Научная статья на тему 'Программное обеспечение для моделирования тепловых процессов в прокатном валке'

Программное обеспечение для моделирования тепловых процессов в прокатном валке Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
63
33
Поделиться

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — Ячиков И. М., Егорова Л. Г., Кухта Ю. Б.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Текст научной работы на тему «Программное обеспечение для моделирования тепловых процессов в прокатном валке»

Алгоритм отгрузки готовой продукции состоит из следующих блоков [1]:

- процедура отгрузки заказа;

- процедура набора веса верхними стопками без перекладываний;

- процедура корректировки текущего решения (удаление из решения одной/двух пачек и замена их верхними неиспользованными пачками из других стопок);

- процедура набора веса верхними пачками (взятие со стопки верхней пачки и переход к следующей стопке).

Информационная система позволяет отслеживать текущее состояние склада по типу и количеству размещенной на нем продукции, информацию по вновь размещенным заказам, поиск продукции на складе по заданным критериям и т.д. Результат работы программы по размещению и поиску продукции на складе листопрокатного цеха по заданному критерию (№ заказа) представлен на рисунке 3.

В основе разработанной информационной системы управления движением продукции на складах заложен эвристический алгоритм размещения и отгрузки готовой продукции, являющийся эффективным полиномиальным алгоритмом, который позволит складировать продукцию в режиме реального времени строго по типоразмеру и ГОСТу с малым количеством нарушений и набирать заданный вес с высокой степенью точности, отгружать его с минимальным числом перекладываний и максимально высвобождать рабочее про-

ЗЖ45Ы & 1 ' ЛН4115 - (ЧеЛЛб А

Шгабель: 1-14

14235391 Та

11235391

1123539171

1123539171

1123529171

1123539171

1123529171

1123529171

1123529171

113

!-: 1903^001 В

113

- 11(11507053

114

н 141229010? ИВ

К 142Ш117Э 116

11111- место хранения продукции (линия № 1. ячейка № 15) заказа № 1412290107; м I и

¡1111 - текущие размещенные заказы на складе; - ранее размещенные заказы

Рис. 3. Вид окна информационной системы для графического представления состояния склада

странство склада. Такой принцип складирования позволит повысить эффективность использования грузоподъемных механизмов [2] и существенно сократить время простоя транспорта при последующей отгрузке.

Литература

1. Оперативное планирование отгрузки готовой продукции со складов металлургических предприятий / В.Д. Тутарова [и др.] // Мехатроника, автоматизация, управление. 2008. № 4. С. 36-40.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

2. Дыбская В.В. Управление складированием в цепях поставок. М.: Альфа-Пресс, 2009. 720 с.

ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ТЕПЛОВЫХ ПРОЦЕССОВ В ПРОКАТНОМ ВАЛКЕ

Работа выполняется при финансировании федеральной программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России»

И.М. Ячиков, к.т.н.; Л.Г. Егорова, к.т.н.; Ю.Б. Кухта, к.т.н. (Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова,

egorov-lyudmil@yandex.ru)

В данной работе предложена и описана математическая модель температурного поля в прокатном валке при термической обработке с помощью индукционного нагрева токами различных частот. На основе предложенной модели разработан и описан программный продукт, который позволяет определять распределение нестационарных температурных полей в прокатном валке и может использоваться для выбора рациональных режимов термической обработки осесимметричных деталей машиностроения.

Ключевые слова: математическая модель, температурное поле, термическая обработка, прокатный валок, режимы.

Высокая твердость, дисперсность закаленной фазы и отсутствие на поверхности бочки валка во-лосовидности и микротрещин являются условиями получения холоднокатаного листового проката высокого качества. Окончательная термическая обработка является важнейшей и наиболее ответственной операцией в производстве рабочих валков холодной прокатки, обеспечивающей необхо-

димый фазовый состав, распределение этих фаз по объему и допустимое распределение термических напряжений. Неправильный режим нагрева и закалки способствует выходу валка из строя иногда даже до начала эксплуатации.

Экспериментальные работы по выбору оптимальных режимов термообработки трудоемкие и дорогостоящие, так как каждый прокатный валок

представляет собой уникальную деталь. Программный продукт «Тепловые процессы в прокатном валке при индукционном нагреве» позволяет посредством численного эксперимента подбирать рациональные режимы предварительной и окончательной термической обработки, которые обеспечивали бы получение валка требуемой твердости, но не приводили к его разрушению вследствие термонапряжений.

Объектом моделирования является прокатный валок или цилиндрическая деталь, подлежащая термической обработке. При определении температурного поля в валке при нагреве решалась двухмерная осесимметричная задача нестационарной теплопроводности и принимался ряд допущений и ограничений. Считалось, что рассматриваемые процессы нестационарные и температура существенно меняется вдоль осей г и z. Нагрев цилиндрического тела происходит при постоянном напряжении и на зажимах индуктора за счет наведения токов электромагнитной индукции в зоне действия индуктора. В тепловом отношении это эквивалентно действию внутренних источников теплоты Яу(г, z, т), мощность которых в общем случае зависит от координат и времени. Охлаждение валка происходит с его боковой поверхности и торцов посредством вынужденной конвекции от воздуха, который набегает на вращающийся валок. В период закалки охлаждение происходит только с боковой поверхности валка посредством вынужденного движения струй воды.

Распределение температуры в рассматриваемой области описывается уравнением теплопроводности с учетом выделения тепла от индуктора:

ЭТ ( 3 2г|

СРЭт:

--Ь

Э2Т 1 ЭТ Э2Т

Эг2 г Эг Эz2

+Чу(г^),

(1)

где qv - мощность внутренних источников тепла; с, р, 1 - теплофизические свойства материала валка [1-3].

Для решения дифференциального уравнения (1) необходимо дополнить его краевыми условиями. При т=0, Т(г^)=Т0 на оси цилиндра г=0,

ЭТ

z=0,...,L имеем условие симметрии —= 0 .

Эг

На боковой поверхности цилиндра z=0,...,L; г=К имеем охлаждение окружающим воздухом (граничное условие третьего рода):

а (Т(К^)-Ти

^ = Эг .

На торцевых поверхностях цилиндра теплоотдача в окружающую среду (граничные условия третьего рода):

- на левой границе Z=0, г=0,.,К:

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

аок„ (Т(г,0)-Токо )=

- на правой границе Z=L, г=0,...,К:

ЭТ

аоКр (Т№-ТоКр)=-Ь—.

В зоне действия индуктора температура поверхности валка с учетом тепловыделения Z=Zn,.,Zk; г=К: ср^Т =qVdт, где '(¡IV - среднее объемное тепловыделение в поверхностном слое.

Охлаждение струями воды действует только при режиме закалки Z=Zжn,...,Zжk; г=К:

аж (Т^)-Тж )=

ЬЭг ,

где аж - коэффициент теплоотдачи от струй воды; Zжn, Zжk - левая и правая границы зоны охлаждения.

Мощность, передаваемая металлу, меняется во времени в связи с изменением физических свойств металла и его температуры. При расчете передаваемую мощность условно разбиваем на этапы: холодный (Рх), промежуточный (Рп) и горячий (Рг). Холодный этап заканчивается, когда поверхность тела нагревается до температуры магнитных превращений Тк. Промежуточный этап соответствует наиболее резкому изменению магнитной проницаемости ферромагнетиков. Он начинается в момент достижения температуры магнитных превращений на поверхности валка и заканчивается, когда до этой температуры нагреваются точки, отстоящие от поверхности заготовки на глубину проникновения тока в горячий (немагнитный) материал - 5. Далее нагрев осуществляется согласно горячему этапу.

Для решения уравнения (1) использовался метод конечных разностей. На расчетную рабочую область накладывали прямоугольную сетку и использовали симметричную аппроксимацию пространственных производных. При численной реализации расчета использовался метод расщепления [4], приводящий к безусловно устойчивой локально-одномерной схеме.

Для цилиндрической стенки получим уравнение в виде трехдиагональной матрицы:

Тк+2 -Л-Тк+2 -Б+Т++2 -С=Б ,

(2)

где Л=Жо,

21

ъ. Лт(„ ,. Б=-Тк -

2ср

Б=1+2Жо ; С=Жо,

1 аЛт

Жог =---2

г 2 Лг2

1+1 21

Для плоской стенки представим систему уравнений:

ТкГЛ - Тк

1Б+Т1+;1С= Б,

(3)

где Л=Foz; Б=1+2Foz; С=Foz

к-Д Лт•qv

Б=-Т 2— ^

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

2ср

1 аЛт

Foz=2

Каждая из систем уравнений (2-3) решалась методом прогонки.

1

В качестве исходных данных в программном продукте «Тепловые процессы в прокатном валке при индукционном нагреве» вводятся следующие технологические и теплофизические характеристики: диаметр и длина валка, плотность материала валка, теплопроводность, теплоемкость и др. Кроме того, учитываются геометрические размеры закалочной установки: диаметр и высота индуктора, ширина зоны охлаждения водой, коэффициент мощности индуктора, ток и напряжение на индукторе, диаметр сопла распылителя воды, число сопел распылителей воды, диаметр водяного коллектора.

Для реализации методов решения поставленной задачи была выбрана операционная система Windows (98/NT/2000/XP). Программирование осуществлялось в интегрированной среде разработки VBA for MS Office. Созданный программный продукт имеет удобный интерфейс и позволяет вводить и редактировать любые исходные данные, проверять их корректность и получать результаты в удобном табличном и графическом видах. Работа программы начинается с ввода основных геометрических и технологических характеристик. Далее задаются теплофизические и магнитные свойства стали обрабатываемого валка (рис. 1).

■ Microsoft Excel - Валок Закалка

fj Файл

D sü- У

мд вставка формат сервис йанные окно справка

¡а? х % е • " - ™. I % е - si л и -в |

fit Удельное сопротивление

ВАЛОИ - ЗАКАЛКА

Arial Суг

пл—

4 Геометрические характеристики ед изм Примечание Номер прокода s

5 Диаметр валка О 200 мм Скорость прокода l/s

Б Длина валка L 400 ми Ток индуктора /II

7 Ширина индуктора В 100 мм окпа:+щения

В Ширина зоны оклавдения Вж 100 мм Время паузы после прохода Пв

9 Технологические характери тики ед. изм Примечание

10 Объемный расход оклавдающей воды I/o G0 м куб/час РАСЧЕТ |

11 Частота вращения валка тг 25 об/мин

12 3 Температура окружающего воздуха t окр 20 град С

13 4 Коэффициент теплоотдачи в окружающую среду „окр 50 Вт/[м"2 град)

14 Б Начальная температура материала валка То 30 град С

15 6 Частота электрического тона 50 ГЦ

16 Технические свойства оВраВепыеэемого в8л,8 ед. изм Примечание

17 1 Плотность материал» вал,:» 7800 кг/м куб

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

18 2 Теплопроводность материала / и 40,0 Вт/[м град)

19 3 Теплоемкость материала См 460 ДжДкг град]

II..

Рис. 1. Окно ввода основных параметров для расчета

Перед запуском расчетов необходимо определить параметры расчетной сетки: шаг по времени, число интервалов сетки в расчетной области по диаметру и по длине валка.

После расчета пользователь может просмотреть значения температуры в любой вертикальной и горизонтальной плоскости. На закладке «Распределение температур по сечению валка» можно просмотреть графическое отображение распределения температур на оси и поверхности валка, на заданных интервалах между ними за определенный интервал времени (рис. 2), а на закладке «Изотермические поверхности» - графическое отображение распределения температур по сечению валка (рис. 3) за заданный интервал времени.

Описанный программный продукт позволяет определять распределение нестационарных температурных полей в прокатном валке при индукционном нагреве токами различных частот двумя способами. Первый способ - одновременный нагрев, при котором индуктор охватывает всю поверхность детали, подлежащей термообработке. Второй - непрерывно-последовательный нагрев.

Программный продукт «Тепловые процессы в прокатном валке при индукционном нагреве» может использоваться для повышения технико-экономической эффективности работы действующих и проектируемых установок индукционного нагрева для термической обработки осесиммет-ричных деталей машиностроения. Его применение поможет в подборе рациональных режимов как предварительной, так и окончательной термической обработки деталей без проведения дорогостоящих экспериментов. Кроме того, данный программный продукт может использоваться как инструмент в научно-исследовательской работе студентов старших курсов металловедческих специальностей, а также аспирантов и инженеров-исследователей.

Литература

1. Вдовин К.Н., Ячиков И.М., Егорова Л.Г. Модель температурного состояния прокатного валка при многопроходном индукционном нагреве под закалку // Математика. Приложе-

ние математики в экономических, технических и педагогических исследованиях: сб. науч. тр. Магнитогорск, 2005.

2. Вафин Р.К., Покровский А.М., Лешковцев В.Г. Прочность термообрабатываемых прокатных валков. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. 264 с.

3. Лабейш В.Г. Жидкостное охлаждение высокотемпературного металла. Л.: Изд-во ЛГУ, 1983. 172 с.

4. Яненко Н.Н. Метод дробных шагов решения многомерных задач математической физики. Новосибирск: Наука, 1967.

РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА АДАПТИВНОГО НЕЙРОПРОГНОЗИРОВАНИЯ

О.И. Пятковский, д.т.н.; А.С. Авдеев

(Алтайский государственный технический университет им. И.И. Ползунова, г. Барнаул,

poi1952@mai.ru, ishlmael@bk.ru)

Предлагается комплексный подход к повышению качества нейросетевых моделей прогноза за счет использования методов предобработки временных рядов, контроля адекватности прогнозных моделей и их адаптации. Данный подход реализуется в разработанном аналитическом программном комплексе.

Ключевые слова: прогнозирование временных рядов, нейронные сети, адаптивные модели прогнозирования.

Эффективное управление предприятием невозможно без решения задач прогнозирования различных технико-экономических показателей. Существует большое количество математических моделей временных рядов, решающих задачу прогнозирования, в том числе на базе аппарата искусственных нейронных сетей [1]. При использовании данных моделей возникает необходимость в адаптивном прогнозе. В связи с этим актуальной является разработка новых методов, алгоритмов и программно-математических инструментариев на их основе, делающих возможным получение эффективных прогнозных моделей с механизмом адаптации.

Цель работы - разработка программного комплекса адаптивного нейропрогнозирования вре-

MCi.-.MCL

гэс1...гэсн нс1...нс°

Интерпретатор

Конструктор

Предобработчик

Задачник

—*

Контрастер

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

МД1

Модуль принятия решений

МД2

МПРД1

МПРД2

МДт

МПРДт

Процесс

Рис. 1. Архитектура информационных систем с адаптаптивными интеллектуальными компонентами

менных рядов на примере объемов продаж автомобилей. Общая структура информационных систем (ИС), использующих интеллектуальные аналитические модули, показана на рисунке 1. Интеллектуальные модули представлены в виде гибридных экспертных систем {ГЭС1, ГЭС2,..., ГЭСН}, в которых используются нейросетевые адаптивные блоки {НС1, НС2,..., НС0} с модулями датчиков {МД1, МД2, ...,МДП} [2]. На вход датчиков поступают измеряемые показатели процесса, на основе которых рассчитываются коэффициенты {КьК2,...,Кт}; значения коэффициентов используются модулями принятия решений {МПРД1, МПРД2, ...,МПРДП}. Далее они поступают в блок принятия решения более высокого уровня для управления работой интеллектуального блока.

Представленная система позволяет осуществлять контроль за следующими этапами создания прогнозной ней-росетевой модели: проверка однородности данных, фильтрация ряда, повышение информативности данных, погружение ряда, формирование комитета сетей. На рисунке 2 представлена модель нейросетевого блока с адаптивными датчиками.

В состав каждого контролирующего блока входят модуль датчика, перечень рассчитываемых коффициентов, а также модуль принятия решений, в котором в виде правил продукции заложен алгоритм действий в зависимости от значений коэффициентов.

С помощью методов фильтрации снижается размерность ряда, отделяются трендовые изменения от нетрен-довых. В модели используются следующие методы фильтрации: скользящее среднее, экспоненциальное сглаживание, вейвлет-преобразование. Ал-