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

以铌硅基高温合金定向凝固铸造过程为对象，通过实验测试和反求法确定了铌硅基高温合金和型壳的热物性参数，以及凝固过程各界面换热系数等边界条件；利用ProCAST软件对不同抽拉速率下铌硅基高温合金凝固过程温度场进行了模拟。结果表明，随着抽拉速率由5 mm·min?1增加到10 mm·min?1，固/液界面离液态金属锡表面的距离由12.1 mm下降到8.2 mm；平均糊状区宽度逐渐变窄，由11.5 mm减小到10.4 mm。针对抽拉速率为5 mm·min?1的实验结果表明，数值模拟结果与实际定向凝固实验获得的一次枝晶间距差异在6%以内，从一个方面验证了温度场模拟结果的正确性，相关结果可为铌硅基高温合金叶片定向凝固铸造参数的确定提供参考

（1） 概念及基本性质 定义：设 {X , k 1} k 是独立同分布，取值非负的随机变量，分 布函数为

下面讨论在条件N(1)=n下,S,S2…,S,的条件分布问题。 定理:设{N()t≥0}为时齐 Poission过程,则对v0