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

超低碳钢常用于生产汽车面板等表面质量要求较高的产品.连铸坯皮下的钩状坯壳很容易捕集夹杂物导致冷轧钢板表面出现翘皮、亮/暗线等缺陷,对产品质量具有严重危害.采用数值模拟分析了钩状坯壳的形成和演变过程.将计算的初生坯壳形状制作成物理模型,模拟了夹杂物在凝固前沿被捕集的过程,并对凝固钩区域不同位置的夹杂物的受力特征进行了分析.结果表明,凝固钩在弯月面中形成以后,不会直接湮没进坯壳内,而是要经历熔化、变粗、生长、湮没等逐步演变的过程.数值模型预测拉速1.3 m·min-1条件下最终存留在坯壳中的凝固钩深度约为2.5 mm,这与实际观察到的钩状坯壳的尺寸基本一致.模拟得到的钩状坯壳形貌与铸坯表层和漏钢坯壳的金相特征较为接近.夹杂物最容易在凝固钩下表面被捕集,不容易在凝固钩上表面被捕集,特别是对尺寸相对较大的夹杂物.但是溢流发生时,靠近弯月面处的夹杂物可能随着钢流进入到初生凝固钩上部而被快速冷却的钢液包裹.两道凝固钩之间的坯壳由于其凝固前沿处于垂直分布,小于100 μm夹杂物可能被捕集而大尺寸夹杂物不易被捕集

以国内某钢厂220 mm×1800 mm板坯连铸结晶器为原型,根据相似性原理建立相似比为0.6的水模型,利用粒子图像测速技术(PIV)对比不同浸入式水口(SEN)的出口角度、浸入深度及水口底部结构条件下的结晶器内流场流速特征,同时使用波高仪对液面波动振幅进行实时监测,并结合F数分析各SEN条件对结晶器内钢液流动特征.研究发现,在各浸入式水口条件下,位于结晶器液面1/4宽面处附近出现矢量流速向下的剪切流,同时在水口附近发现不规则漩涡.试验结果表明:浸入式水口的出口角度、浸入深度的增加能够强化上回旋区缓冲作用,降低结晶器液面表面流速;尽管凹底结构SEN能减弱钢液湍动能,但其对1/4宽面处剪切流速度的影响不大.另外,液面波动幅度和F数变化规律一致,且当浸入式水口出口角度15°、20°,浸入深度135 mm、145 mm条件下波幅与F数最为合理,从而减小或避免液面卷渣,提高连铸坯质量

一、智能建筑的诞生: “智能建筑”的概念是在二十世纪八十年代提出,世界 上的第一幢智能建筑于1984年诞生在美国哈特福德(Hartford )市。随后讯速在美国、日本、欧洲这些发达国家及世界各地 蓬勃发展起来。 我国于90年代才刚刚起步,但它的发展速度迅猛,特别 是在深圳、广东、珠海、上海等沿海城市及北京发展得非常快 。但在我国的其他地区发展相对来说较慢一些。 近几年来,“智能建筑”这个名词我们谁都不是很陌生 ,但无论在国际或在国内,都没有一个统一定义。其重要原因 是:智能建筑是信息时代的产物,如今科学技术处于高速发展 阶段,许多新技术、新成果将随时应用于建筑技术中,使其具 体内容相应不断发展和变化