检索结果-内蒙古大学图书馆

冶金能源 2024年第6期43卷 38-43页

作者：徐鹏何志军许锐孙康韩鹏王振华辽宁科技大学材料与冶金学院辽宁省绿色低碳与智能冶金重点实验室金肯职业技术学院

以国内某3200 m^(3)高炉鼓风参数为依据,采用计算流体力学-离散单元法(CFD-DEM)耦合的方法,模拟研究了高炉回旋区动态演化过程,分析了焦炭颗粒接触特性及流化状态。结果表明,初始鼓风阶段回旋区高度的增量大于深度的增量,持续鼓风,回旋... 详细信息

以国内某3200 m^(3)高炉鼓风参数为依据,采用计算流体力学-离散单元法(CFD-DEM)耦合的方法,模拟研究了高炉回旋区动态演化过程,分析了焦炭颗粒接触特性及流化状态。结果表明,初始鼓风阶段回旋区高度的增量大于深度的增量,持续鼓风,回旋区尺寸逐渐稳定,焦炭颗粒的低配位数增多,高配位数减少,回旋区边缘焦炭颗粒趋于流态化;同一速度下,随着风口面积增大,回旋区内气体与焦炭颗粒之间的曳力增大,焦炭颗粒接触力减弱,接触概率降低,加剧回旋区内焦炭颗粒流态化程度。

关键词：高炉回旋区 CFD-DEM耦合多相流动数值模拟

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基于三维细观随机模型的耐火浇注料损伤

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钢铁研究学报 2024年第10期36卷 1318-1325页

作者：黄育飞苏安杨鑫张湲鹭何志军辽宁科技大学材料与冶金学院辽宁鞍山114051 辽宁省绿色低碳与智能冶金重点实验室辽宁鞍山114051 河池学院数理学院广西河池546300

细观尺度的耐火浇注料损伤研究对揭示损伤演化过程与机制意义重大。借助计算机辅助技术,应用Matlab编译耐火浇注料三维随机模型随机生成程序,并结合Comsol Multiphysics建模工具,建立了符合耐火浇注料颗粒级配的三维细观随机模型,随后导... 详细信息

细观尺度的耐火浇注料损伤研究对揭示损伤演化过程与机制意义重大。借助计算机辅助技术,应用Matlab编译耐火浇注料三维随机模型随机生成程序,并结合Comsol Multiphysics建模工具,建立了符合耐火浇注料颗粒级配的三维细观随机模型,随后导入Abaqus,最大主应力准则作为裂纹开裂准则,研究了耐火浇注料损伤演化全过程。结果显示本模型可以捕捉到从微观到宏观不同尺度上的微裂纹扩展行为;耐火浇注料应用过程中微裂纹通常起始于基质部分的缺陷处,并在骨料周围45°位向方向快速扩展。基质间相邻裂纹尖端的应力分布与骨料的存在可影响裂纹的扩展路径,使其在骨料周围发生偏转,弯曲方向远离骨料颗粒,其结果与实际损伤破坏结果一致。

关键词：耐火浇注料 Abaqus 随机模型微裂纹损伤

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Si对铸态高碳铬轴承钢中渗碳体类型转变的影响机理

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特殊钢 2024年第3期45卷 15-21页

作者：徐太旭何志军杨鑫乔西亚黄育飞辽宁科技大学材料与冶金学院鞍山114051 辽宁省绿色低碳与智能冶金重点实验室鞍山114051

利用真空感应炉制备了四种不同Si(质量分数/%:0.29、0.42、0.71、1.50)的铸态高碳铬轴承钢,并采取非水溶液电解法萃取钢中碳化物。通过扫描电镜观察钢中碳化物的二维和三维形貌,采用X-射线衍射仪(XRD)对不同Si含量下碳化物的类型进行探... 详细信息

利用真空感应炉制备了四种不同Si(质量分数/%:0.29、0.42、0.71、1.50)的铸态高碳铬轴承钢,并采取非水溶液电解法萃取钢中碳化物。通过扫描电镜观察钢中碳化物的二维和三维形貌,采用X-射线衍射仪(XRD)对不同Si含量下碳化物的类型进行探究,并结合热力学和第一性原理计算明确Si含量影响渗碳体类型的本质机理。研究结果表明,不同Si含量的高碳铬轴承钢中都存在两种类型的碳化物,分别是片层状渗碳体((Fe_(1-X)Mn_(X))_(3)C)和晶界碳化物M23C6。随着w[Si]从0.29%增加到1.50%,M23C6晶界碳化物由连续粗大的棒状结构变为断续细小的点状结构,说明Si含量的增加对晶界碳化物的析出具有抑制效果。而Si含量的增加,降低了Mn在(Fe_(1-X)Mn_(X))_(3)C渗碳体中的占比,渗碳体类型的转变趋势为Fe_(1.8)Mn_(1.2)C向Fe_(3)Mn0C转变。可能的原因是,渗碳体生成析出过程,Si原子被外排到渗碳体周围形成富Si微区,阻碍基体中的Mn原子向渗碳体扩散,降低了Mn在基体中的活度以及扩散迁移能力,从而降低了Mn在渗碳体中的相对含量。

关键词：高碳铬轴承钢渗碳体 Si含量热力学计算第一性原理

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球团回转窑煤粉供入量预测

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冶金能源 2024年第2期43卷 30-35页

作者：刘新民路明刘旭刘书含孙文强东北大学冶金学院鞍钢集团矿业有限公司大孤山球团厂国家环境保护生态工业重点实验室辽宁省流程工业节能与绿色低碳技术工程研究中心

球团回转窑煤粉供入量的预测对回转窑精准控制和建设智能工厂都至关重要。然而,煤粉供入量与众多因素有关,只依据煤粉的历史数据建立模型进行预测,效果难以满足实际生产需求。因此,建立了基于XGBoost的煤粉消耗量预测模型,对影响煤粉消... 详细信息

球团回转窑煤粉供入量的预测对回转窑精准控制和建设智能工厂都至关重要。然而,煤粉供入量与众多因素有关,只依据煤粉的历史数据建立模型进行预测,效果难以满足实际生产需求。因此,建立了基于XGBoost的煤粉消耗量预测模型,对影响煤粉消耗量的众多因素进行筛选,确定影响煤粉消耗量的关键影响因素。以某球团厂为应用案例,开展了煤粉供入量预测研究。煤粉消耗量预测结果的平均相对误差为7.22%,生产状态平稳时的预测平均相对误差为6.1%,生产波动较大时的预测平均相对误差为8.9%,预测结果精度较高。

关键词：回转窑球团矿 XGBoost算法煤粉

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