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题名矿热炉内电热转化过程影响因素分析及电弧弧长预测
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作者
解传明
郭吉
云彦军
李世辉
苏文宝
邹林乔
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机构
宁夏英力特化工股份有限公司
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出处
《铁合金》
2025年第3期41-50,共10页
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文摘
矿热炉是一种以电弧热作为主要热源的埋弧电炉,原料入炉后将会自上而下经过升温反应过程形成产品。现有的操控方式大多依托于电流、电阻等表观电气参数。分析炉内不同工况对表观电气参数的作用机制,明晰炉内电弧运行状态有利于提高现有操作水平。通过采用数值模拟方法求解电磁场方程,得到炉内的电热分布情况,并对电极入料深度、电弧弧长、炉料性质等关键参数对操作电阻及全炉功率的影响因素进行了分析,结果表明,电极入料深度对表观电气参数影响不明显,但是会改变炉内热源区域的分布深度,电弧弧长对电气参数的影响最为显著,其次是熔池深度和坩埚区物性。最后,基于模拟结果建立了电弧弧长的预测方案,并采用实际生产数据进行了计算,得到的电弧弧长在300~850 mm间变化。
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关键词
矿热炉
数值模拟
电磁场
电热转化
电弧弧长预测
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Keywords
submerged arc furnace
numerical simulation
electromagnetic filed
electrothermal conversion
arc length predict
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分类号
TF611
[冶金工程—钢铁冶金]
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题名脉冲放电破岩等离子体通道长度预测方法
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作者
刘毅
廖洪彬
程晋
李柳霞
林福昌
赵勇
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机构
华中科技大学电气与电子工程学院强电磁技术全国重点实验室
华中科技大学脉冲功率技术教育部重点实验室
中国石油集团工程技术研究院有限公司
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出处
《强激光与粒子束》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期147-155,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(52177144)。
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文摘
针对高压脉冲放电破岩电弧等离子体通道长度难以预测的问题,构建了高压脉冲放电破岩综合试验平台,测量了花岗岩-自来水组合介质下电弧等离子体通道发展特性及典型电流、电压参数,提取了不同电极间距和脉冲放电次数下岩石表面形成的破碎区域。基于能量平衡方程建立了岩石中电弧等离子体通道的阻抗模型,采用迭代优化算法获取阻抗模型参数的近似最优解,模型计算结果与试验结果的相对误差小于7%。基于优化参数,利用实测电流电压数据预测了等离子体通道的长度。模型预测的等离子体通道长度与实测值的绝对误差均处于毫米量级,且两者的相对误差小于10%,为高压脉冲放电破岩系统电源-电极负载的匹配设计提供了理论支撑。
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关键词
脉冲放电
高压脉冲放电破岩
电弧等离子体
等离子体通道长度预测
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Keywords
pulse discharge
high voltage pulse discharge rock breaking
arc plasma
plasma channel length prediction
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分类号
TM89
[电气工程—高电压与绝缘技术]
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题名WPAAM弧长智能预测与过程监控系统设计
被引量：1
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作者
孙福建
冯曰海
刘思余
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机构
南京理工大学材料科学与工程学院
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出处
《电焊机》
2018年第6期8-12,共5页
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基金
总装备部研究项目(7131532)
国际创新特区项目(17-H863)
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文摘
在丝材等离子弧连续增材制造过程中,由于电弧加热过程中热积累导致实际堆敷层高度与设计堆敷层高度出现差异,造成弧长长度难以恒定;同时工艺参数的变化也会影响增材制造过程的稳定性。因此针对丝材等离子弧增材制造,设计了基于LabVIEW的等离子电弧弧长智能预测及过程监控系统。系统以USB4711A采集卡为核心,采用传感器实时采集增材过程中的堆敷电流和电弧电压等信息,实时显示工艺参数动态信息并分析数据,同时建立了基于BP神经网络的弧长智能预测模型,以实时监测增材制造过程中弧长的变化。试验表明,该过程监测系统能够实时监测堆敷过程,通过实时调用3-7-1结构的BP神经网络,能够实时预测电弧弧长变化,预测的误差范围为-1.6~1.4 mm,达到预期要求。
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关键词
等离子弧增材制造
弧长预测
过程监测
神经网络
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Keywords
plasma arc additive manufacturing process
arc length prediction
process monitoring
neural network
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分类号
TG409
[金属学及工艺—焊接]
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