钢管光亮退火炉数学模型的建立与应用

以钢管光亮退火炉为研究对象,建立了钢管加热、冷却过程的数学模型,采用理论分析、数值仿真等方法研究分析钢管加热、冷却过程与炉膛的传热机理,开发出钢管光亮退火炉模型控制系统,并根据现场生产检测数据对模型进行了验证。结果表明,该模型计算精度较高,在线控制系统运行稳定,可满足实际生产的要求,并取得了很好的控制效果。应用该模型,有利于提高钢管光亮退火炉的加热质量,缩短加热时间,提高钢管产量。

利用BP神经网络解决钢板出炉目标温度的实践

热轧加热炉作为轧制的前序工艺,钢坯出炉温度会对轧制环节产生直接的影响。目前许多加热炉燃烧控制模型所控制的钢坯出炉目标温度与粗轧终轧温度之间存在偏差,利用BP神经的方法在这两者之间建立了联系,并利用现场数据进行了验证。

方坯加热炉二维温度模型

开发了一种可用于方坯加热炉加热制度分析以及实时计算的方坯二维温度模型,该模型包括沿炉长方向的温度分布计算,方坯表面热流密度计算以及方坯内部二维热传导计算。加热炉炉长方向炉温分布根据热电偶测温数据获得;根据总括热吸收率方法计算方坯上、下表面的热流密度数值,并由此计算方坯侧面热流密度;对方坯内部热传导建立二维差分方程组,并利用ADI和TDMA算法进行求解。通过埋偶试验验证了模型方法的正确性,在某钢厂高线加热炉的运行测试表明,模型能够用于辅助制定钢种的加热制度,在线计算则表明了模型计算的通用性和实时性。