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线连续铸造工艺中的模型建立与求解
" I( P, g6 g4 b# A$ Q钢铁以其低廉的原材料成本,较好的加工性能及优秀的可回收性,成为全球主要的基础4 L' w, ?% P) e1 \. c
原材料。随着社会、经济的不断发展,在钢铁工业方面,无论是理论基础,还是技术工艺,$ \! z1 g+ h3 ~& y. b6 e
都取得了长足的进步。尤其连续铸造的出现,使钢铁厂的工艺流程产生了深刻的变化,整体. o% L$ H( T1 T( o
系统的优化和智能控制的重要性逐渐凸显,尤其通过对具体工艺采用建模、大数据等先进手1 u y/ T6 ~! e; s
段,能更为精确优化生产工艺,提高产品质量,降低成本。
9 Q$ z. I7 ?- h4 Z+ h9 B/ {连续铸造工艺流程是将钢水先从钢包(或称“大包”)内流入中间包(或称“中包”)进
: i: v, `% r# {8 {: K7 r2 F行缓冲,再从中间包向下流出,经由冷却设备逐渐降温凝固,形成固态铸坯。不断的有钢水
( Q5 Z6 O" _6 a% x3 I从中间包向下流出,也会有钢液从上方流入。在钢水流动的过程中,有一重要流程叫做混钢, S u" j: m& w l! J# B- c+ s6 g
即前后两炉成分不同的钢水相混合。中间包内已经存在一定体积的钢水,其成分和即将流入
! y5 D$ F( Y4 ~' I$ ~中间包的钢水有较大的区别,两种不同成分的钢水混合凝固后形成的钢材称为混钢段。混钢
% ^" s i+ K! C! n$ c段的成分既不符合之前产品的要求,也不符合之后产品的要求,造成了大量的浪费。在工业
: L+ m2 G2 O& R, t生产中,我们需要较为精确的定位此段钢材的位置,尽可能少的切除不符合产品要求的钢材,5 o9 o. g7 b: N5 i0 {
以节约成本,提高效益。) m, L5 ?2 E4 Z6 W* n
根据上述背景,提出以下问题:由于中间包内流场、化学成分的变化无法直接观测,请
3 j M+ A; `3 C以所给中间包尺寸(见图1)和连铸参数为例,应用现代数学、统计及数据分析方法,对该$ L% Z, F) S% d& n
混钢过程进行模拟和预测。具体要求如下:* M/ C. ]( z- K" ^' `3 F
(1)模拟前后两种钢水的混合过程,并建立中间包水口附近钢水的成分(即中间包流出
* ?. Q6 W _ o钢水的成分)随着注入下一炉钢水而发生的变化规律模型;! v; Z# u9 }) c* s6 P5 v
(2)模拟计算混钢段的体积及混钢铸坯的长度;" m' ]$ g h9 z. P% m( h* u( h0 d
(3)模拟计算混钢过程的持续时间(即水口附近钢水成分超出两种钢种规定成分要求持4 [3 b A9 _% s* Q E$ X3 |
续的时间)。
9 z2 D0 w' m! f3 Q/ s图1 中间包尺寸
9 r- `4 n+ z* r3 l: u7 ^# ]连铸参数:
0 N* l$ s' X) E* R下一炉大包钢水开始注入中包时,中包剩余钢水20 吨。注入钢水速度6 吨/分钟,目标1 X" ~; R$ ]1 c5 r" f
钢水重量30 吨。铸机拉速每分钟4.5 米,铸坯断面72*1550 毫米。热态钢水比重7.6 吨/立
7 g- Z! ?, }2 N& F方米。热态铸坯比重7.6 吨/立方米。当前炉次与下一炉次的成分见下表。* A; C! R4 @8 h
当前炉次成分重量百分含量
; Z2 Y4 }3 m& ^+ T元素上限目标(钢种1) 下限实际! e% P( h# M5 }+ F1 S
C 0.018 0.220 0.200 0.200
9 _7 C# w4 t6 u3 X) [0 _- C& sSI 0.200 0.350 0.275 0.290
, |+ s' Z, C/ j ], ]MN 0.350 0.600 0.475 0.510, b/ Z+ u- f9 ]
P 0.025 0.020 0.000 0.015
8 _- F# D# ~ ^" B! ?4 k" SS 0.012 0.008 0.000 0.006
% A* n' X. E) B+ E' |下一炉次成分重量百分含量
B% u2 ]" C. C2 Q, O元素上限目标(钢种2) 下限实际% @$ Z5 a- N% o! E
C 0.430 0.480 0.455 0.4554 r# C# \, G q
SI 0.200 0.350 0.265 0.265
5 F" [3 k4 Y. g( kMN 0.550 0.750 0.650 0.650
, |% H: S( Y4 v& R6 {% ^7 V5 ZP 0.025 0.020 0.000 0.019' f C ~" V' O9 h+ X1 h1 X5 _, d
S 0.012 0.008 0.000 0.007
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