電石導(dǎo)熱系數(shù)反演及冷卻過程仿真研究.pdf

1、電石作為一種重要的化工基礎(chǔ)原料，廣泛地應(yīng)用于有機(jī)合成、氧炔焊接、金屬切割等領(lǐng)域。目前，工業(yè)上主要采用電爐還原法生產(chǎn)電石。在電石生產(chǎn)設(shè)備設(shè)計(jì)及生產(chǎn)工藝設(shè)計(jì)過程中，電石的冷卻過程是首先要確定的主要影響因素之一。由于電石的出爐溫度高達(dá)2000℃，只能待其冷卻一段時(shí)間后，對(duì)其表面若干點(diǎn)處的溫度進(jìn)行測(cè)量，無法對(duì)其整個(gè)冷卻過程中電石內(nèi)部的溫度分布及變化進(jìn)行全面的研究。因此，本文利用仿真方法對(duì)電石冷卻過程中內(nèi)部溫度分布及變化進(jìn)行研究。
　　當(dāng)前

2、國內(nèi)在材料熱物性參數(shù)方面的研究和數(shù)據(jù)相對(duì)較少，特別是對(duì)電石熱力學(xué)仿真一個(gè)重要的參數(shù)—電石隨溫度變化的導(dǎo)熱系數(shù)更是空白。求解材料的熱物性參數(shù)是一種反問題，從數(shù)學(xué)的角度來講，反問題是一種病態(tài)問題，由于其對(duì)誤差極其敏感，傳統(tǒng)的算法不僅計(jì)算量巨大，而且很難收斂得到精確解。智能算法中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的非線性映射能力，而遺傳算法是一種求解全局優(yōu)化問題的有力工具，兩者的有機(jī)結(jié)合，可以很好地解決這一問題。本文探討利用ANSYS與智能算法通過參數(shù)反演來

3、得到電石的導(dǎo)熱系數(shù)隨溫度變化的曲線，希望為電石生產(chǎn)的相關(guān)設(shè)備研發(fā)和工藝設(shè)計(jì)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并為材料的熱物性參數(shù)反演研究提供一種新的研究思路。
　　主要的研究工作如下:
　　(1)建立電石二維傳熱模型。根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)條件，建立電石的二維傳熱模型，給定初始條件和約束條件，輸入一組導(dǎo)熱系數(shù)即可得到整個(gè)冷卻過程的仿真分析結(jié)果，也就是電石內(nèi)部溫度分布隨時(shí)間的變化過程，從而為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提供樣本，并在得到導(dǎo)熱系數(shù)值后對(duì)其準(zhǔn)確性進(jìn)行驗(yàn)證。

4、r>　　(2)利用智能算法建立電石導(dǎo)熱系數(shù)的參數(shù)反演模型。主要包括兩部分內(nèi)容，一是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模，確定網(wǎng)絡(luò)類型和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，利用MATLAB編程實(shí)現(xiàn);根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量的樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，作為傳熱正問題的求解器;二是遺傳算法建模，從5個(gè)方面對(duì)遺傳算法建模中的問題進(jìn)行討論，并在MATLAB中編程實(shí)現(xiàn)。
　　(3)參數(shù)反演計(jì)算及新電石鍋冷卻過程仿真分析。利用參數(shù)反演模型計(jì)算得到電石隨溫度變化導(dǎo)熱系數(shù)曲線，對(duì)新電石鍋中電石的冷卻過程進(jìn)行仿真，