为了准确预报我国钢铁工业未来生产结构、能耗和排放情况，构建了钢铁生产、加工、消费、折旧的全生命周期模型和基于人均钢铁存储量的产量预测模型，结合工序能耗和排放特征，针对基准、折旧寿命延长、废钢回收率提升、能源效率提高及综合等五种情景进行了情景预测.中国钢铁产量、能耗和排放会历经一个峰值后下降，电炉短流程会逐渐替代高炉长流程成为主流.流程结构转变是未来中国钢铁行业节能减排的关键\红利\，而节能技术的作用在后期越发凸显.中国钢铁行业要达到2050年减排一半的目标，需结合综合情景实施生产结构调整、废钢回收、节能减排技术推广等相应措施

STEP7是用于 SIMATIC可编程逻辑控制器的组态 和编程的标准软件包。它是 SIMATIC工业软件的组成部 分 STEP7标准软件包具有强大的功能,主要有:

在青岛典型的工业海洋大气环境下,进行硼硫酸阳极氧化6061铝合金与不同表面状态的30CrMnSiNi2A结构钢偶接件的户外大气暴露试验,通过电化学测试、腐蚀产物分析、力学性能检测、断口分析等,研究了偶接件中阳极氧化6061铝合金的腐蚀规律与机理.结果表明:经1 a户外大气暴露试验后,与镀镉钛结构钢偶接的6061阳极氧化铝合金力学性能最优,其强度σb和延伸率δ分别比原始试样下降6.45%和4.39%,远优于与结构钢裸材偶接的阳极氧化6061铝合金试样(分别下降10%和62.28%),略优于未偶接试样(分别下降6.77%和10.74%).沿晶腐蚀和表面点蚀是导致阳极氧化6061铝合金力学性能下降的主要原因,最严重的沿晶腐蚀裂纹深度达150 μm.青岛大气中的硫化物不仅会侵蚀试样表面形成硫酸铝,还会浸入到晶界促进沿晶腐蚀

从凝固偏析理论、凝固方法、生产工艺及合金设计等方面,综述了H13钢中液析碳化物的研究进展,阐明了H13钢的生产工艺对液析碳化物析出的影响.H13钢中的液析碳化物是由于凝固偏析而在枝晶间区域产生的,根据形貌的不同可分为多边形、长条形、块状及共晶的层片状;根据结构不同可分为MC型、M6C型、M7C3或M23C6型;根据成分的不同可分为富Mo型、富V型和富Ti、Nb型.H13钢在服役过程中,受外力作用时会在液析碳化物处形成裂纹,严重降低材料的韧性,控制液析碳化物的数量和尺寸可以减小其危害.工业生产条件下控制H13钢中液析碳化物的主要手段有凝固控制、变质处理、铸锭高温扩散和合金成分优化等.其中凝固过程控制及变质处理可以控制液析碳化物的尺寸、数量及在凝固过程中的生成时机,但无法完全避免液析碳化物的产生.对H13钢进行合金成分优化可以改变液析碳化物的稳定性.铸锭高温扩散是控制H13钢中液析碳化物的最主要手段,但工业生产中采用的具体加热温度和保温时间有待进一步研究

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

随着无人工厂、智能安监等技术在制造业领域的深入应用，以视觉识别预警系统为代表的复杂环境下动态识别技术成为智能工业领域的重要研究内容之一。在本文所述的工业级视觉识别预警系统中，操作人员头发区域由于其具有移动形态非规则性、运动无规律性的特点，在动态图像中的实时分割较为困难。针对此问题，提出一种基于SiamMask模型的时空预测移动目标跟踪算法。该算法将基于PyTorch深度学习框架的SiamMask单目标跟踪算法与ROI检测及STC时空上下文预测算法相融合，根据目标时空关系的在线学习，预测新的目标位置并对SiamMask模型进行算法校正，实现视频序列中的目标快速识别。实验结果表明，所提出的算法能够克服环境干扰、目标遮挡对跟踪效果的影响，将目标跟踪误识别率降低至0.156%。该算法计算时间成本为每秒30帧，比改进前的SiamMask模型帧率每秒提高3.2帧，算法效率提高11.94%。该算法达到视觉识别预警系统准确性、实时性的要求，对移动目标识别算法模型的复杂环境应用具有借鉴意义

多轴联动下的串联多关节工业机器人在空间轨迹运动时，在时间上保证各关节轴单独具有良好的跟踪性能，而由于机械电气的迟滞效应，并不能完全保证理想的轮廓轨迹，这说明各个伺服轴的运动在几何空间中的同步非常重要。针对运动指令与实际位置之间的迟滞所带来的机器人末端轮廓精度不高的问题，本文结合工业机器人现有的运动学和动力学以及传统的PID控制理论，研究了六关节机器人位置域控制算法。将机器人空间轮廓轨迹的控制，通过采用主?从运动关系实时建立的方法，将时域中的各个伺服关节的同步控制方法，变换到位置域的各个伺服关节的主?从跟随的控制方法，在实现位置域的同步控制的同时，引入基于位置域的PD控制，减少了主?从跟随控制的跟随误差，从而整体提高机器人末端的轮廓运动精度。该方法在Linux CNC(Computerized Numerical Control)数控系统上，以某公司HSR-JR605机器人为对象进行了实验，证明采用位置域控制方法对六关节机器人空间运动轨迹精度的提高有积极作用

第一节工业企业生产过程与类型 一、生产过程及其组成 工业企业生产过程包括: 生产技术准备过程一如产品设计、工艺准备等 基本生产过程一如毛坯制造、机加工等 辅助生产过程一一如送变电、设备维修等 生产服务过程一一如产成品和工具保管等 副业生产过程一一如边脚余料利用等

Ca和Sr是铸造铝硅合金中最有效的变质元素,一般在浇铸前以中间合金的形式加入.然而在废杂铝熔铸再生工业中,原料中常含有微量的Ca和Sr,预控它们在熔炼过程中的含量变化是它们再利用的前提.本文以工业A356铸锭为原料,实验研究了熔炼温度和保温时间对Ca和Sr质量分数变化规律的影响.结果表明:Ca和Sr质量分数随着保温时间延长均呈Exp3P2规律下降,且随熔炼温度升高质量分数下降速率均逐渐提高.根据热力学和动力学分析可知,在废杂铝熔炼再生过程前期主要发生[Ca]和[Sr]与熔体中的氧发生氧化反应生成CaO和SrO,这些氧化物又会与Al2O3反应生成Al2O3·6CaO和Al2O3·SrO,经扒渣操作后Ca和Sr质量分数下降.在熔炼中后期,[Ca]和[Sr]以扩散至熔体表层还原Al2O3的方式使它们的质量分数降低.计算得出在660~740℃熔炼A356合金时Ca和Sr氧化反应的表观活化能分别为182.6 kJ·mol-1和117.8 kJ·mol-1,两者均受化学反应过程控制.根据Ca和Sr质量分数的变化规律建立了它们的质量分数预报模型,经生产验证表明预报误差均小于10%,可用于预报废杂铝熔炼再生过程Ca和Sr的质量分数

第一章总则 第10.1条工业用水软化、除盐设计,必须认真执行国家的技术经济政策,结 合工程特点,合理选用水源,节约能源和水资源,保护环境,改善劳动条件, 提高经济效益,并便于安装、操作和维修,做到技术先进,工艺合理,安全 适用