-
公开(公告)号：CN104690242A
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201510060782.2
申请日：2015-02-05
Applicant: 东北大学
IPC: B22D11/115 , B22D11/18
CPC classification number: B22D11/115 , B22D11/18
Abstract: 本发明公开了一种钢连铸凝固末端电磁搅拌位置的动态控制方法及装置，属于钢铁冶金连铸生产控制领域。采用通过连铸跟踪单元组成的双向链表建立连铸动态跟踪模型、实时采集连铸工艺参数，并计算连铸坯凝固信息。通过当前电磁搅拌位置与最佳电磁搅拌位置的比对，实时计算凝固末端电磁搅拌器所需位移量，确保凝固末端电磁搅拌器始终位于所浇钢种的最佳搅拌位置；装置包括弧形导轨、滑动机构、驱动机构和控制器；凝固末端电磁搅拌器固定安装在滑动机构上；滑动机构位于弧形导轨上；驱动机构的一端连接滑动机构，驱动机构的另一端连接控制器；本发明较好地解决了传统凝固末端电磁器不能随连铸工艺实时调节的难题，且现场实施效果良好。
-
公开(公告)号：CN104384469A
公开(公告)日：2015-03-04
申请号：CN201410779660.4
申请日：2014-12-16
Applicant: 东北大学
IPC: B22D11/16
CPC classification number: B22D11/18
Abstract: 一种钢连铸结晶器内初凝坯壳厚度的预测系统及方法，该系统包括信息采集模块、钢种热物性参数计算模块、结晶器初凝坯壳生长预测模块和结果输出模块；该方法包括：漏钢坯壳微观凝固组织检测；采集初始信息：计算钢液凝固过程中枝晶间溶质偏析和凝固路径进而获得钢种热物性参数的步骤；求解结晶器钢液流场、结晶器温度场和结晶器溶质场，并将结晶器内宏观传输过程与结晶器内微观凝固组织演变行为进行耦合,进一步预测连铸结晶器内部高温钢液凝固过程坯壳生长行为；将预测的结晶器内凝固组织形貌和结晶器内不同位置处的初凝坯壳厚度以及与初凝坯壳实际厚度的比较结果输出并显示。本发明能够精确预测结晶器内初凝坯壳的微观凝固行为。
-
公开(公告)号：CN103382514A
公开(公告)日：2013-11-06
申请号：CN201310306262.6
申请日：2013-07-19
Applicant: 东北大学 , 攀钢集团研究院有限公司
Abstract: 一种在线预测RH精炼过程中钢水成分的系统及方法，属于冶金精炼的生产控制领域，系统包括信息获取模块、脱气判断模块、气体含量比较模块、气体含量显示模块、脱碳判断模块、脱碳模块、温度实时获取模块、碳含量比较模块、碳含量显示模块、合金化判断模块、合金化模块、硅、锰含量修正模块、合金成分含量比较模块、合金含量显示模块、钢水成分显示模块。方法：脱气处理包括对钢水中氢、氮、氧的脱除，达到对应钢种的目标成分含量要求；脱碳处理达到对应钢种的碳含量要求为止；合金化处理到需要微调的合金成分满足目标成分要求范围时结束；本发明能够对钢水中的气体、碳、硅、锰、铬、钛含量进行准确预报。
-
公开(公告)号：CN102653835B
公开(公告)日：2013-08-21
申请号：CN201210141665.5
申请日：2012-05-09
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及冶金技术领域，具体涉及一种减少含硼钢宽厚板连铸坯角部横裂纹的方法。结晶器宽面和窄面水槽内的水流速度分别控制在6.6～7.0m/s和6.9～7.3m/s范围、入口水温控制在28℃～30℃；结晶器锥度应设置为1.05%～1.15%；结晶器保护渣熔点≤1150℃，粘度≤0.145(Pa·s1300℃)；二冷一区内外弧合计水量为95～110l/m2；足辊区左右侧合计水量为35～45l/m2；二冷吨钢比水量控制在0.45～0.65l/Kg范围内；铸坯角部及角部内15cm范围内水流密度≤25l/(m2·min)。本发明使含硼钢宽厚板连铸坯边角缺陷率从原来的12.6%降低至3.5%以内。
-
公开(公告)号：CN101362195A
公开(公告)日：2009-02-11
申请号：CN200810304476.9
申请日：2008-09-12
Applicant: 攀钢集团研究院有限公司 , 攀钢集团攀枝花钢铁研究院有限公司 , 攀枝花新钢钒股份有限公司 , 东北大学
Abstract: 本发明公开了一种钢铁生产中的大方坯连铸轻压下工艺，特别是涉及一种大方坯连铸轻压下压下量的控制方法。本发明所要解决的技术问题是提供一种能根据不同钢种确定大方坯连铸动态轻压下压下量的控制方法，采用如下方法得到压下量ΔS，(见上式)。采用本发明的压下量控制方法，可以快速有效地根据钢种变化情况，确定不同连铸工艺条件下所需的动态轻压下压下量；并明显减小铸坯中心偏析，减少甚至消除中心裂纹和中心疏松的出现。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120030295A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202411865769.X
申请日：2024-12-18
Applicant: 东北大学
Abstract: 本申请公开了一种液面周期性波动预测方法及装置、存储介质、计算机设备，方法包括：基于辊子直径、辊子间距、拉速及关键化学成分的元素含量，生成训练数据集，基于训练数据集分别训练多个目标评估预测模型，其中，目标评估预测模型包括随机森林模型、支持向量机模型及遗传算法优化反向传播神经网络模型；分别计算各目标评估预测模型在多种性能评估指标下的综合性能评估值，并将最大综合性能评估值所对应的目标评估预测模型确定为液面周期性波动预测模型，其中，性能评估指标包括平均绝对误差指标、均方误差指标及F1分数指标。结合冶金机理与大数据训练预测模型，训练好的模型可以对钢液液面的周期性异常波动进行预测，能够提高连铸效率。
-
公开(公告)号：CN119870396A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411815868.7
申请日：2024-12-11
Applicant: 东北大学
IPC: B22D11/18 , B22D41/20 , G06N3/0442 , G06F18/2433
Abstract: 本申请公开了一种结晶器瞬时液面控制方法及装置、存储介质、计算机设备，该方法包括：采集钢液的瞬时液位值；基于预设液位预测模型及采集到的瞬时液位值，预测钢液的瞬时液位预测值；每当基于预测出的瞬时液位预测值，判定结晶器内钢液的液位状态处于异常时，基于塞棒高度预测模型及瞬时液位预测值，预测塞棒高度预测设定值，以使液压装置基于预测出的塞棒高度预测设定值重新调整塞棒在中间包中的高度，直至基于预设液位预测模型对钢液流量产生变化的结晶器进行重新预测，并基于重新预测出的瞬时液位预测值判定结晶器内钢液的液位状态为正常。通过将两种预测模型组合得到循环预测模型，能够提高生产过程中的液面波动稳定性，进而提升生产效率。
-
公开(公告)号：CN115018782B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202210604831.4
申请日：2022-05-31
Applicant: 东北大学
IPC: G06T7/00 , G06Q10/0639 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06Q50/04
Abstract: 本发明公开了一种应用于连铸坯凝固组织自动评级的方法及系统，涉及连铸坯质量评价领域；通过深度学习技术与机器视觉技术的相结合，实现对连铸坯中心等轴晶的分割及等轴晶率的计算，从而在识别中心等轴晶时有着较高的准确率及效率；解决了低倍评级时主观因素的干扰，降低了工人的工作强度，提高了评级效率与准确率，实现了评级的高效自动化。由于凝固组织图像边界模糊、梯度复杂，采用res‑unet对其进行分割，通过对高维与低维特征的融合，实现了对凝固组织的精准分割。模型鲁棒性强，普适性好，可在电脑及移动端上进行部署，完成对连铸坯凝固组织的分割及评定。通过对凝固组织及连铸工艺数据的采集，可有效地改善铸坯内部质量，具有显著的经济效益。
-
公开(公告)号：CN114491855B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202210092449.X
申请日：2022-01-26
Applicant: 东北大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/23 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种圆坯连铸凝固传热的有限元计算方法，涉及钢连铸技术领域。该方法包括根据圆坯断面尺寸建立圆坯二维几何模型；对圆坯二维几何模型进行网格划分，构建圆坯二维有限元模型；针对圆坯连铸凝固传热问题，建立圆坯二维有限元凝固传热模型；利用圆坯二维有限元凝固传热模型计算连铸过程中的温度场变化。该方法充分考虑了圆坯的弧形边界，采用一般四边形单元，当网格足够密时，边界上可用分段直线模拟计算区域边界的任意曲线，同时避免采用矩形单元造成边界呈锯齿状；采用有限元法进行计算相对于有限差分法等计算精度有所提高；根据结晶器和二冷各区不同的冷却条件选择合适的边界条件，更为准确地模拟圆坯实际连铸生产过程中的传热现象。
-
公开(公告)号：CN117423413B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202311418800.0
申请日：2023-10-30
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种合金钢多组元体系凝固热力学的计算方法，涉及钢连铸技术领域。该方法首先计算多合金钢不同含量下溶质元素的伪二元相图，获得δ/γ相转变温度数据集，建立δ/γ相转变温度Bp神经网络预测模型，对Bp神经网络预测模型进行训练；并对液相线温度求解公式进行优化，进而将Bp神经网络预测模型和液相线温度求解公式耦合至Ueshima模型，得到Bp‑Ueshima模型；建立凝固过程中不同冷却速率与二次枝臂间距的关系；然后根据Bp‑Ueshima模型实现对多合金钢相变特征温度和溶质微观偏析的计算。该方法利用Bp神经网络预测模型和优化后的液相线温度求解公式作为判据判断δ、γ、L相间转变是否发生，更符合钢实际凝固过程。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
134
records
(took 0.028 seconds)
