一、天津钢管公司管坯库计算机系统分析（论文文献综述）
王中帅[1]（2021）在《特大空心管坯结晶器内钢液流动与凝固数值研究》文中提出随着工业生产水平的提高,运输、机械和建筑等行业需求的管材直径越来越大。然而,国内对于特大空心管坯连铸工艺的研究较少,因此研究不同工艺参数下管坯结晶器内流场及温度场分布十分必要。本文以截面尺寸为Φ750mm×150mm的特大空心管坯为研究对象,在物理实验验证的基础上,通过数值模拟的方法,对所研究的特大空心管坯连铸结晶器进行流场、温度场和热力耦合模拟,最终得出不同水口结构和工艺参数对于结晶器内钢水流动和凝固的影响,为实际生产提供了理论参考。通过对特大空心管坯连铸工艺的研究,确定结晶器参数,建立结晶器钢液流动和传热三维数学模型,并完成瞬态仿真。根据相似准则搭建物理实验模型,将流动仿真结果与水模拟实验结果进行对比,验证模型选择的合理性。依据单变量原则,研究不同水口结构、水口布置方式、工艺参数对结晶器钢液流动、传热的影响。研究过程中,钢液流动模型采用k-ε湍流模型和多相流相场模型。传热仿真计算铸坯内外壁面采用不同热流密度。结果表明,水口结构和水口布置方式对结晶器内流场和温度场分布有较大影响。当选用四水口对称布置和侧孔水平方向夹角166°,向下倾角5°的三通孔水口时,钢液冲击深度较小,出口截面温度分布均匀。拉坯速度和水口浸入深度变化对自由面流速和液面波动的影响较大,将拉速控制在0.6m/min——1.0m/min,水口浸入深度为150mm,液面流速和波动高度处于合理范围之内。采用流场模拟计算结果中合理的工艺参数,建立了结晶器内钢液的流动,传热和凝固的三维耦合模型。对铸坯凝固、收缩情况进行模拟,并对铸坯裂纹指数进行计算。分析了不同拉速和过热度对铸坯凝固、收缩以及裂纹产生的影响。对实际生产具有一定指导意义。
程晔锋[2]（2021）在《新型高强度贝氏体钢无缝管热处理工艺的研究》文中指出无缝钢管是国家基础建设的重要原材料,被广泛应用于石油工程、电力建设、军工制造、航空航天等领域。本文以新研制的新型高强度贝氏体钢无缝管为研究对象,利用硬度-温度法测定了试验材料的相变转变温度,通过力学性能试验、X射线衍射物相分析、金相组织观察和扫描电子显微镜冲击断口形貌及组织观察,研究了热处理工艺对新型高强度贝氏体钢无缝管组织和性能的影响。研究结果表明,采用硬度-温度法测定了新型高强度贝氏体钢无缝管的相变转变温度,试验确定了试验材料线变温度Acl点为700℃,Ac3点为880℃。热轧态新型高强度贝氏体钢无缝管,低于550℃温度回火,随回火温度提高,抗拉强度有降低趋势,抗拉强度在983～1023 MPa变化,降幅不大,650℃回火抗拉强度最低为794.1 MPa。250～350℃回火无缝管具有较高的强度和塑性。400℃回火出现贝氏体回火脆性。500℃以上温度回火,可以提高热轧态贝氏体钢管的冲击值。400℃以下温度回火,贝氏体钢无缝管回火组织均为板条贝氏体、粒状贝氏体、少量块状铁素体及残余奥氏体组织。超过500℃回火,回火组织为铁素体和粒状贝氏体组织。新型高强度贝氏体钢无缝管的奥氏体化加热温度为930℃时,无缝管具有较高的强韧性配合,为最佳的奥氏体化加热温度。930℃加热正火,不同温度回火,300℃回火时试验材料冲击值及塑性指标最高,为最佳回火温度;400℃回火出现贝氏体钢回火脆性。930℃正火300℃回火,回火保温时间为2h时,为最佳的回火保温时间。930℃正火,300℃回火二次可以提高新型贝氏体钢无缝管的冲击值50%,冲击值提高的原因与试验材料回火过程组织的变化有关。新型贝氏体钢无缝管正火热处理最佳工艺为930℃加热、300℃×2h回火二次,获得的力学性能Rm为960MPa,A为16.3%,Z为69.8%,AKV为114.6J。力学性能满足实际管材工程应用的力学性能的要求（Rm≥930MPa,A≥14%,Z≥50%,AKV≥70J）,930℃正火300℃回火的组织主要为无碳化物贝氏体铁素体和块状铁素体组织。试验材料930℃淬火不同温度回火,在200℃和700℃回火时冲击值出现峰值。200℃回火获得力学性能为Rm为1375MPa、A为13.8%,Z为60.9%,AKV为63.4J,700℃回火获得力学性能为Rm为981MPa、A为18.8%,Z为51%,AKV为68.7 J,200℃回火组织为回火马氏体和少量的残余奥氏体,700℃回火组织为索氏体。930℃淬火200℃回火时,回火保温时间为6h,为最佳的回火保温时间,200℃回火二次能提高试验材料的冲击值32%,获得的力学性能 Rm 为 1340MPa,A 为 15.5%,Z 为 65.5%,AKV 为 83.9J,930℃淬火200℃一次回火及二次回火的组织为回火马氏体组织和少量奥氏体。
杜红强[3]（2020）在《超超临界P92钢挤压变形的模拟研究》文中研究说明北方重工业集团为国内生产P92管材的主要生产基地,其生产的P92管材因具有较高的强度、塑韧性、高温抗氧化性等,被广泛应用到热电锅炉的加热器、再热器、1000MW机组主蒸汽管道等四大管道零部件。P92管材通常采用挤压成形,故挤压成形质量直接影响产品的最终性能。通过软件模拟的方式可以以很低的成本实现对挤压产品的质量预测,利用模拟结果实现对生产的各个环节工艺参数进行制定和优化,缩短产品研发周期,提高产品最终质量,为我国自主研发高端材料产品,追赶世界先进水平提供活力。本文利用Deform软件,结合现场实际生产工艺条件,以现场生产的某一规格P92管材为研究对象,通过模拟挤压过程中管材金属的流动规律,揭示实际管材产品在挤压过程中的温度场、应力场、应变场、速度场、位移场等;另一方面,以对挤压过程成形质量影响的关键因素（模具锥角、摩擦系数、挤压温度、挤压速度）为变量,通过模拟分析关键因素对金属流动过程中温度场、应变场等的影响,为实际挤压过程中模具结构尺寸及挤压工艺参数的优化提供依据。本文中模拟过程中的环境参数及设备、模具、工件结构完全按照生产中的实际参数进行设定,通过与实际挤压力、温度等可测参数进行校核,所建立的模型是可靠。通过金属流动规律模拟分析的结果表明:管材挤压前存在温度降低过程,外部温降达到了300℃,内部温降仅为30℃左右,在挤压初期使得工件产生较为严重的温度不均匀现象;挤压过程中,管材内外壁温度先降低后升高,最高温度分别是1000℃、970℃,最低温度分别为630℃、680℃,管材中心温度几乎不变。随着挤压过程的进行,管材从外壁到内壁等效应变逐渐增加,内壁应变最大,最大值为3.2;等效应力先增加后减小,内外壁应力最大值分别为348 MPa和396 MPa;挤压力先增加后减小最后保持平稳,平稳值约为1.82×107 N。随着挤压过程的进行,管材金属的流动速度不断增加,最大值约为470 mm/s,相对而言,壁中心金属流动速度比内外壁金属流动速度大;从内到外,金属的径向位移先增加后减少,然后再向反方向不断增加,其中外壁的位移差最大,最大值约为275mm;金属的轴向位移不断增加,相对而言,中心区域金属的轴向位移稍大。在挤压过程中,模具锥角、摩擦系数、挤压速度、挤压温度是影响管材挤压成形质量的关键因素。通过在模具凹模锥角为30°,45°,60°,摩擦系数为0.02,0.04,0.06,挤压比为4,8,挤压速度为40 mm/s,60 mm/s,80 mm/s,挤压温度为1210℃,1250℃,1290℃条件下的模拟对比分析发现,当模具锥角为60,摩擦系数为0.02,挤压比为4,挤压速度为40 mm/s,挤压温度为1290℃时,P92管材金属流动的位移差、速度差、等效应变差、等效应力、挤压力、温度差最小,管材的挤压成型性能最好。
王排书[4]（2020）在《热轧钢坯编号识别与表面质量检测系统研究与设计》文中研究表明钢坯编号作为热轧钢坯的身份标识,在生产过程中起着重要作用。钢坯质量直接影响和决定着后续产品的质量。因此,检测热轧钢坯缺陷、识别钢坯编号在钢坯生产工艺中占有重要地位。目前钢厂传统的人工记录编号和抽样质量检测方法已经无法满足实际生产需求。因此本文研究基于ABB机器人的热轧钢坯编号识别与表面缺陷检测系统。本文通过构架ABB机器人、CCD相机以及传感器等硬件设备并利用数字图像处理技术研究设计热轧钢坯编号识别与表面缺陷检测系统。实现了热轧钢坯编号识别与表面缺陷检测功能。热轧钢坯编号与表面缺陷图像采集是通过安装在ABB机器人上的CCD相机实现的,利用软件编程控制机器人的运动轨迹,实现钢坯多角度拍摄,完成图像采集。利用Open CV作为图像处理软件,对采集到的图像信息做预处理,包括图像降噪,锁定钢坯区域,提取钢坯端面图像;依据钢坯图像光学特征统计图像的灰度直方图,进行阈值分割,对钢坯氧化层区域做形态学处理;对提取的钢坯图像特征进行识别与判断。考虑热轧钢坯生产过程中的高温,本文利用Fluent进行高温场的分析。通过建立系统模型分析结果表明,机器人前端与热轧钢坯相距0.12m最佳。设置防护罩可有效降低温度对机器人的影响,保证正常工作。基于ABB机器人的热轧钢坯编号识别与表面缺陷检测系统,可以准确地识别钢坯编号信息,快速检测钢坯表面裂纹、划伤、氧化层缺陷,提高了生产效率和企业智能化制造和管理水平。
马越[5]（2020）在《某钢管公司Φ159 PQF生产线限动系统自动化控制的设计与实现》文中研究指明无缝钢管是多种高科技设施,例如高铁的建造的基础。而对其进行轧制的技术的掌握高低、是否创新彰显了一个工厂、一个国家的实力。而此中最关键的技术是芯棒限动。工厂能否对芯棒限动的技术有所创新、推进决定了工厂的无缝钢管压制效率、品质能否提升。连轧机器中芯棒限动系统也是PQF中的非常重要环节,壁厚精度、表面质量以及加工效率的提升都需要该系统的支持。每一项技术的发展都是从新创走向成熟的。连轧机器也从一开始的两辊开始不断发展,简称MPM发展为PQF。该子系统在整个工艺环节中是非常重要的。子系统中的位置,速度以及转矩等方面能否实现精确控制会直接影响整个系统的工作情况以及产品的性能。根据实际指标需求,本论文中所设计的限动系统中含有以下环节。传动系统、执行器、自动控制网络、控制器以及组态程序。本文对相关的控制理论以及转矩理论进行了系统分析,并且绘制了相关的电气图以及转矩平衡框图。同时,针对需求设计了相应的转矩控制系统以及软件流程图,并完成了程序的编写。本文中对以下的研究内容进行阐释。包括了限动系统的参数优化设置、转矩控制和位置的控制程序以及报警程序等。论文的背景是某钢厂Φ159mm PQF生产线这一实际项目。在经过实践的检验之后,确认所设计的芯棒限动系统确实有所提升,可以达到预期的效果。最后又经过了施工、安装与调试,再一次完善了本次研究。
TPCO;[6]（2019）在《改革浪潮中砥砺奋进的天津大无缝》文中提出2018年是我国改革开放40周年,在壮阔的改革开放大潮中,渤海之滨的一座现代化钢城傲然屹立。她诞生于我国改革开放初期,30年来,她踏着铿锵的脚步挺进了世界钢管领域的前沿,她就是中国能源工业钢管基地——天津钢管集团股份有限公司,常被人亲切地称为"大无缝"。
汪基伟[7]（2019）在《L2级钢管热轧数据采集系统的设计与实现》文中研究指明当前,随着工业互联网的日益发展和完善,大型钢管企业对工业数据采集的实时性、可靠性和专业解决方案需求不断增强,工业数据采集市场呈现巨大的潜力。但是,国内工业数据采集技术产品和解决方案仍处于起步阶段,因此在钢管工业数据的采集过程中,数据采集系统的设计是非常重要的研究课题。本文采用了C#汇编语言结合数据库技术进行开发,设计实现了基于C/S架构的L2级钢管热轧数据采集系统。本文主要工作如下:（1）数据库设计:针对钢管厂的需求设计了一套数据采集系统数据库。（2）电文通信管理:通过电文通信中间件和电文处理程序,实现了与MES系统间的通信。主要负责接收MES下发的生产计划,并将生产实绩和过程数据上传至MES。（3）轧制计划管理:实现了对MES下发的生产计划的管理,并对生产计划进行投料操作,使其进入钢管热轧待生产队列。（4）生产管理:实现了对钢管热轧生产各工序的生产监控,并对生成的实绩信息进行管理。（5）物料跟踪:实现了对生产计划按照轧批号分类,并以“支”为单位进行生产过程的跟踪。（6）过程数据采集:实现了对生产过程数据的自动采集,并把这些采集到的数据与每支物料进行绑定。（7）辅助管理:实现了对生产过程中下线的物料信息和工模具信息的管理。本系统已在湖南衡阳华菱钢管有限公司投入使用,取得了一定的实际效果。
王涛,习聪志,于文华[8]（2017）在《多协议网关在中间库的应用》文中提出介绍了西门子S5控制系统和S7控制系统的改造,在进行升级改造的过程中,在新旧设备无法直接建立通讯连接情况下,为了实现S5 PLC与S7 PLC之间稳定可靠的点对点通讯连接,通过采用多协议网关通讯设备,实现了西门子S5 PLC与S7 PLC之间基于RK512协议的串行通讯。重点介绍了网关的硬件的配置、原理和软件的调试。通过网关的成功运用,不仅达到了生产要求而且实现了生产管理系统的平滑升级,满足了生产需求。
王清华[9]（2017）在《钢管斜连轧装备的智能控制与试验研究》文中研究表明斜连轧（Tandem Skew Rolling,TSR）工艺是一种生产无缝钢管的短流程新工艺,将穿孔和轧制集成为一道工序,坯料经过加热后首先进入穿孔轧辊进行穿孔得到毛管,然后紧接着进入轧管轧辊进行轧制得到荒管。金属在两组轧辊之间形成连轧关系。斜连轧装备结构简单,调整方便,生产流程短,具有生产成本低,生产效率高等优点。由于轧件在穿轧过程中温降很小,该工艺可以轧制温度区小或者难变形金属。实现斜连轧新工艺的关键问题:（1）如何加工可轧温度范围窄或难变形金属,实现管材加工的穿孔与轧制的连续成形;（2）如何提高钢管质量、降低成本,满足钢管尺寸精度和内部组织等目标。建立斜连轧工艺模型,研究系统的控制方法是解决该关键问题的有效手段和途径。本文针对斜连轧过程具有复杂非线性、动态多变量、连续轧制、强耦合等特点,采用斜轧理论、连轧理论和智能控制、预测控制方法,对斜连轧加工过程中的速度设定模型、轧制力设定模型、连轧张力模型、钢管壁厚预测模型等进行了深入研究。其主要研究成果为:（1）针对斜连轧速度控制系统中,速度调节要求响应快、动态速降小、同步性高等特点,提出了一种基于记忆神经元PID的斜连轧速度同步控制方法。该方法在单神经元PID控制算法基础上,引入忆阻的阻值变化特点,建立了记忆神经元PID控制器,使得学习算法更接近生物神经元学习特点,且结构简单;采用偏差耦合的同步控制策略,提出了基于记忆神经元PID的斜连轧速度偏差耦合同步控制方法。试验表明:该控制方法具有实时性强、同步控制精度高和响应速度快等特点。（2）针对斜连轧张力控制系统存在复杂非线性、不确定干扰的影响较强等特点,提出了张力速度系统的动态矩阵预测算法。首先根据斜轧和连轧理论以及电机的动态特性,建立了斜连轧工艺中张力速度系统的数学模型;由于模型具有非线性、强耦合的特点,传统的PID控制无法获得较好的控制效果,动态矩阵预测算法对模型精度要求不高,对环境干扰等不确定性因素具有较强的鲁棒性,因此提出了张力速度系统的动态矩阵预测控制方法;在相应轧制状态约束条件下,利用粒子群算法对目标函数实施滚动优化确定最优控制量,解决了在约束条件下的非线性优化问题;仿真实验表明:该方法有效的抑制了模型参数变化的灵敏性、不确定干扰的影响,实现了微张力控制。（3）建立了基于STDP-Spiking神经网络的斜连轧钢管壁厚预测模型。在分析Spiking神经网络（Spiking Neural Networks,SNN）原理的基础上,结合生物学中的脉冲时间依赖的可塑性（Spike Timing Dependent Plasticity,STDP）学习机制,提出了STDP-Spiking神经网络算法。该网络的神经元之间采用单突触连接方式,权值学习在误差反馈算法的基础上考虑突触前后神经元脉冲发放时间差的影响,使得网络结构简化,克服了传统Spike Prop算法中权值只能取正的问题。分析了影响斜连轧无缝钢管壁厚变化的主要因素,建立了STDP-Spiking神经网络的斜连轧钢管壁厚预测模型。试验采用现场数据作为样本对钢管壁厚预测模型进行训练,最后将预测值与实验值进行比较。结果表明:STDP-Spiking神经网络学习的预测精度高,能够达到对钢管壁厚的预测要求。（4）根据金属变形过程微观组织理论,在总结前人研究的理论基础上,建立了斜连轧轧制过程中的微观组织预测模型。由于斜连轧穿轧过程属于再结晶温度以上变形,因此穿轧过程以动态再结晶为主,对奥氏体、铁素体晶粒尺寸做了预测。通过金相实验对计算值与实验值进行了比较,表明了该模型可以用来预测斜连轧微观组织。
王三云[10]（2016）在《连铸圆管坯热装方法及系统设计理念与实用性分析》文中研究说明介绍了热轧钢管连铸圆管坯热装方法及系统的设计理念、工艺流程、主要设备选型、效益测算以及实用性等。该方法及系统的设计理念是:将热轧钢管与炼钢连铸两系统集成整合成一体,炼钢连铸系统按照热轧钢管系统要求,实时组织生产并供坯;两个系统在小时产量和年产量上匹配;圆管坯热装系统工艺流程顺畅、合理;倍尺圆管坯采用两座步进式加热炉（预热炉、高温炉）加热和高速旋转热锯机锯成定尺。
二、天津钢管公司管坯库计算机系统分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、天津钢管公司管坯库计算机系统分析（论文提纲范文）
（1）特大空心管坯结晶器内钢液流动与凝固数值研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 课题研究背景及意义 |
| 1.3 无缝管材生产技术发展和现状 |
| 1.4 管材近终型连铸技术 |
| 1.4.1 离心连铸技术 |
| 1.4.2 喷射沉积成形连铸技术 |
| 1.4.3 空心管坯连铸技术 |
| 1.5 论文研究的目的和内容 |
| 第2章 特大空心管坯结晶器及水口结构设计 |
| 2.1 结晶器分类与技术性能要求 |
| 2.1.1 结晶器的分类 |
| 2.1.2 结晶器的技术性能要求 |
| 2.2 结晶器主要参数设计 |
| 2.2.1 拉速的确定 |
| 2.2.2 结晶器长度 |
| 2.3 浸入式水口设计 |
| 2.3.1 流钢中孔直径的确定 |
| 2.3.2 浸入式水口尾部的外径确定 |
| 2.3.3 浸入式水口出钢口的设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 特大空心管坯结晶器内流动传热模型的研究 |
| 3.1 结晶器内钢液传热凝固过程 |
| 3.1.1 结晶器内钢液的传热过程 |
| 3.1.2 结晶器内钢液的收缩和凝固形成机理 |
| 3.2 结晶器内钢液流性质判定 |
| 3.3 仿真模型假设 |
| 3.4 数学模型采用的基本控制方程 |
| 3.5 数值仿真的单值条件 |
| 3.5.1 流场仿真边界条件 |
| 3.5.2 温度场仿真边界条件 |
| 3.6 Q235 钢热物性参数 |
| 3.6.1 固相率 |
| 3.6.2 固相线和液相线温度 |
| 3.6.3 导热系数 |
| 3.6.4 密度和粘度 |
| 3.6.5 比热和凝固潜热 |
| 3.6.6 过热度 |
| 3.7 物理实验 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 特大空心管坯结晶器内流场温度场的模拟分析 |
| 4.1 相场模型 |
| 4.2 数值模拟方案 |
| 4.3 不同浸入式水口的模拟对比 |
| 4.3.1 结晶器内流场分布 |
| 4.3.2 结晶器内温度场分布 |
| 4.4 不同水口布置的模拟对比 |
| 4.4.1 不同水口布置对结晶器内流场的影响 |
| 4.4.2 不同水口布置对结晶器内温度场的影响 |
| 4.5 不同水口侧孔夹角的模拟对比 |
| 4.5.1 不同侧孔夹角对结晶器内流场的影响 |
| 4.5.2 不同侧孔夹角对结晶器内温度场的影响 |
| 4.6 水口侧孔倾角模拟对比 |
| 4.6.1 水口向下倾角对结晶器内流场的影响 |
| 4.6.2 水口倾角对结晶器内温度场的影响 |
| 4.7 工艺参数对结晶器钢液流动的影响 |
| 4.7.1 拉坯速度对结晶器内流场的影响 |
| 4.7.2 水口浸入深度对结晶器内流场的影响 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 特大空心管坯凝固和收缩变形分析 |
| 5.1 模型简化和假设 |
| 5.2 模型基本方程 |
| 5.3 结晶器出口铸坯应力影响判断 |
| 5.4 铸坯凝固基本特征 |
| 5.4.1 空心管坯结晶器内坯壳分布 |
| 5.4.2 铸坯凝固收缩情况分析 |
| 5.5 拉坯速度对结晶器坯壳凝固的影响 |
| 5.5.1 拉坯速度对凝固坯壳厚度的影响 |
| 5.5.2 拉坯速度对铸坯收缩变形的影响 |
| 5.5.3 拉坯速度对铸坯表面质量的影响 |
| 5.6 过热度对结晶器坯壳凝固的影响 |
| 5.6.1 过热度对坯壳厚度的影响 |
| 5.6.2 过热度对铸坯表面质量的影响 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）新型高强度贝氏体钢无缝管热处理工艺的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 无缝钢管的研究现状及发展 |
| 1.3 贝氏体钢无缝管的应用 |
| 1.4 贝氏体钢的发展及研究现状 |
| 1.5 贝氏体钢的组织对性能的影响 |
| 1.6 贝氏体钢管的热处理工艺现状 |
| 1.7 本文研究的主要意义及目的 |
| 1.8 本文研究的主要内容 |
| 1.8.1 无碳化物贝氏体钢无缝管相变转变温度的测定 |
| 1.8.2 回火温度对无碳化物贝氏体钢无缝管组织和性能的影响 |
| 1.8.3 正火温度对无碳化物贝氏体钢无缝管组织和性能的影响 |
| 1.8.4 正火后回火热处理参数对无碳化物贝氏体钢无缝管组织和性能的影响 |
| 1.8.5 淬火温度对无碳化物贝氏体钢无缝管组织和性能的影响 |
| 1.8.6 淬火后回火热处理参数对无碳化物贝氏体钢无缝管组织和性能的影响 |
| 2 试验材料及方案 |
| 2.1 试验材料 |
| 2.2 试样加工 |
| 2.3 试验方案及流程 |
| 2.4 热处理工艺方案 |
| 2.4.1 无缝管相变转变温度的测定 |
| 2.4.2 回火温度对热轧态无缝管组织和性能的影响 |
| 2.4.3 正火加热温度对无缝管组织和性能的影响 |
| 2.4.4 正火热处理后回火工艺参数对无缝管组织和性能的影响 |
| 2.4.5 淬火加热温度对无缝管组织和性能的影响 |
| 2.4.6 淬火后回火工艺参数对无缝管组织和性能的影响 |
| 2.5 不同热处理工艺力学性能试验和组织观察 |
| 2.5.1 拉伸试验 |
| 2.5.2 冲击试验 |
| 2.5.3 硬度试验 |
| 2.5.4 金相组织观察 |
| 2.5.5 XRD物相分析 |
| 2.5.6 冲击断口形貌观察 |
| 3 回火温度对热轧态无缝钢管组织和性能的影响 |
| 3.1 回火温度对热轧态材料组织和力学性能的影响 |
| 3.1.1 试验材料典型回火温度的XRD衍射物相分析 |
| 3.1.2 回火温度对试验材料组织的影响 |
| 3.1.3 试验材料不同回火温度的冲击断口扫描 |
| 3.1.4 回火温度对热轧态无缝钢管力学性能的影响 |
| 3.2 本章小结 |
| 4 空冷及回火工艺参数对组织和性能的影响 |
| 4.1 温度-硬度法测定试验材料相变温度的试验结果 |
| 4.2 正火加热温度对实验材料组织和性能的影响 |
| 4.2.1 试验材料不同正火加热温度的XRD衍射物相分析 |
| 4.2.2 正火加热温度对试验材料组织的影响 |
| 4.2.3 正火加热温度对试验材料力学性能的影响 |
| 4.3 正火后回火温度对试验材料组织和性能的影响 |
| 4.3.1 试验材料正火后不同回火温度的XRD衍射物相分析 |
| 4.3.2 正火后不同回火温度对试验材料组织的影响 |
| 4.3.3 试验材料正火后不同回火温度的冲击断口形貌 |
| 4.3.4 正火后不同回火温度对试验材料力学性能的影响 |
| 4.4 正火后回火保温时间对试验材料组织和性能的影响 |
| 4.4.1 试验材料正火后不同回火保温时间的XRD衍射物相分析 |
| 4.4.2 正火后不同回火保温时间对试验材料组织的影响 |
| 4.4.3 正火后不同回火保温时间对试验材料力学性能的影响 |
| 4.5 正火回火次数对试验材料组织和性能的影响 |
| 4.5.1 试验材料不同回火次数的物相分析 |
| 4.5.2 不同回火次数对试验材料的组织影响 |
| 4.5.3 不同回火次数对试验材料力学性能的影响 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 淬火及回火工艺参数对组织和力学性能的影响 |
| 5.1 淬火加热温度对实验材料组织和力学性能的影响 |
| 5.1.1 试验材料不同淬火加热温度的XRD衍射物相分析 |
| 5.1.2 淬火加热温度对试验材料组织的影响 |
| 5.1.3 淬火加热温度对试验材料力学性能的影响 |
| 5.2 淬火后回火温度对试验材料组织和性能的影响 |
| 5.2.1 试验材料淬火后不同回火温度的XRD衍射图谱 |
| 5.2.2 淬火后不同回火温度对试验材料组织的影响 |
| 5.2.3 试验材料淬火后不同回火温度的冲击断口扫描 |
| 5.2.4 淬火后不同回火温度对试验材料力学性能的影响 |
| 5.3 淬火后回火保温时间对试验材料组织和性能的影响 |
| 5.3.1 试验材料淬火后回火保温时间的XRD衍射物相分析 |
| 5.3.2 淬火后回火保温时间对试验材料组织的影响 |
| 5.3.3 淬火后回火保温时间对试验材料力学性能的影响 |
| 5.4 淬火不同回火次数对试验材料组织和性能的影响 |
| 5.4.1 不同回火次数对试验材料组织的影响 |
| 5.4.2 不同回火次数对试验材料力学性能的影响 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及成果 |
| 致谢 |
（3）超超临界P92钢挤压变形的模拟研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 文献综述 |
| 1.1 P92无缝钢管概述 |
| 1.1.1 P92钢的特点及应用范围 |
| 1.1.2 P92厚壁无缝钢管生产技术及现状 |
| 1.2 厚壁管热挤压成形工艺理论分析 |
| 1.2.1 挤压变形特点 |
| 1.2.2 挤压变形过程中的金属流动 |
| 1.2.3 挤压变形过程中的挤压力 |
| 1.2.4 厚壁P92钢挤压变形过程中存在的问题及措施 |
| 1.3 DEFORM软件及其应用 |
| 1.3.1 DEFORM软件的发展 |
| 1.3.2 DEFORM软件的特点 |
| 1.3.3 DEFORM软件的应用 |
| 1.4 有限元理论在材料加工上的应用简介 |
| 1.5 选题的目的和意义 |
| 2 研究过程及方案 |
| 2.1 研究方案及技术路线 |
| 2.2 模拟材料及规格 |
| 2.2.1 坯料及模具的化学成分 |
| 2.2.2 坯料和模具规格 |
| 2.3 材料的特性参数 |
| 2.3.1 材料的应力应变曲线 |
| 2.3.2 材料的热力学参数 |
| 2.4 有限元模型的建立 |
| 2.4.1 几何模型 |
| 2.4.2 基本参数设置 |
| 2.4.3 模拟过程 |
| 3 挤压过程中P92管材的流动规律 |
| 3.1 挤压过程中造成的成型缺陷 |
| 3.2 挤压前P92管材的温降分析 |
| 3.3 管材挤压过程整体模拟分析 |
| 3.4 P92管材挤压过程中不同位置应力应变等分布规律 |
| 3.4.1 挤压过程中温度场分析 |
| 3.4.2 挤压过程中的应变场分析 |
| 3.4.3 挤压过程中的应力场分析 |
| 3.4.4 挤压过程挤压力分析 |
| 3.5 P92管材挤压过程中金属流动规律研究 |
| 3.5.1 金属流动的速度场分析 |
| 3.5.2 金属流动的位移场分析 |
| 4 P92管材挤压模具结构参数的优化 |
| 4.1 挤压模具锥角对挤压状态参数的影响 |
| 4.1.1 模具锥角对位移场的影响 |
| 4.1.2 模具锥角对速度场的影响 |
| 4.1.3 模具锥角对等效应力的影响 |
| 4.1.4 模具锥角对等效应变的影响 |
| 4.1.5 模具锥角对挤压力的影响 |
| 4.1.6 模具锥角对温度场的影响 |
| 4.2 挤压模具的摩擦系数对挤压状态参数的影响 |
| 4.2.1 摩擦系数对位移场的影响 |
| 4.2.2 摩擦系数对速度场的影响 |
| 4.2.3 摩擦系数对等效应力的影响 |
| 4.2.4 摩擦系数对等效应变的影响 |
| 4.2.5 摩擦系数对挤压力的影响 |
| 4.2.6 摩擦系数对温度场的影响 |
| 5 挤压工艺参数对P92管材挤压状态参数的影响 |
| 5.1 挤压比对挤压状态参数的影响 |
| 5.1.1 挤压比对位移场的影响 |
| 5.1.2 挤压比对速度场的影响 |
| 5.1.3 挤压比对等效应力的影响 |
| 5.1.4 挤压比对等效应变的影响 |
| 5.1.5 挤压比对挤压力的影响 |
| 5.1.6 挤压比对温度场的影响 |
| 5.2 初始温度对挤压状态参数的影响 |
| 5.2.1 初始温度对位移场的影响 |
| 5.2.2 初始温度对速度场的影响 |
| 5.2.3 初始温度对等效应力的影响 |
| 5.2.4 初始温度对等效应变的影响 |
| 5.2.5 初始温度对挤压力的影响 |
| 5.2.6 初始温度对温度场的影响 |
| 5.3 挤压速度对挤压状态参数的影响 |
| 5.3.1 挤压速度对位移场的影响 |
| 5.3.2 挤压速度对速度场影响 |
| 5.3.3 挤压速度对等效应力的影响 |
| 5.3.4 挤压速度对等效应变的影响 |
| 5.3.5 挤压速度对挤压力的影响 |
| 5.3.6 挤压速度对温度场的影响 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（4）热轧钢坯编号识别与表面质量检测系统研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 机器人技术应用与发展现状 |
| 1.2.2 数字图像处理技术研究现状 |
| 1.3 课题研究意义及内容 |
| 1.3.1 研究意义 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 2 热轧钢坯编号识别与表面质量检测系统设计 |
| 2.1 系统方案设计 |
| 2.1.1 钢坯编号识别与表面质量检测内容 |
| 2.1.2 钢坯编号识别与表面缺陷检测系统方案设计 |
| 2.2 系统方案布局 |
| 2.2.1 系统硬件设计 |
| 2.2.2 系统软件介绍 |
| 2.2.3 钢坯图像处算法流程 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 图像采集机器人路径规划及系统仿真 |
| 3.1 图像采集机器人路径规划 |
| 3.1.1 钢坯端面图像采集路径规划 |
| 3.1.2 钢坯表面图像采集路径规划 |
| 3.2 图像采集机器人路径仿真 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 热轧钢坯图像预处理 |
| 4.1 钢坯图像的降噪 |
| 4.1.1 邻域平均法 |
| 4.1.2 中值滤波 |
| 4.1.3 双边滤波 |
| 4.1.4 实验结果分析 |
| 4.2 钢坯区域的提取 |
| 4.2.1 热轧钢坯图像的锁定 |
| 4.2.2 热轧钢坯图像的透视变换 |
| 4.2.3 实验结果对比分型 |
| 4.3 热轧钢坯图像的分割 |
| 4.3.1 基于阈值的图像分割 |
| 4.3.2 基于区域分割的图像分割 |
| 4.3.3 基于形态学的图像分割 |
| 4.3.4 实验结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 热轧钢坯图像编号识别与表面缺陷判断 |
| 5.1 钢坯编号识别实现 |
| 5.1.1 钢坯编号区域的确定 |
| 5.1.2 钢坯编号识别 |
| 5.2 钢坯表面缺陷决策判断 |
| 5.2.1 氧化层、裂纹检测 |
| 5.2.2 划伤检测 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 系统软件设计 |
| 6.1 软件功能分析 |
| 6.2 软件框架设计 |
| 6.3 软件系统通讯与连接 |
| 6.3.1 C#与ABB机器人通讯 |
| 6.3.2 OpenCV图像处理软件配置 |
| 6.3.3 C#与OpenCV图像处理函数连接 |
| 6.4 上位机界面设计 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 系统高温分析 |
| 7.1 高温对系统设备的影响 |
| 7.2 高温防护系统建模 |
| 7.2.1 钢坯模型建立 |
| 7.2.2 图像采集机器人模型建立 |
| 7.2.3 相机防护罩模型建立 |
| 7.3 热力学分析 |
| 7.3.1 参数设置 |
| 7.3.2 数值分析 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（5）某钢管公司Φ159 PQF生产线限动系统自动化控制的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 无缝钢管轧机的发展历程 |
| 1.3 课题研究的意义和内容 |
| 1.3.1 研究意义 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 第2章 Φ159无缝钢管生产线工艺流程 |
| 2.1 无缝钢管生产线工艺流程 |
| 2.1.1 无缝钢管生产工艺流程 |
| 2.1.2 Φ159mm无缝钢管芯棒限动PQF连轧生产线工艺简介 |
| 2.2 芯棒限动设备组成 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 芯棒限动系统的技术指标和硬件设计及组态 |
| 3.1 芯棒限动系统控制的技术指标 |
| 3.2 芯棒限动控制系统的硬件组成及组态 |
| 3.2.1 电动机选型 |
| 3.2.2 PLC硬件选型设计 |
| 3.2.3 PLC硬件组态 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 芯棒限动系统的自动化控制 |
| 4.1 芯棒限动系统的轧制坐标 |
| 4.2 芯棒限动系统控制 |
| 4.2.1 芯棒限动系统的速度控制 |
| 4.2.2 芯棒限动系统的转矩平衡 |
| 4.3 芯棒限动系统的位置控制 |
| 4.3.1 芯棒限动系统的位置控制过程 |
| 4.3.2 芯棒限动系统的位置控制原理 |
| 第5章 PID速度控制及直接转矩控制技术 |
| 5.1 PID控制器 |
| 5.1.1 速度自动控制器整定 |
| 5.1.2 手动速度控制器调整 |
| 5.2 直接转矩控制(DTC) |
| 第6章 芯棒限动软件网络及程序设计 |
| 6.1 网络设计 |
| 6.2 程序设计 |
| 6.2.1 程序框架介绍 |
| 6.2.2 部分程序编写 |
| 第7章 系统模拟运行调试 |
| 7.1 电机辨识及PID曲线调试 |
| 7.1.1 电机的辨识 |
| 7.1.2 关于PID控制曲线的调试 |
| 7.2 限动齿条位置调试 |
| 7.3 调试中遇到的问题 |
| 7.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 致谢 |
（6）改革浪潮中砥砺奋进的天津大无缝（论文提纲范文）
| 一、主要发展历程 |
| (一)建厂背景 |
| (二)发展历程 |
| 二、品牌建设 |
| 三、市场地位 |
| (一)国内市场地位 |
| (二)国际市场地位 |
| 四、装备技术 |
| (一)炼钢系统 |
| (二)轧管系统 |
| (三)管加工系统 |
| (四)科研设备系统 |
| 五、自主创新 |
| (一)科研团队 |
| (二)试验能力 |
| (三)产品研发 |
| 六、质量管理 |
| (一)质量控制 |
| (二)质量体系 |
| 七、绿色生产 |
| (一)概述 |
| (二)节能减排 |
| (三)环境保护 |
| 八、信息化建设 |
| (一)概述 |
| (二)钢管主业产销一体化项目启动 |
| 九、转型发展 |
（7）L2级钢管热轧数据采集系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景和意义 |
| 1.2 国内外发展状况 |
| 1.2.1 国内发展状况 |
| 1.2.2 国外发展状况 |
| 1.3 论文结构 |
| 第二章 相关概念及技术介绍 |
| 2.1 PCS_L2 的相关概念 |
| 2.2 NET框架介绍 |
| 2.3 EntFrame框架介绍 |
| 2.3.1 EntFrame架构 |
| 2.3.2 EFIInfo对象 |
| 2.4 DevExpress控件介绍 |
| 2.5 WCF技术介绍 |
| 2.6 电文通信中间件简介 |
| 2.7 OPC技术介绍 |
| 2.7.1 OPC的概念 |
| 2.7.2 OPC的规范 |
| 2.7.3 OPC技术在数据采集中的应用 |
| 第三章 钢管热轧数据采集系统需求分析 |
| 3.1 衡钢主要产品简介 |
| 3.2 非功能性需求分析 |
| 3.2.1 性能需求 |
| 3.2.2 易用性需求 |
| 3.2.3 安全性需求 |
| 3.3 功能性需求分析 |
| 3.3.1 电文通信需求分析 |
| 3.3.2 轧制计划管理需求分析 |
| 3.3.3 生产管理需求分析 |
| 3.3.4 物料跟踪需求分析 |
| 3.3.5 过程数据采集需求分析 |
| 3.3.6 辅助管理需求分析 |
| 第四章 钢管热轧数据采集系统总体设计 |
| 4.1 总体架构设计 |
| 4.2 系统功能模块概要设计 |
| 4.2.1 电文通信模块 |
| 4.2.2 轧制计划管理模块 |
| 4.2.3 生产管理模块 |
| 4.2.4 物料跟踪模块 |
| 4.2.5 过程数据采集模块 |
| 4.2.6 辅助管理模块 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.3.1 生产计划管理表设计 |
| 4.3.2 物料生产实绩表设计 |
| 4.3.3 电文通信表设计 |
| 第五章 钢管热轧数据采集系统详细设计与实现 |
| 5.1 电文通信模块 |
| 5.1.1 电文格式 |
| 5.1.2 建立电文通信连接 |
| 5.1.3 电文收发流程 |
| 5.1.4 电文超时监测 |
| 5.1.5 测试电文的确认 |
| 5.1.6 电文发送缓冲器 |
| 5.1.7 接收生产计划 |
| 5.1.8 发送生产实绩 |
| 5.2 轧制计划管理模块 |
| 5.2.1 计划管理模块 |
| 5.2.2 物料管理模块 |
| 5.2.3 临时计划管理模块 |
| 5.3 生产管理模块 |
| 5.3.1 生产监控模块 |
| 5.3.2 装出料模块 |
| 5.3.3 交接班模块 |
| 5.3.4 实绩管理模块 |
| 5.4 物料跟踪模块 |
| 5.4.1 入炉信号处理模块 |
| 5.4.2 炉内信号处理模块 |
| 5.4.3 出炉信号处理模块 |
| 5.4.4 咬钢开始信号处理模块 |
| 5.4.5 咬钢结束信号处理模块 |
| 5.5 过程数据采集模块 |
| 5.5.1 触发性数据采集模块 |
| 5.5.2 高频次数据采集模块 |
| 5.6 辅助管理模块 |
| 5.6.1 下线实绩管理模块 |
| 5.6.2 工模具管理模块 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 |
| 致谢 |
（9）钢管斜连轧装备的智能控制与试验研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 无缝钢管生产工艺发展概述 |
| 1.3 国内外轧钢生产研究现状 |
| 1.3.1 连轧生产的智能控制 |
| 1.3.2 钢管生产的智能控制 |
| 1.4 智能预测控制 |
| 1.5 本文的主要内容 |
| 第二章 斜连轧轧制过程数学模型 |
| 2.1 斜连轧机组概况 |
| 2.2 斜连轧工艺及控制系统 |
| 2.3 斜连轧工艺数学模型 |
| 2.3.1 温降模型 |
| 2.3.2 速度设定模型 |
| 2.3.3 连轧张力模型 |
| 2.3.4 轧制力模型 |
| 2.4 壁厚控制数学模型 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 斜连轧机组连轧速度模型与同步控制 |
| 3.1 忆阻器研究现状 |
| 3.2 忆阻器原理及特性 |
| 3.2.1 忆阻器原理 |
| 3.2.2 忆阻器与突触性质的比较 |
| 3.3 记忆神经元PID控制器 |
| 3.3.1 记忆神经元PID控制器设计 |
| 3.3.2 仿真实验 |
| 3.4 基于记忆神经元PID的斜连轧速度系统同步控制 |
| 3.4.1 轧管段驱动电机的双闭环调速系统 |
| 3.4.2 基于记忆神经元PID控制的轧管段直流电机调速 |
| 3.4.3 记忆神经元PID控制器应用于斜连轧速度同步控制 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 连轧张力速度系统模型及预测控制 |
| 4.1 问题的提出及分析 |
| 4.2 张力速度系统的状态方程 |
| 4.3 预测控制器设计 |
| 4.3.1 动态矩阵预测控制 |
| 4.3.2 参数选择 |
| 4.3.3 基于PSO的动态矩阵控制算法 |
| 4.4 斜连轧机张力速度系统的动态矩阵控制 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 钢管斜连轧壁厚预测模型 |
| 5.1 无缝钢管管形标准及检测方法 |
| 5.1.1 无缝钢管几何尺寸精度 |
| 5.1.2 无缝钢管质量检测方法 |
| 5.2 影响壁厚质量因素的关联分析 |
| 5.2.1 影响壁厚波动的因素 |
| 5.2.2 斜连轧轧制时段的划分 |
| 5.2.3 输入变量和输出变量的确定 |
| 5.3 钢管壁厚预测模型 |
| 5.3.1 Spiking神经网络 |
| 5.3.2 突触可塑性及STDP学习规则 |
| 5.3.3 基于STDP规则的误差反馈Spiking神经网络 |
| 5.3.4 STDP-Spiking神经网络的钢管壁厚预测模型 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 斜连轧钢管的微观组织预测模型 |
| 6.1 组织性能预测及控制技术概况 |
| 6.1.1 物理冶金模型 |
| 6.1.2 人工智能模型 |
| 6.2 组织性能影响因素 |
| 6.3 斜连轧微观组织的预测模型 |
| 6.3.1 再结晶模型 |
| 6.3.2 室温铁素体晶粒尺寸模型 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 斜连轧过程控制试验 |
| 7.1 斜连轧样机与试验方案 |
| 7.1.1 斜连轧试验样机 |
| 7.1.2 数据采集系统 |
| 7.1.3 试验方案 |
| 7.2 斜连轧速度同步控制系统试验 |
| 7.2.1 同步控制性能指标 |
| 7.2.2 同步控制系统硬件组成 |
| 7.2.3 轧管段电机的同步控制 |
| 7.2.4 轧管段与穿孔段电机同步匹配 |
| 7.3 速度同步控制对荒管几何尺寸的影响分析 |
| 7.3.1 穿孔段与轧管段转速匹配 |
| 7.3.2 穿孔段与轧管段转速不匹配 |
| 7.4 斜连轧壁厚预测模型试验结果分析 |
| 7.4.1 三种神经网络预测模型对比 |
| 7.4.2 STDP-Spiking神经网络厚度预测模型计算与试验结果比较 |
| 7.5 铁素体尺寸理论值与试验值比较 |
| 7.6 小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位论文期间发表的学术论文及参与的科研项目 |
（10）连铸圆管坯热装方法及系统设计理念与实用性分析（论文提纲范文）
| 1 设计理念 |
| 2 工艺流程及主要设备选型 |
| 2.1 适合生产的钢管品种 |
| 2.2 工艺流程 |
| 2.2.1 第一种工艺流程 |
| 2.2.2 第二种工艺流程 |
| 2.2.3 第三种工艺流程 |
| 2.2.4 第四种工艺流程 |
| 2.3 轧管系统和连铸系统生产中停工的工艺流程 |
| 2.3.1 轧管系统和连铸系统停工 |
| 2.3.2 连铸系统比轧管系统年工作时间长 |
| 2.4 轧管系统及相匹配的连铸系统设备选型 |
| 2.5 圆管坯加热炉及热锯切设备的选型 |
| 2.5.1 圆管坯加热炉的选型 |
| 2.5.2 圆管坯热锯切设备的选型 |
| 2.6 建设数字化生产过程管理体系 |
| 2.7 钢管质量 |
| 2.8 局部设备平面布置 |
| 3 经济与社会效益测算 |
| 3.1 产品方案及主要设备 |
| 3.2 匹配的连铸系统产品方案及主要设备 |
| 3.3 经济与社会效益测算 |
| 4 结论 |
四、天津钢管公司管坯库计算机系统分析（论文参考文献）
- [1]特大空心管坯结晶器内钢液流动与凝固数值研究[D]. 王中帅. 燕山大学, 2021(01)
- [2]新型高强度贝氏体钢无缝管热处理工艺的研究[D]. 程晔锋. 西安工业大学, 2021
- [3]超超临界P92钢挤压变形的模拟研究[D]. 杜红强. 内蒙古科技大学, 2020(01)
- [4]热轧钢坯编号识别与表面质量检测系统研究与设计[D]. 王排书. 辽宁工业大学, 2020(03)
- [5]某钢管公司Φ159 PQF生产线限动系统自动化控制的设计与实现[D]. 马越. 北京工业大学, 2020(06)
- [6]改革浪潮中砥砺奋进的天津大无缝[J]. TPCO;. 中国钢铁业, 2019(05)
- [7]L2级钢管热轧数据采集系统的设计与实现[D]. 汪基伟. 安徽工业大学, 2019(02)
- [8]多协议网关在中间库的应用[A]. 王涛,习聪志,于文华. 2017互联网+与钢铁企业商务管理（电子商务在钢企中的应用）高峰论坛论文集, 2017
- [9]钢管斜连轧装备的智能控制与试验研究[D]. 王清华. 太原科技大学, 2017(12)
- [10]连铸圆管坯热装方法及系统设计理念与实用性分析[J]. 王三云. 钢管, 2016(06)