新型钢包的温度场及其影响因素模拟分析

以具有纳米保温材料内衬的新型钢包为研究对象,通过建立三维有限元模型,运用ANSYS软件分析该种新型钢包与传统钢包在烤包和盛钢两种工况下的温度分布,并研究纳米绝热材料的导热系数对新型钢包温度场的影响。结果表明,在两种工况下新型钢包的温度分布均优于传统钢包,新型钢包包壳的最高温度明显低于传统钢包包壳的最高温度,新型钢包的保温隔热性能比传统钢包更加优良;在一定范围内,新型钢包包壳的温度随纳米材料导热系数的降低而不断下降,当纳米材料导热系数降低80%时,新型钢包包壳的温度分布更加均匀,包壳的最高温度降幅最大,新型钢包的热量损失更小,其保温性能得到明显提升。

基于物料模型的GMDH神经网络LF终点温度预测

针对LF冶炼终点温度影响因素的复杂性,提出以自组织数据挖掘原理为核心的GMDH神经网络对钢水终点温度进行预测,±5℃内误差的命中率为78.31%,±7.5℃内误差的命中率为92.77%;建立物料的热效应模型,通过不同物料加入钢水中的热效应计算,将LF精炼过程中加入的物料折算为一个输入因素,改进的GMDH神经网络对钢水温度预测,±5℃内误差的命中率为88.72%,±7.5℃内误差的命中率为98.44%,基于物料模型的GMDH神经网络不仅在命中率上有显著提高,而且对冶炼多钢种导致的物料结构改变有更好的适应能力。