过程自动化模型（精选7篇）
过程自动化模型 篇1
0 引 言
存储过程的本质是程序结构的一种形式,它的自动评估类同于编程语言的自动评估。目前,编程语言的评估方法,按其采用的评估方法不同,可分为动态评估和静态评估两类。
动态评估方法是通过执行多组测试数据,比较程序运行的结果与预期输出来评估。如针对JAVA GUI编程开发的GUI_Grader和BOSS,以及Roberts和Verbyla开发的java程序评估工具。动态评估方法的缺点有两个方面:1) 程序若存在词法或语法错误,系统则无法正常编译运行,会导致动态评估失败。2) 即使程序正常运行,也会因评估方法过于依赖测试数据,导致评估结果的不公正。
静态评估方法是通过检查源代码的结构和语法,从中发现静态错误并产生统计信息以指导评估。如WAGS、JPlag系统,它能处理多种语言如VB、C、Java。Rahman等人使用一种将C程序伪代码化进行相似度比较的方法,成功地解决了变量声明随意性所带来表达的二义性。由于静态评估方法考虑程序语法结构,因此评估更加合理、准确。
鉴于此,本文提出一种静态的评估模型,即通过对用户代码进行词法、语法分析,建立相应代码的AST,进而分析AST的结构,以实现存储过程的自动评估。
1 评估模型总体框架
评估模型如图1所示。该模型由模型外部和模型内部两部分组成。模型外部是代码的入口,包含了用户代码和目标代码。模型内部实现对模型外部用户代码的评测,分为四个层次:1) 用户代码规范化处理。即对用户代码进行规范化消除用户代码本身表达的多样性。具体而言,即应用一系列规范化规则(如:语句顺序规范化、保留字规范化、运算符规范化等),对存储过程进行等价变换。这些等价变换可以消除代码的多样性,从而有效地减少目标模板代码的数量,以提高用户代码和目标代码之间相似度匹配的准确率。2) 词法、语法分析。将目标代码和经过规范化处理后的用户代码进行词法、语法分析。词法、语法分析首先要完成的是词法、语法文件的制作,接着借助编译工具,对存储过程代码进行分析。3) 建立抽象语法树(AST)。无论用户代码是否存在语法错误,评估模型都将代码转化为抽象语法树(AST)。这一部分涉及编译原理的相关理论知识,由于篇幅限制,本文不做赘述。4) 代码相似度计算。为了分析用户存储过程代码的AST和目标存储过程代码的AST之间可能存在的差异,首先对AST概貌筛选,摒弃一些对评估模型影响较小的节点;为了使评估模型更加合理,还需对树中节点按照知识点的难易程度赋予不同权值;进而通过改进的树编辑距离映射的代价模型,计算用户存储过程代码和目标代码之间的相似度,并以此作为自动评估的量化评测依据。
2 规范化与词法、语法分析
2.1 规范化处理
由于数据库语法的多样性和代码实现的灵活性,存储过程代码中相同语法会有多种不同的表达方式,为此对存储过程代码作如下规范化处理:
(1) 语句顺序规范化:语义等价的代码中可采用不同语句排列顺序。输入参数和输出参数的定义顺序统一处理为:输入参数的定义在输出参数的定义之前。
(2) 运算符规范化:语义等价的表达式中采用不同的运算符。如age >24 and age <45、age in(24,45)与age between 24 and 25三个表达式语义是完全等价,对此将in或between and运算符的表达式转化为关系运算表达式。
(3) 表达式规范化:由于各种运算符的优先级和结合性不同,语义等价的表达式可用多种形式表示。算术表达式利用算术运算符的分配率、交换律、恒等式等性质,建立转化规则,用以消除表达式多样化。布尔表达式的规范化与算术表达式的规范化类似,只是其转换规则是根据布尔运算符的性质定义,应用于布尔表达式。以下给出表达式规范化处理的具体规则,其中a1,a2,a3为常量、变量或子表达式。
Rule1:a1+a2*a3→a2*a3+a1
Rule2:(a1 or a2) and a3→(a1 and a3) or (a2 and a3)
Rule3:a1<a2→a2>a1
(4) *号扩展:根据SQL语法规则,“*”的含义是将目标表中的所有字段按基表内的顺序显示出来,简言之,查询主体为所有字段。
(5) 字段补全:将数据库表字段补全为“所属表名.字段名”。
(6) where/having保留字使用规范化: where和having用法虽有不同,但在对数据库中已有表的字段筛选时,可以互换实现相同的操作,如:select id, name from t where age>24 和select id, name from t having age>24语义是等价的,为此规定:若对已有表的字段进行条件判断时,统一转化为where保留字。
通过代码的规范化可以有效地减少目标模板的数量,降低词法、语法的分析难度,提高了数据库分析的灵活性。
2.2 词法分析
存储过程代码可看作是一个长长的字符串,借助词法生成器对规范化的存储过程代码进行分析,通过分析输出记号流(tokens),供语法生成器使用。为了准确地识别记号,其判别准则是语言的词法规则,描述词法规则的有效工具是正规式、状态转换图和有限自动机。
2.3 语法分析
语法分析是在词法分析提供的记号流基础上,对用户代码的结构作总体分析,通过分析生成AST。图2为create procedure sele_student as select student.name form student where age=24存储过程的AST。
此时的AST与最初的存储过程代码之间具有等价关系,为了进一步筛选出概貌信息,借鉴Petrovskiy文献,对叶子节点数据进行修改,将对句子整体结构影响较小的叶子节点设置为空,反之则不做修改。式(1)给出了修改的原则:
式(1)中表示弃掉单词,用空代替。identifier,expression分别表示变量和表达式节点,keyword,operator分别表示关键词和操作数。图3是对图2修改后所对应的AST。
3 树编辑距离
相似性分析的目的是计算用户代码与库中目标树代码结构之间的相似度值,以此作为成绩评估的量化依据。为此引入树编辑距离算法,并对该算法进行改进,使其自动评估的量化标准更加合理。
3.1 基本概念
树编辑距离是Levenshtein距离的扩展,是一种有效的比较两棵有序树的方法。Tai最早使用编辑距离来计算两棵树间的相似度。其基本思想是将两棵树间的距离定义为将一棵树转化为另一棵所需编辑操作的代价,以下三种操作称为编辑操作,简称DIST操作:
(1) Update(u,v) 将节点u更新为v;
(2) Delete(u) 将节点u的所有子节点,作为u的兄弟节点插入到u的父节点的子树,并删除u;
(3) Insert(x,u) 在节点x下插入节点u,并将x的部分子节点作为u的子节点。每个DIST操作对应一个代价。令γ为一个代价函数,为每个操作赋予一个非负整数代价值,记为γ(u→v)。γ满足如下条件:
(1) γ(u→v) =0,γ(v→u)=0;
(2) γ(u→v)=γ(v→u);
(3) γ(u→v)+γ(v→w)≥γ(u→w).
假定所有DIST操作的代价都为单位代价1。令S为从T1到T2的DIST操作系列s1,s2,…,sn,则S的代价是这些DIST操作的代价之和,即
根据文献[9],两棵树T1和T2间的编辑距离定义为:将T1(或T2)转化为T2(或T1)的最小操作序列的代价。
3.2 树映射
3.3 树编辑距离的算法
计算编辑距离的算法主要有:Zhang-Shasha算法和Klein算法两种。两者均采取了动态规划思想,经修改后的两棵AST树的编辑距离可以按照动态规划思想给出计算公式:
Zhang-Shasha[10]算法提出一种最左分解策略来求解树编辑距离,即每次比较均从森林的左边第一棵树开始,公式描述如下:
4 相似度分析
4.1 相似度计算
对于存储过程转化为抽象语法树这个实际应用来说,鉴于存储过程的抽象语法树的数据结构特点,因此,在对两棵树进行匹配时,不仅要考虑对树中对应的节点进行匹配,还应对树的结构进行匹配。
Zhang-Shasha[10]算法和Klein[11]算法的主要区别在于将树分解后生成森林匹配方向的选择有所不同,然而结合存储过程代码自动评估这个实际应用,不仅要考虑匹配方向,而且要考虑AST的数据结构本质。为此本文修改树编辑距离映射的代价模型。这里需要指出的是代价模型的改进虽基于节点的权重,但并不取决于节点是叶子节点还是非叶子节点,而是依赖于树节点token值所分配的类型。
若将节点Nodei的权重函数定义为w(i)。则修改之后的代价模型如式(4):
结合相似似度计算式(5):
计算用户存储过程代码和目标程序之间的相似度。其中,∑表示删除T1的所有节点,插入T2的所有节点的编辑距离,根据式(4),删除T1中某个节点的代价等于这个节点的权重,而插入T2中某个节点的代价等于这个节点的权重,相加即为所有节点的权重之和,其取值范围在[0,1]之间,其值越接近1,说明越相似。特别地,Sim(T1,T2)=1,说明两棵树完全相同,当Sim(T1,T2)=0,说明两棵树完全不同。
4.2 用例计算
图4表示的是带参数的存储过程proc_stmt对应的树T1到树T2的一个映射。树T1是用户代码的语义等价转化,树T2是目标库代码的语义等价转换。从图中可知:1) T1、T2两棵树的结构存在差异。这些差异是由于用户在编写代码过程中,输入参数的不完整和关键字的遗漏所造成。2) 各节点的权值存在差异。权值的差异反映出不同的知识点在存储过程自动评估模型中的影响不同。权值为零的节点(比如name节点,即2.3节所讨论的identifier类型节点)说明,该节点对存储过程代码整体的评估影响较小。除此以外,不为零的权值节点的数值大小则表示了语法知识的难易程度。节点的权值越大,语法知识越难;节点的权值越小,语法知识就越简单。
表1是一个二维矩阵。矩阵M的行和列分别表示树T1和T2的节点。矩阵M的值记录了树T1向树T2映射代价的权重,该权重的计算结果是由改进的树编辑距离映射的代价模型递归求出。
由式(4)和表1,计算出用户代码所对应的AST和目标代码所对应的AST的相似度为0.64,即Sim=0.64,对照用户设定的评测标准值,可知该用户对存储过程知识的掌握程度。
5 结 语
针对数据库存储过程知识的学习,提出了基于AST的存储过程自动评估模型,模型以树型表示存储过程的结构信息,进而修改AST并对节点赋予不同权值,在此基础之上,结合改进后的树编辑算法和相似度计算公式,计算出代码之间的相似度,定量地评判用户编程能力及知识点掌握程度。
参考文献
[1]孙坤.C语言上机考试及自动评分系统的研究与实现[D].沈阳工业大学,2005.
[2]Feng Man Yu,Mcallister Andrew.A Tool for Automated GUI ProgramGrading[C]//ASEE/IEEE Frontiers in Education Conference,SanDiego CA,2006.
[3]Heng PeyShan,Joy Mike,Boyatt Russell,et al.Evaluation of theBOSS Online Submission and Assessment System[D].United King-dom:Department of Computer Science University of Warwick,2005.
[4]Graham H B Roberts,Janet L M Verbyla.An Online Programming As-sessment Tool[C]//Australasian Computing Education Conference inResearch and Practice in Information Technology,AdelaideAustralia,2003.
[5]Zamin N,et al.WAGS:A Web-Based Automated Grading SystemFor Programming Assignments From Users'Perspectives[C]//Proceed-ings of International Conference on Programming Classes Communica-tion of Science&Technology,Malaysia,2006.
[6]Prechelt L,Gmalphol G,Pphilippsen M.Finding Plagiarisms among aSet of Programs with Jplag[J].Journal of Universal Computer Sci-ence,2002,8(11):1016-1038.
[7]Khirulnizam A R,M D J N,Che W S B C W A,et al.Development ofAn Automated Assessment for C Programming Exercises Using Pseud-ocodes Comparison Technique[C]//Conference on Information Tech-nology Research and Applications,Selangor Malaysia,2007.
[8]Petrovskiy Mikhai.A Data Mining Approach to Learning ProbabilisticUser Behavior Models from atabase Access Log[C]//Portuguese Con-ference on Artificial Intelligence,Heidelberg Berlin,2003.
[9]Tai K C.The tree-to-tree correction problem[J].Journal of theACM,1979,26(3):422-433.
[10]Zhang Kaizhong,Dennis Shasha.Simple fast algorithms for the editingdistance between trees and related problems[J].SIAM Journal of Com-puting,1989,18:1245-1262.
[11]Klein P N.Computing the edit-distance between unrooted orderedtrees[C]//Proceedings of the 6th annual European Symposium on Al-gorithms(ESA)1998.Springer-Verlag,1998:91-102.
软件过程的模型化研究 篇2
1传统软件的开发过程研究
软件开发中真正的管理手段是根据软件过程模型，生产以及软件今后所要进行演化为目的进行的开发过程。最为经典的瀑布模型是根据自身的需求，从分析到设计再到最后阶段的编码和后续阶段所需要的都是阶段性进行整合的。瀑布模型在设计的过程中是属于结构化程序设计和开发并非属于以对象技术为基础的现代软件开发的。主要原因是：
1.1开发前期复杂性过于繁琐，有着特殊的线性特点。需要研发人员在开发的过程中进行阶段性分析，对于复杂的问题进行全面深入的了解。
1.2遇到问题时没有及时的进行反馈和更新，随着生产的进一步需要，即便有了好的想法也不能够被任用，出现错误的阶段无法及时的进行了解，当问题真正的暴漏出来才意识到在进行修改无论是在人力还是物力方面都存在着较大的浪费。
1.3软件的生产周期规划的不合理，开发人员在研制的过程中往往会注重编码和测试的工作，而最后进行系统分析和设计的时间减少。因此周期不合理科学的规划使得设计思想与现代的软件开发和设计产生了极大的反差。
1.4软件的综合性能少，不能够支持反复使用和健壮性，可扩展性等，也不易维护软件的性能。
对于大型的软件开发来说，是一项工程，因此在实施研发的过程中需要按照工程的一定顺序进行科学的有组织的生产管理。严格的按照所需要的进行整合分析，设计以及实现测试相统一的原则。对软件进行一系列的维护。选取最为合适的开发模型，利用最合适的设计方法生产出最有效，性能最高的软件产品。
2模型的不足的完善和构造的创新
软件的过程不是单方面组合的，而是由一系列的阶段，方法，技术和实践结合而成，一个足够灵活，有保障的软件模型能够为软件产品的研发提供可靠的参考性，研发人员可以依据它来进行开发和维护产品。在软件模型开发的过程中所有的活动都需要提供统一的保障，因此对参与活动的所有工作人员都需要提供一定的帮助和指导，这样有利于人员之间的有效沟通信用的开发。为了管理更加的便利，需要加大对过程演化的检测力度。准确的说，应该具备以下几个特点；
第一：按照规定的周期进行科学划分，管理阶段强化力度和制度，避免开发过程中的分裂现象。
第二：复杂问题可以延迟处理，但是要及时的进行反馈更新制度，提高应变能力。
第三：在合理的周期制度下，有效的支持各软件的再次使用。
第四：符合一定的要求标准，具有一定的特短能够扩展，可重用。
2.1阶段的划分
作为开发工作的第一次划分，这个阶段过程中模型首先要制定各个阶段开发和演化的时序和约束条件。建立一个系统的过度准则，以便于从一个阶段更好地过渡到下一个阶段。具体细分可详细到五个内容：
(1）初始阶段制定一个确切的目的，进行捕获具体需求，通过开发的周期工作而制定，科学合理应具备一定的可实施性。
(2）细化阶段，在初始阶段的基础上进行进一步的改进完善。制定一个详细的计划对整个阶段进行指导。
(3）构造阶段。构造阶段是开发部过程中最为重要的一个阶段，也是这个模型过程的核心，通过构造可以满足这个阶段的所需产品的数量和质量问题。完成系统可行性。
(4）实施阶段。是模型过程中最后一个操作阶段，实施阶段的目的是完成最终的操作，在修改无错后将系统转交并投入使用。
(5）维护阶段，这个阶段主要负责的是对系统的进一步更新和维护问题，进行信息的反馈。各个阶段的分化完成后，需要制定一个主要的周期任务对增量开发进行约束分管。
2.2迭代与增量的开发
大型的开发就像是一项工程，相对来讲比较困难，因此需要缩小管理的步骤进行软件产品的策略研发。将各个阶段划分为较小的部分进行实施，每个小项目作为一个独立的实体，在完成后，对其进行评估测评判断是否需要增加新要求。以便在下一个迭代的过程中进行弥补。而受控式的迭代是个有着严格的时间计划和详细规划的过程。因此需要研发人员根据实际情况进行有计划步骤的指导活动。
2.3活动和工作制品
一般来说迭代的过程拥有5个阶段，对资源的需求，整合分析，图样设计，产品的实现和使用测试。也可以将每个工作流程分为若干个小型项目，每个小项目只能生产一到两个工作制品。这种方式既保障了工作人员能够在正确的引导下进行工作也能保证产品的质量。
2.4详细过程的规划
根据制作过程，模型的初始阶段和实施阶段的迭代相对是比较简短的过程。初始阶段中需求工作流，根据软件开发的过程进行分析和设计。实施阶段主要是实现和测试工作流。而维护阶段是个特殊阶段不需要受控迭代。
3结束语
信息时代的快速发展，带动了生产企业和人们生活水平的提升，对面信息量大的时代生产企业和受众群众有了更高的需求，为满足人们的需求，应该尽量的在软件过程的模型化中研究出更易管理和扩展的功能。
摘要：近些年来,软件开发行业越来越受到人们的重视,无论是该行业的创造者还是生产者亦或是使用者,对该行业都给予极高的热情。但高亢的热情也无法使得产品能够十全十美,软件在实际开发的过程中存在的诸多的问题。主要原因是在软件开发组织的过程中不能够很好的进行定义和管理,无法构造出一个有效的可实施的模型。因此,本文主要针对软件过程的模型化进行研究。
关键词：软件过程,模型化,研究
参考文献
[1]王军.软件过程模型应用策略[J].计算机系统应用.2008(06)
[2]高禹,毕振波.软件开发过程模型的发展[J].计算机技术与发展.2008(07)
[3]荆心,雷聚超.以活动为中心的软件过程模型的改进研究[J].西安工业大学学报.2006(03)
[4]王勇,张发勇,周顺平.CMM质量保证的理论与实践[J].计算机工程与设计.2005(04)
敏捷过程改进模型与方法 篇3
敏捷方法强调个体和交互, 但并不是不重视过程。敏捷开发拥抱变化和客户反馈会对整个软件的架构、开发、测试造成很大的波动。如果控制不好, 会使得项目失控, 造成严重的质量问题, 如Bug多, 架构不合理, 易用性不好, 性能不好等等。所以, 过程仍然发挥着十分重要的作用, 良好的过程控制与改进仍然是不可或缺的。
2 敏捷过程改进模型
如图1所示, 该模型以需求分析与满意度度量结果为依据, 根据实际需要, 选择合适时机, 把过程改进活动与迭代活动有序融合起来, 在不影响正常敏捷开发活动的基础上, 持续改进过程, 以保证敏捷开发不会失去控制, 达成预定的质量目标。
2.1 敏捷过程改进的时机
敏捷过程改进的时机选择可以相对灵活, 一般来说有以下三类。
2.1.1 需求发生变化时
当需求发生变化, 应对软件开发过程的各个要素如人员、方法、活动等多方面进行综合优化与调整, 这一改进活动是贯穿敏捷开发过程的始终。
2.1.2 进入下一迭代时
在进入下一迭代过程前, 依据客户的评价结果进行分析, 找出客户不满意或满意度不高的地方, 查明原因, 制定合理的改进措施和计划。
2.1.3 过程或子过程质量不足以满足要求时
对过程用户的满意度进行分析, 可以判断过程质量是否满足需要, 进而确定过程是否需要改进。
2.2 敏捷过程改进的重点
敏捷方法的过程改进, 除了关注质量、成本、进度的硬指标外, 还应重视沟通与协调、参与者的体验, 组织文化的建设, 价值观的锻造, 以及这种改进的可持续性等一系列人文的因素, 当然必要的规范也是必不可少的。
2.3 敏捷过程改进的基本方法
如图2所示。
2.3.1 确定过程改进时机
敏捷过程改进需要团队将过程改进活动看作内在需要, 主动的去推动, 不同层次, 不同过程, 不同的改进活动, 其改进时机也各有不同。
2.3.2 确定过程改进对象
不同层次的改进活动, 其改进对象是不同的, 改进的难度也有差别, 为避免改进失败, 或对软件开发活动造成难以预测的风险, 应综合衡量, 合理确定改进对象。
2.3.3 确定过程改进的内容和重点
综合考虑人员、工具、方法、管理等多方面的因素, 以及改进对象的过程质量以及用户满意度, 确定改进的内容和重点。
2.3.4 制定改进措施与计划
确定改进目标, 以及改进活动的具体计划, 明确具体方法与步骤, 明确评测改进效果的指标与方法。
2.3.5 实施过程改进计划
依据制定的计划, 逐步实施, 确保改进措施落实到位。
2.3.6 评测改进效果
结合预期目标、软件小交付、顾客满意度等综合衡量改进效果。
3 敏捷过程改进实例分析
P公司在运用敏捷方法开发某大型数据库系统, 但在第一次迭代开发完成形成小交付软件给客户, 客户满意度不高, 主要不满意的地方:一是软件功能不完全满足客户需要;二是客户认为现有软件功能不足在市场上形成有效竞争力。造成这一结果的原因主要在于第一次迭代前的需求分析结果不够理想。需要对需求分析过程进行改进。
3.1 确定改进时机
这里主要是在第二次迭代开发前, 对需求分析过程实施改进。
3.2 确定改进对象
因是对敏捷环境下的需求分析过程实施改进, 因此, 此处改进对象是第一次迭代开发中的需求分析过程。
3.3 确定改进重点与内容
对上一次需求分析过程进行分析, 发现影响需求分析结果的主要原因, 一是客户的参与度不高, 对该数据库系统的市场定位不清, 难以准确描述所要期望实现的功能;二是开发人员的参与度不够, 部分开发人员忽视参与需求分析的沟通与交流。
3.4 制定改进措施与计划
一是由商务分析师采用质量功能展开等工具帮助客户对市场现状以及客户所要达成的目标进行分析;二是在迭代开始前, 与开发人员、客户进行交流, 共同评估用户故事优先级, 并收集相关反馈信息;三是由商务分析师主持召开迭代计划会议, 在会议上向所有的程序员解释这个迭代要完成的用户故事, 代表客户做功能验收测试, 查看是否完成了预计的功能, 是否有程序员还没有想到的异常情况。
3.5 实施改进措施与计划
在第二次迭代开始前, 按前文制定的措施实施了改进措施, 进行了新的需求分析, 并根据新的需求分析结果, 开展第二次迭代开发, 形成小交付。
3.6 评测改进结果
以客户对小交付软件的满意度为依据, 来检验改进效果。改进前后, 客户满意度如表1所示。
从表1中结果来看, 改进活动是有效的, 成功的。因此, 在敏捷环境下, 选择合适时机, 采取有效方法, 将改进与敏捷开发过程有机结合起来, 有助于中小企业更快更好的运用敏捷方法开发出有竞争力软件。
摘要：本文通过持续的改进, 来实现计划、控制与灵活、主动间的平衡。本文分析了运用敏捷方法时, 持续改进过程的必要性, 构建了敏捷开发过程改进模型, 介绍了敏捷过程改进的时机、重点与基本方法, 并结合实例进行了简要分析。
关键词：敏捷方法,过程改进,需求分析
参考文献
[1]Agile Process.http://www.agilealliance.com.
[2]Robert C.Martin, Micah Martin.Agile principles, Patterns, and ractices in C#.[M].Posts&Telecom Press, 2010 (12) :4.
[3]李新.敏捷开发平台的设计[J].计算机工程与设计, 2012 (09) :3604.
[4]沈雷.沈备军敏捷方法的研究与实践[J].计算机工程, 2005 (04) :219.
[5]段琳琳, 王如龙.敏捷方法在软件项目需求管理中的研究与应用[J].项目管理技术, 2009, 6 (7) :P61.
[6]张晓刚.面向软件过程改进的知识管理技术研究[D].北京:中国科学院研究生院博士学位论文:1.
[7]陈斌.基于CMMI的敏捷软件改进过程研.究[D].中国海洋大学研究生学位论文:12.
连铸二级过程优化控制模型设计 篇4
连铸二级过程优化控制模型主要用来实现HMI的简单数学模型无法完成的复杂计算,是集计算机、自动检测和自动控制为一体的连铸新技术,包含连铸坯热跟踪系统、动态二冷配水系统、扇形段辊缝远程动态调节系统和铸坯质量跟踪与判断系统等。其核心是利用动态控制模型对连铸坯热信息和凝固信息进行实时模拟计算和热跟踪,在此基础上依据钢种凝固特性和冶金准则动态在线优化二冷制度,并依据不同钢种的凝固特性和铸坯规格合理设计轻压下工艺。同时,根据连铸坯历程信息结合BP神经网络技术和专家系统对铸坯质量状况进行合理的评定。
2 控制模型架构
连铸过程优化控制模型的基本架构如图1所示;控制模型主要由自动化、数据库、监控界面和核心计算四部分模块组成[1]。核心计算模块为控制模型的核心模块,其实时接受生产过程中的工况数据并进行数据诊断和处理,核心计算模块中的连铸坯热跟踪模块模拟钢水放热凝固过程得到连铸坯的热行为和凝固行为信息,优化配水模块通过分析连铸坯热信息和钢种凝固特性合理地优化二冷水冷却制度,辊缝设定模块通过分析连铸坯凝固行为和钢种高温力学特性合理制定压下工艺,质量跟踪与判断模块通过分析连铸坯各类参数和事件等历程信息对铸坯质量状况进行评定,结晶器专家系统模块通过监测结晶器铜板热电偶测温信号和结晶器的摩擦力等信息,综合预判铸坯发生漏钢趋势并进行报警或控制拉速以消除漏钢隐患。数据库模块为控制模型计算提供基础参数,其融合了连铸机设备参数、钢种物性参数以及生产过程中的工艺参数和介质参数,并能够储存实际生产过程中的生产数据和模拟计算得到的重要历史数据,供工艺人员离线分析。自动化采用OPC技术实现控制模型与基础自动化级的数据交互,一方面实时采集实际生产线工况数据,另一方面下发优化后的数据和指令给PLC。同时,实现基础自动化和过程控制联锁保护措施以及自由切换和应急切换功能,以减少人工参与环节,提高控制模型的智能化程度。监控界面采用人性化设计,采用“数、表、线、形”的形式来模拟钢水浇注和凝固进程,工艺人员可以直观地了解连铸坯的温度场分布和凝固进程、冷却区出口坯壳厚度和表面温度、实际水量和设定水量的差异性、辊缝开口度和压下辊状态、连铸坯矫直处的温度以及连铸坯的液芯长度等重要信息。
3 控制模型基本特点
3.1 完善的钢种数据库
控制模型充分考虑了各钢种的凝固特性以及热收缩特性,达到连铸凝固过程的精细动态控制,其钢种数据库基本包含了目前国内诸多钢厂钢种物性参数,且提供了钢种物性参数计算工具及钢种自定义修订接口,为新钢种的开发提供了有利的辅助。
3.2 成熟完善的联锁保护
设置过程控制级(L2级)的主要目的是实现过程数据的优化,提高设备的智能化程度,减少人工参与的环节。连铸机整个生产线的自动化控制系统不能因设置L2级而使得系统稳定性降低,尤其是在生产过程中,当计算机死机或关闭和人为破坏或错误操作等意外事件导致控制模型瘫痪时,不能对生产顺行产生不利影响。因此,为确保控制模型的鲁棒性和满足复杂的现场需要,控制模型设置了基础自动化级(L1级)PLC控制和L2级联锁保护功能,融合了L1级和L2级人工手动切换和故障应急自动切换功能,以保证L2级故障时生产的顺行。
3.3 数据诊断与处理
控制模型设置了“数据诊断与处理”模块,以防止仪表或网络通讯异常或设备本身工作异常等因素产生的虚假数据对模型准确性造成影响。控制模型能自动剔除失真信号和过滤波动异常的数据,并结合数据类型以及对模型准确性影响程度进行合理化处理。
3.4 用户自定义接口
为方便工程师更好地研发新钢种及制定相关工艺,控制模型提供了数据库管理等辅助管理工具,提供用户自由制定工艺接口,支持用户增加新钢种和修订相应工艺等。
3.5 计算机操作系统多任务技术
控制系统采用计算机操作系统多任务技术,能实现单台计算机满足多流控制、多断面控制以及混断面浇注控制的需要。
4 控制模型功能
4.1 连铸坯动态热跟踪模型
连铸坯温度场动态热跟踪模型采用“坯龄模型”来实现对连铸坯从结晶器钢水弯月面到模型控制区终点进行全程温度场实时跟踪。模型将铸坯沿拉坯方向离散化成若干个具有独立信息单元的切片,每个切片都拥有各自的“寿命”、初始条件、历程信息、温度场以及凝固进程等。动态跟踪所有切片的温度场,就可以实时描述出整个铸流的温度场,
实际生产过程中,结晶器弯月面不断产生新的切片,控制区终点的切片不断消失,通过将跟踪切片的“坯龄”、初始温度、位置、所处冷却区、冷却水量等初始条件和过程条件作为边界条件,然后对各个切片的凝固传热微分方程进行周期性求解,便可以动态描述出各个切片在不同时刻、不同位置下的温度场。利用切片的连续性特征,将所有切片联动起来就可以描述连铸过程铸流的一个动态的温度场分布,从而实现连铸坯的实时温度场和凝固进程的动态监测[2,3]。
4.2 结晶器专家模型
结晶器专家模型通过监测结晶器铜板热电偶测温信号和结晶器的摩擦力等信息,综合预判铸坯发生漏钢趋势并进行报警或控制拉速以达到消除漏钢隐患的目的。模型实时采集安装在结晶器上的矩阵型热电偶检测的数据、安装在结晶器振动机构上的负载检测单元检测的数据以及拉坯速度、结晶器水温差和结晶器液位等生产工况参数,通过对数据进行综合分析计算,实时输出结晶器铜板热相图、热电偶温度分布曲线和结晶器摩擦力状态等,当输出的结果与表面纵裂缺陷、粘结漏钢和悬挂漏钢等现象匹配时,控制模型触发声光报警装置,并自动控制拉坯速度以预防漏钢事故的发生。
结晶器专家系统融合逻辑判断和BP神经网络相结合的控制模式,并具备较强的自学习能力。同时系统也融入了信号延时采集、变条件下信号标准确定、失常信号的剔除等多项技术,具有运行稳定、界面友好以及与现场设备易于连接的特点。
4.3 动态二冷配水模型
动态二冷配水较静态配水能够显著地降低铸坯表面温度波动。在铸坯温度场动态热跟踪模型实时地提供铸坯温度场信息的基础上,动态二冷配水控制模型依据目标表面温度的原理,根据浇注钢种的特性使铸坯始终以最佳的冷却温度曲线进行冷却,对铸坯表面温度进行在线控制,实现对铸坯温度场的优化,有效地提高铸坯质量。
控制模型设置了新型铸坯表面温度反馈系统,并融合了有效拉速控制、中包温度修正、目标表面温度控制及坯壳表面温度历程控制等多模型控制策略[3]。模型间互相组合以达到最佳的控制效果。
4.4 辊缝远程动态控制模型
实际生产过程中,辊缝设定算模块实时分析动态热跟踪模型模拟的连铸坯凝固行为,确定出连铸坯的液芯终点位置,结合基础数据库中的压下工艺参数,计算出针对浇注钢种的合理压下区间,从而确定出压下起始拉矫机(或扇形段)和压下结束拉矫机(或扇形段)。然户综合考虑压下辊的机械性能及连铸坯的压下变形特性,将设定的总压下量在参与轻压下的各压下辊内进行合理分配,制定出各压下辊的初始辊缝。初始辊缝再由模型的修正模块依据所限定压下速率和单辊最大压下量等参数进行优化调整,最终再结合连铸坯自然热收缩量指定出个压下辊的设定辊缝,通过OPC通讯模块下发给PLC。
此外,控制模型通过铸坯压下变形计算,估算铸坯的实际变形量,与位移传感器的实测值进行对比,来检测仪器的准确性等。
4.5 铸坯质量跟踪与判定模型
铸坯质量预报系统能够对铸坯各种类型的质量缺陷进行在线的全面检测,为了保证系统的准确性,质量预判模型采用了专家系统和BP神经网络联合预判的策略,既考虑了连续事件的逻辑运算关系,有考虑了离散事件的偶然因素。
预报原理为:基于专家系统的模块用于系统事件的质量判定,判定结果设为QES1;基于神经网络用于工艺参数的质量判定,判定结果设为QES2。则最终的质量输出为:
式中:K为两种质量判定结果的权重系数,其值的大小根据系统事件的类型以及对铸坯质量的影响因素确定。当没有系统事件发生或发生的事件对对铸坯质量的影响程度较小时,k=0或k很小;当事件比较多并且对铸坯质量的影响程度较严重时,k较大。
另外,质量跟踪与判定系统对每一根铸坯均建立包含其凝固历程历史工况数据及温度场数据和铸坯质量整体评价的档案。对出现质量异议或者质量问题时,方便查询。
5 结束语
作为实现钢铁企业信息化重要环节的连铸过程控制系统,集成了结晶器专家模型、连铸坯热跟踪模型、动态二冷配水模型、辊缝远程动态调节模型和铸坯质量跟踪与判断模型等先进的工艺和控制技术,既可以实现连铸过程的生产可视化,方便操作人员和生产人员及时了解生产状况和优化生产工艺参数,改善连铸坯质量,提高产品合格率;又可以提高连铸机智能化控制程度,减少人工参与环节,简化生产人员操作过程和降低劳动强度,降低吨钢成本,增强了企业竞争力。
参考文献
[1]韩占光,曾智,张家泉,等.大断面圆坯连铸动态二冷配水在线控制系统应用实践.2009圆坯大方坯连铸技术论文集.2009,营口:219~226.
[2]Herbert L.Gilles,Research Consultant,Bethlehem Steel Corp.Primary and Secondary Cooling Control.The Making,Shaping and Treating of Steel,11th Edition Casting Volume.2003,(18):35~48.
[3]韩占光,崔立新,曾智,等.合金钢矩形坯铸机动态二冷配水在线控制系统的设计与应用.冶金自动化.2009,Vol.33,No.2:12~16.
技术创新过程模型的比较分析 篇5
1.1 技术推动模型
技术创新是由科学技术推动的, 技术创新或多或少的是一种线性的过程, 这个过程是经过生产和销售而最终将新技术引入市场中。西方发达国家最开始的技术创新大多数都是这种由技术推动而进行的创新形式。如无线电、晶体管、计算机的发明和使用以及由此而引起的大量创新都属于这种情况。
1.2 市场需求拉动模型
该模型是从生产需要或者市场需求开始, 经过研究开发、生产和销售, 将创新引入了市场中。有相关研究表明, 有超过60%的创新行为是由市场需求引发的, 因此, 对于大部分的企业和科研单位来说, 市场需求拉动型的创新在实际中占据很重要的位置。在市场需求拉动的技术创新模型中, 市场需求为技术创新提供了机会, 而技术创新是市场需求拉动的最终结果。
1.3 交互模型
该模型认为, 技术创新是由技术和市场两者的共同作用所引发的, 社会与市场的需求和新的技术能力都可以导致新构思的产生;同时, 创新过程中各个环节之间创新与市场需求以及技术进展之间存在着交互作用的关系。在与技术推动模型和市场拉动模型相比较, 技术创新过程的交互模型加强了市场与技术的连接, 这就说明企业的创新管理是要将市场需求和新的技术能力进行匹配的。
1.4 链环模型
该模型比较侧重于对创新过程的描述, 整个模型分为科学研究、知识库和创新过程三个部分, 它将技术创新过程与正在进行的科学研究和已有的知识库联系起来, 这样在创新过程中能够反馈出来。可以说, 链接模型是对技术创新过程更科学、更详细、更合理的解释。
1.5 综合模型
以上四种模型基本上都没有涉及企业技术创新的管理过程, 而技术创新的综合模型则将企业的内部环境和外部环境融入过程模型中, 并表明了科学技术、市场需求与企业的研发部门、销售部门之间的联系。技术创新的综合模型依然是以线性过程模型为主体, 将企业所处的内部环境和环境以及企业的研发部门和销售部门融入模型中, 并建立了各创新阶段、企业的管理部门与外部的市场需求、科学知识之间的相互关系。综合模型比起上面四种模型来, 更侧重于对创新过程的管理。
2 传统技术创新过程模型的比较分析
上述是对五种技术创新过程模型的介绍, 主要反映了人们对技术创新过程由浅入深、由简单到复杂的认识过程, 这每种模型都有自己的特征。
技术推动模型只是比较简单的一个线性过程, 在该模型市场中只是被动的接受者, 几乎没有参与创新过程的能力;市场拉动模型比起技术推动模型有所深化, 市场拉动模型将经济发展中的重要因素———市场纳入到创新的过程中, 认为创新的过程是由市场拉动的;交互模型综合了前两个模型的特点, 它存在一定得反馈回路, 市场、技术研究和创新已经互相结合并进行反馈;链环模型将技术创新活动和现有的知识存量联系起来, 将各个环节的关系更好地表现出来;而企业技术创新过程综合模型更侧重于过程的管理。传统技术创新过程的五种模型的详细比较分析如表1所示。
各种技术创新过程模型的提出在一定时期内起到主导作用, 并能满足市场的供给与需求, 符合政府的政策, 并且能够提升和保持企业在市场上的竞争力。如表2所示。
3 生态化技术创新模型的构建
通过前面对企业传统技术创新过程模型的研究分析, 结合生态化技术创新的特征和原则, 来构建企业的生态化技术创新过程模型。该模型与前面提到的技术创新过程模型最大的区别是在模型中加入了生态的观念, 整个模型是以考虑整个生态环境为起点, 也是以对生态环境的影响为终点。
在构建的生态化技术创新模型中, 我们就是以对创新产生的影响为起点, 到消费者消费的过程, 是一个周而复始循环的过程。在该模型中, 从创意产生到销售表示整个生态技术创新过程实现了一样的经济效益;从创意产生到生态环境表示整个生态化技术创新过程实现的生态效益。同时, 该模型主要反映了企业中研发部门和销售部门两个重要的部门在创新过程中的管理环节, 以及外部环境 (科学技术和市场需求) 对创新过程的作用环节。生态化技术创新过程模型是在技术创新过程中全面引入生态学思想, 以此将技术创新的经济效益和社会效益以及生态效益更好地结合起来, 实现商业价值的同时又能创造出社会价值和生态价值。
为了有效利用企业有限的各项资源, 避免创新过程中的失误给企业带来的资源浪费和对企业前途产生的危害, 就需要根据创新的进展情况进行各种决策。同时最大程度地利用资源作为根本的指导思想, 以此主动适应政府的各项环境保护法律法规制度。
摘要：伴随着技术的不断进步, 技术创新过程也不断的发生变化。国际上出现了许多比较具有代表性的技术创新过程的模型。本文主要对具有代表性的五种传统技术创新模型的差异进行比较分析, 以找出其中的优点和不足, 为完善技术创新过程模型提供建议。
关键词：技术创新过程模型生态化,创新模型的差异,建议
参考文献
[1]王睿.中小企业技术创新体系研究[D].山东大学, 2010.
[2]尹艳冰.面向循环经济的生态化技术创新体系构建及其测度研究[D].天津大学, 2008.
[3]谢杜萍.设计企业创新能力评价指标体系构建研究[D].东华大学, 2012.
[4]赵国杰.企业技术创新优势测度与综合评价方法研究[J].科学学与科学技术管理, 2004.
[5]廖志鹏.我国企业技术创新生态化转向探析[J].中国集体经济, 2009 (4) .
过程自动化模型 篇6
当今社会处在高速经济发展的轨道上。经济贸易全球化为企业制造了一个更加动态的环境。激烈的市场竞争要求企业比竞争对手获得更快的竞争力。竞争力的不断提升需要组织学习的支持。加强组织学习可有效提高企业运用信息和知识的综合能力, 而组织学习过程模型则是组织对知识的把握和积累的重要部分。组织通过对内外部环境的信息和知识进行分析和处理, 使组织形成一个有效的学习过程。本文对已有的组织学习的过程模型进行了分析, 发现原有的组织学习过程模型不是完整的动态系统。于是, 作者对基于学习方式的组织学习过程模型进一步总结归纳和分析, 建立了组织学习过程修善模型。
二、组织学习模型回顾
(一) Argyris和Schon提出的经典四阶段模型
Argyris和Schon提出的三种不同水平的组织学习模式:单环学习 (single-loop learning) 、双环学习 (double-loop learning) 和再学习 (learningaboutlearning) 。并在此基础上提出的组织学习四阶段模型 (如图1) :
“发现”是组织通过有意识、系统和持续的监测及分析活动, 能对外部环境的变化做出细微的观察。“发明”是在发现内外部环境变化的基础上, 组织发明一些方法或策略来解决问题或实行一些策略来抓住市场机遇。“执行”是组织对提出的方法和策略进行实施的过程。“推广”是组织学习对知识的扩展, 从个人扩展到组织, 从单层面扩展到多层面。然而, 经典四阶段模型却是一个间断非连续的过程。它没有反映出组织学习是将组织内外的知识融合到组织原有知识, 并进行知识积累的过程, 没能体现出组织学习动态性特点。
(二) 陈国权和马萌提出的改进的组织学习模型
陈国权和马萌认为Argyris和Schon的组织学习过程是一个不完整的组织学习过程。为实现组织学习过程的有效性, 陈国权和马萌在其研究的基础上, 对组织学习模型进行了两点改进:一是加入“反馈”阶段, 反映了组织学习过程的完整性;二是通过知识库连接组织学习过程中的各阶段。然而, 该模型忽略了组织作为整个社会的一部分, 它处在一个复杂的内外部环境下。同样, 该模型所展示的组织学习模型中五阶段的过程是单向的, 没有体现组织学习各阶段之间的反馈作用。
(三) 陈国权进一步提出的“6P-1B”模型
陈国权提出的“6P-1B”模型较中的模型主要有两点改善:第一, 在发明与执行中间加入了“选择”阶段。第二, 考虑到组织学习的系统环境, 该模型表示出组织知识库的知识不但能从外部环境中直接获得, 而且也会向外部环境溢出。“6P-1B”模型突出了组织学习的有效运转离不开组织的选拔机制, 无论对方法还是对信息的选择很大程度上决定了组织学习的效率。然而, 该模型中, 组织学习过程中各阶段的箭头是单向的, 且每个阶段是通过知识库的知识流达到双向的。不存在直接反馈的过程。在实际组织学习过程中, 企业作为一个由各部门共同组成的组织, 其各部门分工职能不同, 其任务目标也必然不同。
三、基于学习方式的组织学习过程模型
简单的把“反馈”阶段和“发现”阶段放在组织学习过程模型中某个环节是不恰当的, 因为它贯穿于组织学习的各个阶段。如图2所示, 在“过程1”到“过程4”中包含着反馈与选择的过程, 具体分析如下。
(一) “过程1”:“发现”阶段到“发明”阶段的选择过程与“发明”阶段到“发现”阶段的反馈过程
“发现”阶段到“发明”阶段的选择过程。在“发现”阶段, 组织通过收集大量的内外部信息, 发现组织内部存在的问题或外部环境中存在的机遇。组织需要对要解决的问题和机遇进行权衡选择, 将资源分配到对企业更重要的地方。组织需要建立一个有效的评价机制, 来帮助企业完成这种选择。组织带着选择的机遇或者要解决的问题进入到“发明”阶段。在企业找出方法和策略来应对企业通过“发现”阶段分析到的变化时, 企业要考虑企业实行的对策是否解决问题的本质, 而不是表象。
(二) “过程2”:“发明”到“执行”的选择过程与“执行”到“发明”的反馈过程
“发明”阶段到“执行”阶段的选择过程。组织针对组织内外部的变化会制定几套方针和策略。企业需要建立完善的选拔机制对方案进行选择分析和评估, 设定一定的标准进行合适方案的选择。“执行”阶段到“发明”阶段的反馈过程。在进行评估选择后, 企业选择了合适的方案进行执行。在企业对方法和方案进行实际运作和实施时, 会遇到先前无法预计到的问题, 将其反馈给“发明”阶段, 使其更完善。
(三) “过程3”:“执行”阶段到“推广”阶段的选择过程与“推广”阶段到“执行”阶段的反馈过程
好的组织学习来自分享和推广。有些方案执行效果好且容易推广, 有些方案执行效果好但推广较困难。对于组织而言, 并不需要把所有的成功事件和失败事件都进行推广, 应该选具有代表性的事件进行推广学习, 这样可以避免重复推广造成的资源浪费。好的推广和扩散可加快组织学习的速度, 形成企业的竞争优势。“推广”阶段的组织学习不仅是学习知识和方法的阶段, 也是对方法进行改进和提高的阶段。
(四) “过程4”:“推广”阶段到“发现”阶段的反馈过程
将组织的方案和方法进行推广后, 得到了组织学习的结果。但是这并不是学习的结束, 组织还需要对结果进行评价, 对学习方法进行探讨甚至对整个学习系统进行剖析。
(五) 组织的内外部环境
“反馈”过程和“选择”过程将组织学习的四个阶段紧密联系起来。组织又通过“知识库”将组织环境内部的知识进行综合, 使组织的内部环境成为一个综合体。组织的外部环境不是固定不变的。当组织的外部环境将信息输送到组织的内部时, 组织对信息进行判断。所以企业要结合组织外部环境所传达的信息, 结合自身实际进行不断改进, 从而能在企业运作过程中不断提高。
四、主要结论和建议
本文提出的组织学习过程模型认为, 要想通过提升组织学习效率来提高企业竞争力, 就必须在组织学习过程当中包含发现、发明、执行、推广之间的选择或反馈过程及知识库与各阶段的相互作用。基于该模型, 企业在进行组织学习时应注意各阶段之间的选择和反馈过程, 使组织学习更具动态性。首先, 企业在进行组织学习时应注意各部门间的反馈和有效沟通。其次, 企业应注意组织学习过程中的选择。最后, 注意内外部环境变化。
参考文献
[1]彭晓东, 陈荣.基于知识的企业信息化组织学习过程模型研究[J].科学管理研究, 2007, 25 (4) :68-71.
[2]A rgyris C, Schon D A.Organizational Learning:A Theory of Action Perspective[M].Reading, M A:Addison-Wesley, 1978.
[3]Argyris C, Schon DA.Organizational learning II[M].Reading, MA:Addison-Wesley, 1996.
[4]陈国权, 马萌.组织学习的过程模型研究[J].管理科学学报, 2000, 3 (3) :15-23.
[5]陈国权.学习型组织的过程模型、本质特征和设计原则[J].中国管理科学, 2002, 10 (4) :86-94.
[6]陈国权.学习型组织的过程模型、本质特征和设计原则[J].中国管理科学, 2002, 10 (4) :86-94.
铸坯堆跺冷却过程传热模型研究 篇7
在连铸-热轧区段,将切割后的板坯下线并放置空气中堆跺冷却是生产流程中常用的铸坯冷却和管理方式,同时也是连铸-热轧区段内一个重要的缓冲单元。掌握堆冷铸坯的温度变化规律有利于区段内界面衔接与匹配技术的优化,提高生产效率和能量效率,节约生产资源[1,2,3,4]。
本文结合马钢典型的大板坯(断面230mm×2100mm)生产流程对堆冷过程中铸坯温度场采用数学模拟和现场实测方法进行了研究,并重点分析了堆冷过程中铸坯内外温度的变化规律。
2 模型的建立
2.1 基本假设
以堆跺沿拉坯方向长度1/2处的所有铸坯断面(见图1)做为计算模拟区域建立堆冷过程铸坯温度变化的计算模型。基本假设如下:
(1) 忽略铸坯沿拉坯方向的传热, 将板坯的传
热简化为二维传热问题。
(2) 铸坯之间、板坯与地面紧密接触,忽略接触热阻。
(3) 忽略铸坯的密度变化,比热容和导热系数是温度的函数。
(4) 板坯编号从上至下为1,2,3,…,12。
2.2 控制方程
铸坯:
undefined
地面:
undefined
式中 T——温度,K;
t——时间,s;
ρ——密度,g·cm-3;
Cp——比热容,J·(g·K)-1;
λ——导热系数,J·(cm·s·K)-1。
2.3 边界条件
堆跺顶部铸坯的上表面[5]:
undefined
铸坯的侧面:
undefined
堆跺底部铸坯的下表面:
Tg=Tc (5)
式中 Tc——半无限厚地层的解。
Tc可用下式计算[6]:
undefined
式中 σ——Stefan-Boltzman常数,W·(m2·K4)-1;
ε——表面黑度系数;
h——对流换热系数,W·(m2·K)-1;
T∞——地面初始温度,K。
2.4 初始条件
堆冷铸坯的温度分布与其在堆跺中的位置有关。开始堆跺时,由于热履历相同,每块板坯的温度分布基本相同,但在堆跺一段时间后,由于各铸坯上下表面紧密接触,传热良好,处于堆跺中间部位的板坯上、下表面温度并未随着堆跺顶部板坯表面和堆跺侧面温度继续下降,而是在热传导的作用下温度趋同。实测数据已验证了这一点,见表1、表2。
注:测量点为表面中心区域。
通过表1、表2的实测数据可以看到:9块铸坯堆冷20分钟后,铸坯的各接触面温度相当接近。原因是由于各铸坯上下表面紧密接触,传热良好,从而使中间区域的铸坯上下表面与心部温度趋于一致。模型以此时堆跺的温度分布为初始条件。
3 计算结果与分析
应用模型对铸坯的堆冷过程进行了模拟计算,计算结果见表3、图2和图3。
从表3的数据对比中发现,数学模型的计算值与实测值的绝对误差最大为21℃, 相对误差最大仅
为4%。对于误差产生的原因经过分析认为,现场板坯库中所有铸坯的存放都是以堆跺形式存在的,且堆跺之间的间距较小,在冷却的过程中,各堆跺的温度由于时间关系并不相同,尤其是堆跺两侧的冷却环境差别较大,所以堆跺之间存在相互影响,在表3中可以看到实测数据相对较高。由于误差最大仅为4%,完全满足现场需要。
由图2、图3可以看到,堆跺中的铸坯冷却速率最快的是顶部铸坯,尤其是在堆冷的开始阶段,24h内顶部铸坯的上表面中心冷却速率达到14.2K/h,这是由于堆跺顶部的空气对流冷却相对较强;其次是第2块,其上表面中心冷却速率达到13.0K/h;而中间区域和底部区域的冷却速率较慢,且较为接近。另外,堆跺开始时中间区域是高温区,随着冷却时间延长,高温区缓慢向下移动,经计算堆跺底部铸坯上表面中心冷却速率为8.1K/h,中间第6块铸坯上表面中心的冷却速率为8.5K/h。由上述可知24h内,堆跺铸坯的主要冷却速率范围为8.1~14.2K/h,远远小于辊道输送过程的冷却速率,所以在连铸-热轧区段铸坯堆冷既是一个缓冲单元,同时也是一种缓冷方式。
4 结论
堆冷过程铸坯温度场模拟研究表明:堆冷开始时,堆跺的中间区域是高温区,随着冷却时间延长,高温区缓慢向下移动。冷却速率最快的是顶部铸坯,而中间区域和底部区域的冷却速率较慢,堆冷铸坯的冷却速率为8.1~14.2K/h。可见,堆跺冷却在生产中不但具有缓冲功能,还具备一定的缓冷作用。合理利用堆冷过程铸坯的温度变化规律可以提高生产过程的热效率,并作为优化连铸-热轧区段内界面衔接与匹配技术的一个手段。
参考文献
[1]殷瑞钰.冶金流程工程学[M].北京:冶金工业出版社.2005.
[2]小门纯一.Thermal study on possibility of direct rolling between the continuous casting and hot rolling processes.铁と钢.1987,7:174.
[3]彭其春,田乃媛,等.新一代炼钢—连铸—热轧区段配置[J].炼钢.2002,18(5):31.
[4]刘青,彭其春,等.转炉-连铸-热轧区段的匹配模式[J].包头钢铁学院学报.2001,20(3):276.
[5]卞伯绘.辐射换热的分析和计算[M].北京:清华大学出版社,1988.
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