述.采用Simple算法对凝固器内的速度场和温度场进行了模拟计算,并讨论了母带的厚度、入口温度和补充钢液的过热度等操作参数对相变过程的影响.分析表明母带停留时间是影响新生相生长的关键参数,即反向凝固器高度与母带拉速的比值应控制在一定的范围内

铁水扒渣检测系统是一套基于机器视觉的扒渣评级系统,其主要作用是采用高分辨率摄像器观察铁水罐中实时情况,通过工控机采集成像,分析图像中铁渣的厚度和范围,并对照评级工艺条件评判出扒渣的等级.本系统提高在线扒渣等级评判的自动化水平,降低工人经验判别不稳定因素的影响,实现工人的劳动保护

针对现今煤岩图像识别方法的缺乏与不足,为了挖掘新的煤岩图像识别方法以及更好地处理高维煤岩图像数据,提出了基于最大池化稀疏编码的煤岩识别方法.本方法在提取煤岩图像特征时加入了池化操作,在分类识别时采用了集成分类器,即多个弱分类器组成一个强分类器.实验结果表明:最大池化稀疏编码的特征提取方式能简单有效表达煤岩图像的纹理特征,大大增强煤岩图像的可区分性,获得较高的识别率,并且具有良好的识别稳定性.研究结果可为煤岩界面的自动识别提供新的思路和方法