[发明专利]一种基于凝固过程数值模拟的连铸坯质量预测系统

说明书

本发明公开了一种基于凝固过程数值模拟的连铸坯质量预测系统，包括连铸坯质量预测系统，连铸坯质量预测系统包括参数采集模块、模型建立模块、温度场计算模块、应力场、浓度场分布模块、定量预测模块和下线检测模块,参数采集模块的输出端与模型建立模块的输入端连接，本发明涉及冶金连铸坯质量预测技术领域。该基于凝固过程数值模拟的连铸坯质量预测系统，根据实时的生产工艺参数通过传热传质和力学模型进行温度场、浓度场、应力场的数值模拟计算，然后基于计算的结果定量地给出铸坯质量的预测结果，避免传统质量预测的各项初始加权系数不够准确、参数更改后需要重新设定的问题，提高了连铸坯质量预测的效率，准确性较好。

技术领域

本发明涉及冶金连铸坯质量预测技术领域，具体为一种基于凝固过程数值模拟的连铸坯质量预测系统。

背景技术

在现代连铸坯生产过程中，钢水通过钢包流入中间罐，从中间罐注入结晶器，经过一次冷却、二次冷却最终凝固成连铸坯；在整个凝固过程中，钢水温度、保护浇铸状态、结晶器振动参数、保护渣类型、一冷二冷水量、扇形段辊缝等一系列工艺参数对最终的铸坯质量都产生重要的影响，因此急需一种将各项工艺参数与铸坯质量联系起来的铸坯质量预测系统；

目前部分钢铁企业正在使用的铸坯质量预测系统，是通过统计规律，给与各项工艺参数一个阈值和加权系数；在连铸生产过程中，将连铸坯划分为很多层薄片进行分析，在某个薄片铸坯凝固的过程中，如果某项连铸工艺参数超出阈值范围，则在铸坯质量预测系统中按加权系数增加一项，最终通过各项相加，得出铸坯的质量预测值，当预测值大于一定界限值时，对铸坯给出下线检测或降等处理、判废等处理建议；

目前的连铸坯质量预测系统，是基于生产统计数据，质量预测的各项初始加权系数不够准确，没有物理意义，需要经过长期大量的样本学习才能起到真正的预测作用；当更换铸坯断面、铸机参数后，各项加权系数需要重新设定和学习，效率低，准确性差，为此，本发明提出了一种基于凝固过程数值模拟的连铸坯质量预测系统。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于凝固过程数值模拟的连铸坯质量预测系统，解决了目前的连铸坯质量预测系统，质量预测各项初始加权系数不够准确，更换铸坯断面、铸机参数后，需要重新设定和学习的问题。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于凝固过程数值模拟的连铸坯质量预测系统，包括连铸坯质量预测系统，所述连铸坯质量预测系统包括参数采集模块、模型建立模块、温度场计算模块、应力场、浓度场分布模块、定量预测模块和下线检测模块。

优选的，所述参数采集模块的输出端与模型建立模块的输入端连接，所述模型建立模块的输出端与温度场计算模块的输入端连接。

优选的，所述温度场计算模块的输出端与应力场、浓度场分布模块的输入端连接，所述所述应力场、浓度场分布模块的输出端与定量预测模块的输入端连接。

优选的，所述定量预测模块的输出端与下线检测模块的输入端连接。

优选的，所述基于凝固过程数值模拟的连铸坯质量预测方法，具体包括以下步骤：

S1、首先建立连铸机一冷、二冷温度场计算模型，

计算铸坯温度分布的能量守恒控制方程为：

计算铸坯浓度分布的控制方程为：

计算铸坯应力场的公式为：

S2、将实时的钢种成分、过热度、拉速、一冷二冷水量等物性参数代入方程中，通过牛顿-拉普森法迭代求解式，获得铸坯在整个凝固过程中的动态温度场；