通过物理和数学模拟研究了一种新型中间包流控装置——阻流器对中间包内流场的影响.并通过同传统的单档墙、坝下中间包内流场的比较,得出阻流器可改变中间包内传统的流场,使钢液由长水口注入中间包后再返回自身,从而消除了中间包短流,发展了表面流,延长了滞止时间和平均停留时间,有利于中间包内夹杂物的去除.在较大的拉速下使用单档墙+单坝+阻流器的组合结构,效果更好.数学模型计算出的流场同水模型实验吻合较好

通过选择乳状液滴模拟夹杂物和连铸中间包水模型实验,考察了控流装置、浇铸速度、夹杂物粒径对中间包内夹杂物去除行为的影响规律.结果表明:挡墙-挡坝组合控流夹杂物去除效果最佳,中间包内强湍流区夹杂物的碰撞聚合以及向上和表面流速的增加是主因;中间包注流区加入抑湍器,虽然其流体流动特征发生改变,但对夹杂物去除率的影响并不显著;较高的浇铸速度下,单纯靠控流装置的优化已不能很好地改善夹杂物的去除效果

针对某厂三流异型坯中间包，建立了相似比为1∶2的水模型，使用F曲线对不同控流装置下的中间包流场特性进行分析与优化。实验内容包括原型控流装置、湍流抑制器无挡坝、湍流抑制器加挡坝组合。结果表明，原型中间包中部水口存在短路流，水口间流动的差异性较大，可能导致三个铸流的铸坯温度和洁净度不均匀，进而发生同炉次各铸坯质量稳定性差的问题。采用湍流抑制器无挡坝控流装置，湍流抑制器导流孔夹角为60°时，短路流出现在中部；导流孔夹角为86°时，无短路流，各流一致性变好；导流孔夹角为110°时，两侧水口出现短路流，各流一致性优于前两个角度。中间包的各流一致性与死区比例并无相关性，一致性良好的中间包流场，其死区比例并不一定小。优化后的中间包湍流抑制器导流孔夹角为110°，挡坝距离中间包中心2400 mm，中间包内无短路流，1#、2#水口一致性最佳，死区由17.89 %减小到9.67 %，减小率为11.25 %，F曲线标准差最大值由0.3减小到0.016

以轴向流吸附器内部流场为研究对象,采用CFD软件对其内部气体流动特性进行数值模拟.比较轴向流吸附器内无气体分布器、仅加装单一多孔板气体分布器、加装多孔板气体分布器与单级挡板相结合等3种方式对吸附器内部流场均匀分布的影响.未加装气体分布器的轴向流吸附器内部气流分布严重不均;仅加装单一多孔板气体分布器的轴向流吸附器内部流场的气体流动稍有改善,但气流分布仍不均匀;加装多孔板气体分布器与单级挡板相结合的方式,吸附器内部流场的气体流动得到明显改善.多孔板气体分布器与单级挡板组合使用时,保持气体分布器开孔率不变,开孔孔径为0.003 m时气流分布最为均匀,效果最好;保持开孔孔径不变,气体分布器的开孔率为0.388时气流分布最为均匀

针对传统算法在抗光照变化影响、大位移光流和异质点滤除等方面的不足,从人类视觉认知机理出发,提出了一种基于机器学习和生物模型的运动自适应V1-MT (motion-adaptive V1-MT,MAV1MT)序列图像光流估计算法.首先,引入基于ROF模型的结构纹理分解(structure-texture decomposition,STD)技术,有效解决了光照和色彩变化的影响.其次,利用多V1细胞加权组合及非线性正则化模拟MT细胞模型,并结合岭回归训练学习得到运动自适应的权重,解决对目标的运动速度感知问题.最后,引入由粗到精的增强方法和图像金字塔局部运动估计采样,将V1-MT运动估计模型应用于实际大位移视频序列.理论分析和实验结果表明,新方法能更加拟合人眼视觉信息处理特性,对视频序列具有普适、有效、鲁棒的运动感知性能