综述铸造起重机

铸造起重机是炼钢工艺中的主要设备,用于炼钢车间吊运钢水或铁水,在高温、多尘的恶劣环境中工作,本文介绍了铸造起重机的种类、特点,各种机型的优缺点以及对铸造起重机的特殊要求等,供设计者和使用者参考。

紧急制动器在铸造起重机主起升机构上的应用

通过对起升机构布置形式的分析对比,阐述了紧急制动器在铸造起重机主起升机构上使用的必要性,以及有关起升机构失效保护与机电联锁的动作过程,可作为起升机构自身安全设计的参考。

造成铸造起重机重大事故的危险点

铸造起重机是铸钢厂、炼钢连铸厂的关键设备,主要用于吊运液态金属,如出现重大事故,会造成人员重大伤亡、设备损毁的恶性后果。因此,铸造起重机是起重设备中安全级别要求最高的。文中针对可能造成铸造起重机重大事故的机构及部件,从安装、使用、维护等方面分析其危险点,供设计者设计时参考,使用者防范监检。

CPR1000反应堆厂房环形起重机用5t X-Y高安全葫芦

介绍了CPR1000反应堆厂房环形起重机用首台5t X-Y高安全葫芦国产化研发方案、功能技术要求、性能参数、结构组成、性能特点及安全控制系统。经过优化设计,使整机结构紧凑合理,具备高安全性能,满足CPR1000环形起重机技术要求,填补了国内空白并降低了采购成本。

轧机减速机润滑系统常见问题及解决方法

对轧机减速机润滑系统设计、常见使用问题及其解决方法加以阐述,并对具体设计、计算提供一些参考方法。

超长箱形结构现场对接焊接的应力分析及工艺方案

分析了箱形结构对接板在自由状态、受到约束状态、载荷作用下和工作应力与残余应力叠加时施焊的应力状态,探讨了降低焊接残余应力水平、提高现场焊接质量的工艺方案。指出了2段梁在对接焊接时,降低约束作用、减小残余应力是制订箱形梁对接工艺的关键。

转炉托圈制造研究

通过制作专用测量胎具,利用专门测量工具和专业测量方法,检测耳轴的同轴度,并在焊接过程中进行实时监控托圈耳轴同轴度的变化趋势和变化量,适时调整焊接顺序和焊接速度,控制过程中的变化趋势。目前我公司生产制造的一类是耳轴和耳轴板是焊接式转炉托圈,另一类是耳轴和耳轴支块是套装式转炉托圈,随着冶金技术的发展,转炉正向多样化大吨位方向发展,研究和掌握各种类型的转炉托圈制造技术是我们占领转炉市场的必备条件,本文以耳轴和耳轴板支块套装式的转炉托圈为例,讲述整个转炉托圈制造过程。

板坯连铸粘结过程中粘结点和热点行为研究

粘结漏钢是高拉速下铸机易于发生的重大事故,由于对粘结后坯壳的凝固缺乏认识,生产中在遇到漏钢后常不采用降低拉速的做法,而是迅速停浇,这样不仅影响整个连铸过程的节奏,而且还造成物质上的更大损失。本文以一种粘结机理为基础,详细地讨论了粘结点与热点的概念,并通过计算阐述了通过降低拉速来处理漏钢事故(消除热点)是完全可行的。以某实际铸机及其振动参数为例,当拉速降低到0.4m/min,热点在出结晶器时其凝固坯壳厚度可能超过20mm,可以避免粘结漏钢事故带来的危险。

连铸粘结漏钢成因机理分析

粘结漏钢是连铸过程中漏钢的主要形式,许多文献都尝试解释结晶器中的粘结现象。本文认为其成因应从整个结晶器包括物质流进出的平衡、拉坯过程中摩擦阻力的变化以及产生粘结的现象等各方面的因素来综合考虑。基于弄清整个结晶器的进出物流平衡来分析粘结形成原因,可为开发有效的漏钢预报系统提供有力的依据。

不锈钢板坯宽度对结晶器内钢水流动和温度状态影响

利用数值模拟方法对比分析了不同不锈钢板坯宽度下结晶器内钢水流动和温度分布情况。结果表明,在同一浸入式水口结构和工艺参数条件下,随着结晶器宽度的增加,侧孔注流在窄面的冲击位置下降,冲击强度减弱,钢液面处钢水卷渣和液面裸露的几率减小,但液面处钢水温度降低。其中,当铸坯断面大于1360mm时,结晶器内钢水对窄面中心的冲击速度和钢液面处钢水表面流速变化不大。综合表明,该水口浇注不锈钢板坯的适宜宽度范围为1360～1600mm.

水口侧孔角度对不锈钢板坯连铸结晶器内流场和温度场的影响

利用数值模拟方法对比分析了不同浸入式水口倾角角度下结晶器内钢水流场和温度场的分布情况。结果表明,在同一结晶器断面宽度和工艺参数条件下,随着水口侧孔倾角角度的增加,侧孔注流在窄面的冲击位置上升,冲击强度减小,钢液面处钢水卷渣和液面裸露的几率增加,钢液面处钢水温度增加。其中,当水口侧孔角度为向上0°和5°时,钢液面处钢水表面流速变化相对较小,说明对于该断面不锈钢板坯,水口侧孔倾角角度在0°～5°范围内时在利于铸坯质量的提高.

连铸坯内裂纹预报模型开发

针对国内某特钢厂大方坯连铸机产品质量现状,确定以其常见的角部内裂、中间裂纹、中心裂纹等内裂纹作为研究对象,选取16个与之相关的工艺参数,利用BP神经网络建立了这3种典型缺陷的预报模型。该模型网络拓扑结构为16-12-3,并以现场采集的生产过程数据和动态热跟踪模型计算结果作为预报模型的训练样本和测试样本。大量测试结果表明,所构建的预测模型精度较高,能够满足生产应用的要求。基于训练成熟的神经网络,进一步开发出铸坯质量在线预报模型,实现了连铸坯内部质量的在线实时判定。