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连铸二冷技术的新发展【热门新闻】

时间:2022-11-23 来源网站:汕头化工机械网

22:05:44来源: 贤集

到目前,国内外的学者针对连铸二冷过程中存在的各种问题多方面投入研究,已经取得了许多成果。根据不同的假设提出了不同的传热模型,采用不同的方法对模型求解,结合人工智能技术及其组合实现二冷各区水量的优化,实现智能配水控制。这些成果解决了钢厂连铸过程中非稳态铸坯热状态的波动,铸坯目标温度、边界条件难以确定,计算滞后,水量不准确,喷淋效果不佳等问题,对提高铸坯产量、质量、节能减耗等方面取得了非凡的成就。

然而,上述众多成果大都是离散分布,国内钢企很难从这些成果中直接受益,为改善并提高铸坯质量,每个企业都各自需要花费很多人力、物力、财力来研究并实验,以解决二冷控制中的问题。有许多问题可能都是共性的,但企业间却打破不了相互间的壁垒,从而花费很多时间、精力在解决别人可能已经解决的问题,而不是在研发新产品上。这也许就是中国是制造大国,而非制造强国,更非创造大国的部分缘由吧!连铸二冷控制今后聚焦什么方向呢?笔者基于目前的新概念“云制造”,提出一种基于云制造的二冷控制模型构想。

云制造(CloudManufacturing:CMFG)是一种基于互联的、面向服务的制造新模式,是先进的信息技术、制造技术及新兴云计算、互联等技术交叉融合的产物,是面向服务制造理念的具体体现。云制造将实现制造资源和制造能力共享与协同,通过络,为制造企业提供按需获取的高附加值、低成本和全球化制造的各类服务。其架构包含:物理资源层、资源层、云制造服务层、核心服务层、应用接口层、用户层。在该机构上有云制造需要的五大类关键技术——模式、体系架构、相关标准和规范;云端化技术;云服务的综合管理技术;云制造安全技术;云制造业务管理模式与技术。

针对连铸二冷控制的诸多方面,结合云制造的概念。模型主要利用三维激光扫描仪对有质量问题的铸坯扫描,获取采集对象数据点数据反向建立二冷传热模型,分析,求解,优化得到浇铸参数。使用ANSYS对传热模型进行应力、传热分析,solid-works进行流体分析,优化约束条件,最后使用Matlab进行数值分析,计算出热量及补偿热量;使用智能优化控制,选择相应优化算法实现铸坯表面温度预测,计算表面传热系数,从而计算二冷段各区的优化配水量,最后将优化数据和知识存入DB2数据库,再利用PLC和自适应PID控制系统优化二冷水喷淋系统,将各个阶段,各个时期的板坯质量数据传到处理系统继续优化,实现连铸过程整体优化,实现铸坯质量缺陷控制。通过连铸过程整体优化控制,将各个车间的工艺参数与约束条件虚拟化,形成一个云车间。

再利用互联将各个云车间聚集、整合、优化,实现虚拟空间与现实空间的匹配,以服务的方式经制造云提供商提供给需要的资源使用者(包括各云车间自己),实现制造即服务的理念和以最小的代价实现资源共享。模型在制造云运行过程中,知识起着核心支撑作用,知识不仅能够为制造资源和制造能力的虚拟化接入和服务化封装提供支持,还能为实现基于云服务的高效管理和智能查找等功能提供支持。通过这种服务方式,利用二冷云车间,就可以建立连铸整个过程的质量控制云制造技术平台,进而可以建立炼铁-炼钢-连铸-连轧整个钢企的质量控制云制造平台,实现钢企、地区、全国乃至世界的云制造技术平台。

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