一种针对铸坯缩孔缩松预测和敏感性分析的工艺优化方法技术

本发明专利技术提供一种针对铸坯缩孔缩松预测和敏感性分析的工艺优化方法，属于连铸仿真及工艺优化技术领域。该方法分为两个部分，一是针对铸坯的形状、尺寸及原有工艺，基于有限元或有限差分等方法建立铸坯凝固传热模型，根据温度场模拟结果，采用Niyama判据预测原工艺下铸坯缩孔缩松的大小及所在位置。二是结合DOE(Design of experiment)试验设计方法，以K＝G/R

【技术实现步骤摘要】
一种针对铸坯缩孔缩松预测和敏感性分析的工艺优化方法


[0001]本专利技术属于连铸仿真和工艺优化
，特别涉及一种改善铸坯缩孔缩松缺陷的工艺优化方法。

技术介绍

[0002]缩孔缩松是冶金工业中较为典型的铸件质量问题，主要分布在铸件最后凝固的部位，普遍认为，缩孔缩松是铸件在凝固过程中产生的体积收缩得不到有效补缩形成的。缩孔缩松缺陷会降低铸件的使用寿命，甚至造成铸件报废，批量出现时严重影响生产效率。因此，通过工艺设计减少或避免铸坯缩孔缩松缺陷的产生是工业生产中的关键环节。
[0003]目前在铸件缩孔缩松的预测方法中，应用最为广泛的是Niyama判据，它是凝固前沿温度梯度G与冷却速率R的函数，通过G/R
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值来反映铸件内部缩孔缩松的分布，当G/R
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小于某一临界值时，铸件在该区域内就会产生缩孔缩松缺陷。例如铸钢件，其临界值为1℃
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‑1，并且该临界值的设定与钢种成分、所研究铸件的形状和尺寸无关。国内外许多商用化连铸模拟软件都采用了该判据，Niyama判据在预测铸件的缩孔缩松产生倾向性及其位置方面，有很好的实用性和准确性。
[0004]本专利技术针对缩孔缩松缺陷严重影响连铸坯质量的问题，提出一种针对铸坯缩孔缩松预测和敏感性分析的工艺优化方法，基于有限元或有限差分等方法建立铸坯凝固过程传热模型，采用Niyama判据对原工艺下铸坯缩孔缩松的大小及所在位置进行定量描述，然后以K＝G/R
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为质量评价指标，基于铸坯在不同工艺下的缩孔缩松敏感性，结合DOE(Design of experiment)试验设计的方法优化连铸工艺。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是提出一种改善铸坯缩孔缩松缺陷的工艺优化方法，基于有限元或有限差分等方法建立铸坯凝固过程传热模型，结合Niyama判据和DOE试验设计方法，对铸坯的原工艺进行优化，以减少或避免缩孔缩松缺陷。
[0006]为达到上述目的，本专利技术的技术方案如下：
[0007]一种针对铸坯缩孔缩松预测和敏感性分析的工艺优化方法，该方法分为两个部分，一是针对铸坯的形状、尺寸及原有工艺，基于有限元或有限差分等方法建立铸坯凝固过程传热模型，根据温度场模拟结果，采用Niyama判据预测原工艺下铸坯的缩孔缩松大小及所在位置。二是结合DOE试验设计方法，以K＝G/R
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为质量评价指标，选出缩孔缩松敏感性最低的一组连铸工艺，预测此工艺下铸坯缩孔缩松的大小，量化优化效果，进而提出针对缩孔缩松缺陷的工艺优化方法，工艺方法的实施要符合冶金准则。具体包括以下步骤：
[0008]一、预测铸坯缩孔缩松的大小及所在位置
[0009]步骤1：基于实际的浇注参数及钢种的物性参数，基于有限元或有限差分等方法根据实体模型1：1建模，定义材料属性，输入初始条件和边界条件，进行铸坯传热过程求解计算，获取铸坯的温度场模拟结果。
[0010]步骤2：实测铸坯表面中心点的温度，作为铸坯温度场模拟结果的验证条件。
[0011]步骤3：根据步骤1输出的温度模拟结果，在铸坯横截面中心线上，从表面到中心选取若干节点，计算各节点的凝固前沿温度梯度G与冷却速率R用于Niyama判据。
[0012]所述的Niyama判据公式为：
[0013][0014]其中，N
y
为判据函数值，G为凝固前沿温度梯度，℃/cm，R为凝固前沿冷却速率，℃/min。
[0015]Niyama判据是关于凝固前沿温度梯度G与冷却速率R的函数。当某节点的温度达到固相线温度时，此时节点的温度梯度即为凝固前沿温度梯度。冷却速率的计算公式可以表示为：
[0016][0017]其中，(i，j)代表二维单元，m为目标节点的位置；
[0018]采用式(2)计算凝固前沿的冷却速率，此时T为固相线温度。
[0019]步骤4：铸坯凝固前沿温度梯度G与冷却速率R的二次方根的比值，能反映铸坯内部缩孔缩松的分布，当G/R
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小于某一临界值时，铸坯在该区域内就会产生缩孔缩松缺陷。所述的铸钢件的临界值为1℃
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‑1，并且该临界值的设定与钢种成分、所研究铸坯的形状和尺寸无关。根据步骤3，绘制铸坯的G/R
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曲线。当G/R
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值小于临界值时，铸坯在该区域内发生缩孔缩松缺陷，该区域即为缺陷区域。考虑连铸坯的纵向、横向方向，提取缺陷区域沿浇注方向的长度，以及缺陷区域在中心线上的长度，定量描述铸坯在该区域内缩孔缩松的大小。
[0020]二、基于铸坯缩孔缩松敏感性分析的工艺优化方法
[0021]步骤1：缩孔缩松分布区域内，节点的K＝G/R
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值均小于临界值，在明确不同连铸工艺对铸坯缩孔缩松的影响时，选择此区域内任一固定节点的K值为质量评价指标，K值越小，判定铸坯的缩孔缩松敏感性越高。
[0022]步骤2：利用DOE法设计试验方案，逐次计算和评价每个连铸工艺条件下铸坯缩孔缩松敏感性。
[0023](2.1)用L
n
(p
c
)表示正交表，其中L、p、n、c分别表示正交表的代号、正交试验因素的水平值、试验的总次数和试验因素的个数。
[0024](2.2)在正交试验中，采用极差分析的方法来判定不同连铸工艺对铸坯缩孔缩松的影响程度，假设z因素在n水平下所得的试验结果的平均值为则z因素的极差值可以表示为：
[0025][0026](2.3)利用正交试验方法从诸多影响铸坯缩孔缩松的因素(如连铸温度、连铸速度、冷却强度等)中，通过较少的试验次数，快速找到对铸坯缩孔缩松影响显著的因素，并将其影响效果量化，以便寻求最优的生产条件。
[0027](2.4)确定所要优化的工艺参数作为试验因素，并设定各因素的水平值，水平值的
选取应在各工艺参数参考值的合理范围内。依据试验因素及其水平值设计正交试验方案。
[0028](2.5)根据正交试验方案，在铸坯传热模拟过程中设置不同的工艺条件，采用计算机模拟的方法获取正交表中每个方案的目标值，即质量评价指标K。
[0029](2.6)计算各试验因素质量评价指标K的平均值与极差，逐次计算和评价每个连铸工艺方案下铸坯缩孔缩松敏感性。
[0030]步骤3：根据步骤2，选出铸坯缩孔缩松敏感性最低的一组连铸工艺，采用Niyama判据预测此工艺下铸坯缩孔缩松的大小，量化优化效果，进而提出针对缩孔缩松缺陷的工艺优化方法。
[0031]进一步的，步骤2所述实测铸坯表面中心点的温度，不限于表面中心温度或其他位置温度，进行模拟结果验证。
[0032]上述工艺优化的方法适用于所有连铸工艺，优化工艺设计以改善铸坯的缩孔缩松缺陷。
[0033]本专利技术的有益效果是：
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种针对铸坯缩孔缩松预测和敏感性分析的工艺优化方法，其特征在于，所述的工艺优化方法分为两个部分，一是针对铸坯的形状、尺寸及原有工艺，建立铸坯凝固过程传热模型，根据温度场模拟结果，采用Niyama判据预测原工艺下铸坯的缩孔缩松大小及所在位置；二是结合DOE试验设计方法，以K＝G/R
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为质量评价指标，选出缩孔缩松敏感性最低的一组连铸工艺，预测此工艺下铸坯缩孔缩松的大小，量化优化效果，进而提出针对缩孔缩松缺陷的工艺优化方法。2.根据权利要求1所述的一种针对铸坯缩孔缩松预测和敏感性分析的工艺优化方法，其特征在于，包括以下步骤：一、预测铸坯缩孔缩松的大小及所在位置步骤1.1：基于实际的浇注参数及钢种的物性参数，根据实体模型1：1建模，定义材料属性，输入初始条件和边界条件，进行铸坯传热过程求解计算，获取铸坯的温度场模拟结果；步骤1.2：实测铸坯表面中心点的温度，作为铸坯温度场模拟结果的验证条件；步骤1.3：根据步骤1输出的温度模拟结果，在铸坯横截面中心线上，从表面到中心选取若干节点，计算各节点的凝固前沿温度梯度G与冷却速率R用于Niyama判据；步骤1.4：根据步骤3，绘制铸坯的G/R
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曲线；当G/R
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值小于临界值时，铸坯在该区域内发生缩孔缩松缺陷，该区域即为缺陷区域；考虑连铸坯的纵向、横向方向，提取缺陷区域沿浇注方向的长度，以及缺陷区域在中心线上的长度，定量描述铸坯在该区域内缩孔缩松的大小；二、基于铸坯缩孔缩松敏感性分析的工艺优化方法步骤2.1：缩孔缩松分布区域内，节点的K＝G/R
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值均小于临界值，在明确不同连铸工艺对铸坯缩孔缩松的影响时，选择此区域内任一固定节点的K值为质量评价指标，K值越小，判定铸坯的缩孔缩松敏感性越高；步骤2.2：利用DOE法设计试验方案，逐次计算和评价每个连铸工艺条件下铸坯缩孔缩松敏感性；步骤2.3：根据步骤2.2，选出铸坯缩孔缩松敏感性最低的一组连铸工艺，采用Niyama判据预测此工艺下铸坯缩孔缩松的大小，量化优化效果，进而提出针对缩孔缩松缺陷的工艺优化方法。3.根据权利要求2所述的一种针对铸坯缩孔缩松预测和敏感性分析的工艺优化方法，其特征在于，所述步骤1.3中，Niyama判据公式...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚曼，刘静，魏子健，王旭东，
申请(专利权)人：大连理工大学，
类型：发明
国别省市：