一種坯殼厚度預測方法及系統與流程

本發明屬于煉鋼及連鑄
技術領域：
，更具體的涉及一種坯殼厚度預測方法及系統。
背景技術：
：連鑄機是完成板坯生產的主要工具，連鑄機二冷區是鑄坯生產的重要環節。板坯生產是鋼液經過結晶器形成初始的坯殼，然后經過二冷區噴水冷卻，不斷的凝固，坯殼的厚度不斷的增加，最終形成板坯。基于連鑄二冷區的重要性，準確的測量得到板坯的坯殼厚度引起了廣泛的關注。由于板坯生產過程中，生產環境惡劣，很難使用物理方法進行在線檢測，因此只能對坯殼厚度進行預測。目前預測坯殼厚度的方法主要包括實驗測量法和數值模擬方法兩大類。實驗方法主要是射釘實驗方法。射釘實驗方法主要是采用含有FeS的鋼釘射入板坯，根據硫印中鋼釘的熔化情況及S的分布情況，確定坯殼的厚度；由于連鑄過程是一個放熱的過程，因此可以使用熱傳導模型來描述，使用熱傳導模型可以計算板坯的溫度分布情況，可以預測板坯的坯殼厚度；上述兩種方法，實驗方法只能在有限位置進行，從而得到坯殼厚度的數據有限，且浪費產品；數值模擬方法的精確比較低。綜上所述，現在的坯殼厚度預測方法存在預測區域有限，且數據精度比較低，浪費材料的問題。技術實現要素：本發明實施例提供一種坯殼厚度預測方法及系統，用以解決現有的坯殼厚度預測方法存在預測區域有限，且數據精度比較低，浪費材料的問題。本發明實施例提供一種坯殼厚度預測方法，包括：獲取進入二冷區的鋼坯的鋼種成分，所述鋼坯的第一信息，根據所述鋼種成分，所述鋼坯的第一信息以及公式(1)，確定所述鋼坯在二冷區的熱傳導方程；根據所述熱傳導方程和所述熱傳導方程的邊界條件，確定二冷區的換熱系數確定公式；根據所述二冷區的換熱系數確定公式和所述鋼坯的第一信息，確定目標函數的梯度公式；當確定所述梯度公式的第一參數等于零時，通過公式(2)確定所述目標函數的最小值；當停止準則||J(αk)-J(αk-1)||＞ε或者迭代步驟k＜Nmax時，通過公式(3)確定搜索方向dk；當所述搜索方向dk滿足下降準則||J(αk+dk)||≤η||J(αk)||時，通過公式(4)確定新的連鑄機參數，根據所述新的連鑄機參數和所述鋼坯在二冷區的熱傳導方程，確定坯殼厚度；公式(1)如下所示：ρ(T)c(T)Vcast∂T∂z=λ(T)∂2T∂x2+Q(T)]]>換熱系數確定公式如下所示：hs,i=1570.0ωi0.55[1.0-0.0075]αi]]>目標函數梯度公式如下所示：▿J(α)=Σn=1N∂Tcn(α)∂α[Tcn(α)-Ten(α)]]]>公式(2)如下所示：minαJ(α)=12minΣn=1N[Tcn(α)-Teδ,n(α)]2]]>公式(3)如下所示：dk＝-M(αk)▽J(αk)TJ(αk)公式(4)如下所示：αk+1＝αk+dk其中，Vcast是板坯的拉速，ρ(T)，c(T)和λ(T)分別表示鋼種的密度，比熱和導熱系數，Q(T)表示凝固潛熱項，T是溫度，hs,i為換熱系數，αi為連鑄機的參數，ωi為第i段的水量，▽J(α)為目標函數的梯度，是板坯表面溫度的測量值，Tc(α)是對表面溫度的計算值，為所述目標函數的最小值，M(αk)＝(▽J(αk)T▽J(αk)+μkI)，▽J(αk)T是目標函數梯度的轉置，μk在第k步迭代時的LM參數，I是一個單位矩陣，αk+1為第k+1步迭代時的連鑄機的參數，αk為第k步迭代時的連鑄機的參數，dk為搜索方向，η∈(0,1)。優選地，所述當確定所述梯度確定公式的參數等于零之前，還包括：通過下列公式確定所述目標函數梯度的矩陣表達式：▿J(α)=φTc1(α)-Te1(α)Tc2(α)-Te2(α)···TcN(α)-TeN(α)]]>其中，優選地，所述確定目標函數的梯度公式之后，還包括：當確定所述梯度確定公式的參數大于零或者停止準則ε＞0，確定初始的迭代步數k＝1，且迭代具有最大的迭代步驟Nmax。優選地，所述當所述搜索方向dk不滿足下降準則||J(αk+dk)||≤η||J(αk)||時，可以通過公式(5)確定新的連鑄機參數；公式(5)如下所示：αk+1＝αk+γkdk其中，γk為第k步的迭代步長，γ為迭代步長。本發明實施例還提供一種坯殼厚度預測系統，包括：第一確定單元，用于獲取進入二冷區的鋼坯的鋼種成分，所述鋼坯的第一信息，根據所述鋼種成分，所述鋼坯的第一信息以及公式(1)，確定所述鋼坯在二冷區的熱傳導方程；第二確定單元，用于根據所述熱傳導方程和所述熱傳導方程的邊界條件，確定二冷區的換熱系數確定公式；根據所述二冷區的換熱系數確定公式和所述鋼坯的第一信息，確定目標函數的梯度公式；第三確定單元，用于當確定所述梯度公式的第一參數等于零時，通過公式(2)確定所述目標函數的最小值；第四確定單元，用于當停止準則||J(αk)-J(αk-1)||＞ε或者迭代步驟k＜Nmax時，通過公式(3)確定搜索方向dk；第五確定單元，用于當所述搜索方向dk滿足下降準則||J(αk+dk)||≤η||J(αk)||時，通過公式(4)確定新的連鑄機參數，根據所述新的連鑄機參數和所述鋼坯在二冷區的熱傳導方程，確定坯殼厚度；公式(1)如下所示：ρ(T)c(T)Vcast∂T∂z=λ(T)∂2T∂x2+Q(T)]]>換熱系數確定公式如下所示：hs,i=1570.0ωi0.55[1.0-0.0075]αi]]>目標函數梯度公式如下所示：▿J(α)=Σn=1N∂Tcn(α)∂α[Tcn(α)-Ten(α)]]]>公式(2)如下所示：minαJ(α)=12minΣn=1N[Tcn(α)-Teδ,n(α)]2]]>公式(3)如下所示：dk＝-M(αk)▽J(αk)TJ(αk)公式(4)如下所示：αk+1＝αk+dk其中，Vcast是板坯的拉速，ρ(T)，c(T)和λ(T)分別表示鋼種的密度，比熱和導熱系數，Q(T)表示凝固潛熱項，T是溫度，hs,i為換熱系數，αi為連鑄機的參數，ωi為第i段的水量，▽J(α)為目標函數的梯度，是板坯表面溫度的測量值，Tc(α)是對表面溫度的計算值，為所述目標函數的最小值，M(αk)＝(▽J(αk)T▽J(αk)+μkI)，▽J(αk)T是目標函數梯度的轉置，μk在第k步迭代時的LM參數，I是一個單位矩陣，αk+1為第k+1步迭代時的連鑄機的參數，αk為第k步迭代時的連鑄機的參數，dk為搜索方向，η∈(0,1)。優選地，所述第三確定單元還用于：通過下列公式確定所述目標函數梯度的矩陣表達式：▿J(α)=φTc1(α)-Te1(α)Tc2(α)-Te2(α)···TcN(α)-TeN(α)]]>其中，優選地，所述第二確定單元還用于：當確定所述梯度確定公式的參數大于零或者停止準則ε＞0，確定初始的迭代步數k＝1，且迭代具有最大的迭代步驟Nmax。優選地，所述第五確定單元，還用于：當所述搜索方向dk不滿足下降準則||J(αk+dk)||≤η||J(αk)||時，可以通過公式(5)確定新的連鑄機參數；公式(5)如下所示：αk+1＝αk+γkdk其中，γk為第k步的迭代步長，γ為迭代步長。本發明實施例中，提供了一種坯殼厚度預測方法，包括：獲取進入二冷區的鋼坯的鋼種成分，所述鋼坯的第一信息，根據所述鋼種成分，所述鋼坯的第一信息以及公式確定所述鋼坯在二冷區的熱傳導方程；根據所述熱傳導方程和所述熱傳導方程的邊界條件，確定二冷區的換熱系數確定公式；根據所述二冷區的換熱系數確定公式和所述鋼坯的第一信息，確定目標函數的梯度公式；當確定所述梯度公式的第一參數等于零時，通過公式確定所述目標函數的最小值；當停止準則||J(αk)-J(αk-1)||＞ε或者迭代步驟k＜Nmax時，通過公式dk＝-M(αk)▽J(αk)TJ(αk)確定搜索方向dk；當所述搜索方向dk滿足下降準則||J(αk+dk)||≤η||J(αk)||時，可以通過公式αk+1＝αk+dk確定新的連鑄機參數，根據所述新的連鑄機參數和所述鋼坯在二冷區的熱傳導方程，確定坯殼厚度；其中，Vcast是板坯的拉速，ρ(T)，c(T)和λ(T)分別表示鋼種的密度，比熱和導熱系數，Q(T)表示凝固潛熱項，T是溫度，hs,i為換熱系數，αi為連鑄機的參數，ωi為第i段的水量，▽J(α)為目標函數的梯度，是板坯表面溫度的測量值，Tc(α)是對表面溫度的計算值，為所述目標函數的最小值，M(αk)＝(▽J(αk)T▽J(αk)+μkI)，▽J(αk)T是目標函數梯度的轉置，μk在第k步迭代時的LM參數，I是一個單位矩陣，αk+1為第k+1步迭代時的連鑄機的參數，αk為第k步迭代時的連鑄機的參數，dk為搜索方向，η∈(0,1)。在實際應用中，由于熱傳導模型中的一些連鑄機的參數是難于確定的，因此需要辨識這些參數。由數據采集模塊得到的表面溫度，可以通過優化算法得到這些連鑄機的參數。由于表面溫度測量過程中存在一些測量誤差，又由于該過程存在不是定性，在本發明實施例中，采用Levenberg-Marquardt(LM)算法來克服上述計算過程中的不適定性。經過以上的計算，可以確定連鑄機的參數，且矯正后的熱傳導模型可以用來預測鑄坯的坯殼厚度。通過本發明實施例提供的方法，可以更加精確的計算出預測的坯殼厚度，從而有利于連鑄二冷區水量的控制，提高板坯的質量。附圖說明為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。圖1為本發明實施例提供一種坯殼厚度預測方法流程圖；圖2為本發明實施例提供的一種坯殼厚度預測系統結構示意圖。具體實施方式下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。圖1為本發明實施例提供的一種坯殼厚度預測方法流程示意圖，如圖1所示，本發明實施例提供的一種坯殼厚度預測方法包括以下步驟：步驟101，獲取進入二冷區的鋼坯的鋼種成分，所述鋼坯的第一信息，根據所述鋼種成分，所述鋼坯的第一信息以及公式(1)，確定所述鋼坯在二冷區的熱傳導方程；步驟102，根據所述熱傳導方程和所述熱傳導方程的邊界條件，確定二冷區的換熱系數確定公式；根據所述二冷區的換熱系數確定公式和所述鋼坯的第一信息，確定目標函數的梯度公式；步驟103，當確定所述梯度公式的第一參數等于零時，通過公式(2)確定所述目標函數的最小值；步驟104，當停止準則||J(αk)-J(αk-1)||＞ε或者迭代步驟k＜Nmax時，通過公式(3)確定搜索方向dk；步驟105，當所述搜索方向dk滿足下降準則||J(αk+dk)||≤η||J(αk)||時，通過公式(4)確定新的連鑄機參數，根據所述新的連鑄機參數和所述鋼坯在二冷區的熱傳導方程，確定坯殼厚度；公式(1)如下所示：ρ(T)c(T)Vcast∂T∂z=λ(T)∂2T∂x2+Q(T)]]>換熱系數確定公式如下所示：hs,i=1570.0ωi0.55[1.0-0.0075]αi]]>目標函數梯度公式如下所示：▿J(α)=Σn=1N∂Tcn(α)∂α[Tcn(α)-Ten(α)]]]>公式(2)如下所示：minαJ(α)=12minΣn=1N[Tcn(α)-Teδ,n(α)]2]]>公式(3)如下所示：dk＝-M(αk)▽J(αk)TJ(αk)公式(4)如下所示：αk+1＝αk+dk其中，Vcast是板坯的拉速，ρ(T)，c(T)和λ(T)分別表示鋼種的密度，比熱和導熱系數，Q(T)為潛熱項，T是溫度，hs,i為換熱系數，αi為連鑄機的參數，ωi為第i段的水量，▽J(α)為目標函數的梯度，是板坯表面溫度的測量值，Tc(α)是對表面溫度的計算值，為所述目標函數的最小值，M(αk)＝(▽J(αk)T▽J(αk)+μkI)，▽J(αk)T是目標函數梯度的轉置，μk在第k步迭代時的LM參數，I是一個單位矩陣，αk+1為第k+1步迭代時的連鑄機的參數，αk為第k步迭代時的連鑄機的參數，dk為搜索方向，η∈(0,1)。在步驟101之前，需要先進行數據采集，其中，需要采集的數據包括二冷區的鋼坯的鋼種成分，鋼坯的第一信息。具體對，在實際應用中，鋼坯的第一信息包括以下信息中的一種或者多種組合：結晶器的高度，幾何尺寸，彎月面的位置，拉坯的速度，冷卻水的溫度，連鑄的冶金長度二冷區水量的分配，二冷區每一段的噴水量，使用測溫度對板坯生產過程的表面溫度的測量信息等。需要說明的是，上述第一信息包括并不局限于所列的信息。在確定鋼坯的鋼種成分，鋼坯的第一信息之后，可以根據上述鋼種成分，鋼坯的第一信息，依次確定固液相線的溫度，導熱系數，密度，比熱和凝固潛熱等參數。具體地：(1)固、液相線溫度的確定，鋼的固、液相線溫度主要取決于鋼所含的化學成分，一般是碳、硅、錳、磷、硫、鎳、鉻和鋁等的含量，可以分別用下列公式(6)和公式(7)確定：Tl=1536-(90[%C]+6.2[%Si]+1.7[%Mn]+28[%P]+40[%S]+2.9[%Ni]+1.8[%Cr]+5.1[%Al]---(6)]]>Ts=1536-(415.3[%C]+12.3[%Si]+6.8[%Mn]+124.5[%P]+183.9[%S]+4.3[%Ni]+1.4[%Cr]+4.1[%Al]---(7)]]>其中，上述公式中，Tl為鋼的液相線溫度，單位為℃；Ts為鋼的固相線溫度，單位為℃。(2)密度的確定，鋼的固、液相線溫度與鋼的化學成分鋼密切相關，而鋼的密度則主要取決于鋼的溫度和相態，所以就以鋼的固、液相線溫度為界，將鋼的密度處理成一個分段常數，其在液相線以上、固相線以下及固液兩相區分別取不同的數值，具體地，密度的確定公式如下所示：ρ=ρsT(x,t)≤Tsmρs+(1-m)ρlTs≤T(x,t)≤TlρlTs≤T(x,t)---(8)]]>其中，ρs為固態時鋼的密度，單位為kg/m3；ρl為液態時鋼的密度，單位為kg/m3；m∈(0,1)。(3)導熱系數的確定，和鋼的密度一樣，鋼的導熱系數也和鋼的溫度有關，依照同樣的辦法將其按固、液相線分段處理，不同與鋼的密度是分段常數，鋼的導熱系數是一個分段函數，具體的，導熱系數通過下列公式確定：λ(u)=λ′(T)T(x,t)≤Tsmλ′(T)Ts≤T(x,t)≤Tlγ(T)λ′(T)+(1-γ(T))mλ′(T)Ts≤T(x,t)---(9)]]>γ(T)=Tl-T(x,t)Tl-Ts---(10)]]>其中，T(x,t)為鑄坯的溫度，單位為℃；λ(T)為有效導熱系數，單位為W/(m·K)；λ′(u)為固態鋼種的導熱系數，單位為W/(m·K)；m為正常數，方坯取1～4，鑄坯取4～7；γ(T)為固相率。(4)凝固潛熱的確定，鋼水在從液態到固態的物相轉變過程中，不同于一般凝固傳熱過程，將釋放凝固潛熱。具體來說，凝固潛熱是指單位質量的鋼水從液相線溫度冷卻到固相線溫度所放出的熱量。凝固潛熱對鋼水冷卻時的溫度場影響很大，常采用的辦法有溫度回升法、熱焓法、源項處理法和等效比熱容法。其中，溫度回升法和熱焓法的計算結果誤差稍大，源項處理法較為準確但計算過程相對復雜，所以，在本發明實施例中，為了簡化計算量，采用等效比熱容法等效凝固潛熱。在步驟101中，根據鋼種成分，鋼坯的第一信息確定的固液相線的溫度，導熱系數，密度，比熱和凝固潛熱等參數之后，可以通過公式(1)確定鋼坯在二冷區的熱傳導方程：ρ(T)c(T)Vcast∂T∂z=λ(T)∂2T∂x2+Q(T)---(1)]]>其中，ρ(T)，c(T)和λ(T)分別表示鋼種的密度，比熱和導熱系數，T是溫度，Vcast是板坯的拉速，Q(T)為潛熱項。進一步地，通過下列公式確定導熱系數：k＝fsks+m(1-fs)kl(11)其中，kl和ks分別是固相導熱系數，和液相導熱系數，m是一個因子，T是溫度(單位為K)，fs是固相分數，它只是溫度T的函數，t是時間(s)和Q(T)是由于相變產生的潛熱項。在本發明實施例中，由于凝固潛熱項Q(T)采用等效比熱容方法代替，即可以通過下列公式確定：ceff=c-L(∂fs/∂T)---(12)]]>其中，L是潛熱(單位為J/kg)，并且是偽比熱。在步驟102中，根據公式(1)確定的熱傳導方程，確定該熱傳導方程的邊界條件和初始條件：具體地，初始條件可以通過下列公式確定：Tbegin＝Tcast(13)其中，Tcast是澆鑄溫度。進一步地，邊界條件可以通過下列公式確定：-k∂T∂n=h(T-Tw)---(14)]]>其中，h＝[hmold,hs,he]，hmold表示結晶器的換熱系數，hs表示連鑄二冷區的換熱系數，he表示輻射換。連鑄二冷區的換熱系數hs可以通過下列公式確定：hs,i=1570.0ωi0.55[1.0-0.0075]αi.---(15)]]>其中，αi為連鑄機的參數，i表示連鑄二冷區的第i段，ωi是第i段的水量。需要說明的是，在實際應用中，連鑄機參數αi很難確定，但是它會影響模型的計算精度，在本發明實施例中，需要確定該參數，并根據確定后的參數，預測板坯的坯殼厚度。進一步地，通過第一信息，換熱系數和測溫儀測量得到的板坯的表面溫度，可以建立如公式(2)所述的目標函數：minαJ(α)=12minΣn=1N[Tcn(α)-Teδ,n(α)]2---(2)]]>其中，為目標函數的最小值，Tc(α)是模型的計算值，是板坯表面溫度的測量值，該測量值含有的誤差水平為δ。需要說明的是，在本發明實施例中，當目標函數達到最小值時，才可以確定連鑄機參數αi。在本發明實施例中，為了能夠使目標函數(2)能夠達到最小值，通過下列非線性方程確定：▽J(α)＝0(16)進一步地，通過下列公式確定目標函數的梯度：▿J(α)=Σn=1N∂Tcn(α)∂α[Tcn(α)-Ten(α)]---(17)]]>其中，▽J(α)為目標函數梯度，是板坯表面溫度的測量值，Tc(α)是對表面溫度的計算值。在實際應用中，因為α＝[α1,α2,…,αM]，所以Jacobian矩陣▽J(α)可以表達成如下的形式：▿J(α)=φTc1(α)-Te1(α)Tc2(α)-Te2(α)···TcN(α)-TeN(α)---(18)]]>進一步地，公式(18)中的φ可以通過下列公式表示：在本發明實施例中，采用近似的數值導數的方法，公式(19)確定φ可以進一步的通過下列公式表達：需要說明的是，Δα是一個很小的正數。在本發明實施例中，公式(16)到公式(20)主要是介紹目標函數的梯度▽J(α)的計算方法。在確定▽J(α)的基礎上，才可以確定連鑄機參數α的值。在本發明實施例中，可以通過Levenberg-Marquard(LM)算法求解連鑄機參數α的值。在步驟103中，給定連鑄機參數的初值αintial∈Rn，當確定公式(20)中的第一參數Δα＞0，停止準則ε＞0，則初始的迭代步數k＝1和最大的迭代步驟Nmax。需要說明的是，在這里，第一參數為連鑄機的參數Δα，當參數Δα的初值，為正數時，停止準則ε，初始的迭代步數k＝1和最大的迭代步驟Nmax都是操作者在實際算法運行的最初階段給定的。其中，連鑄機參數的初值是操作者隨機給定的，正數Δα是操作者給出的，它只可以給出一個大于零的數，一般這個數小，在1到10之間。停止準則ε＞0和最大迭代步驟Nmax都是操作者自己給的。當達到停止準則，停止以后，就可以確定連鑄機的參數α，其中換熱系數就可以根據公式(15)得到。在公式(15)中，水量ωi是可以通過水表查出水的流量得到，因此ωi是已知的。需要說明的是，k在這里是一個迭代步驟，由于LM算法是一個循環迭代的算法，其在迭代的過程中，由于后續計算中，迭代步驟就不斷的增加，直到到達停止準則。但是當無法達到停止準則時，這個迭代循環就會一直進行下去，永遠算不完。就會出現死循環的現象。在本發明實施例中，為了避免死循環這一現象的發生，將該迭代步驟設置一個最大的迭代步驟Nmax，當迭代步驟k達到該最大值Nmax時，算法就會停止，以避免陷入死循環。當確定所述梯度公式的第一參數等于零時，可以通過公式(2)提供的目標函數確定該目標函數的最小值。在步驟104中，在確定目標函數的最小值之后，進一步地，通過公式(2)確定第K+1步的目標函數的最小值，即確定J(αk+1)，當確定||J(αk)-J(αk-1)||＜ε或者k＞Nmax時，通過下列公式(3)確定搜索方向dk：dk＝-M(αk)▽J(αk)TJ(αk)(3)其中，M(αk)＝(▽J(αk)T▽J(αk)+μkI)，▽J(αk)T是目標函數梯度的轉置，αk為第k步迭代時的連鑄機的參數，dk為搜索方向。需要說明的是，在公式(15)中，水流量ωi是已知的，則公式(15)中的換熱系數hs,i與連鑄機參數αi是函數關系，只要知道αi的值，就可以確定換熱系數hs,i。在步驟104中，當步驟103確定的搜索方向滿足下降準則||J(αk+dk)||≤η||J(αk)||時，可以通過下列公式(4)確定新的連鑄機參數，具體地，公式(4)如下所示：αk+1＝αk+dk(4)進一步地，當搜索方向dk不滿足下降準則||J(αk+dk)||≤η||J(αk)||時，可以通過公式(5)確定新的連鑄機參數，具體地，公式(5)如下所示：αk+1＝αk+γkdk(5)其中，γk為第k步的迭代步長，γ為迭代步長。需要說明的是，在實際應用中，當確定連鑄機參數之后，既可以預測出校正后的熱傳導模型可以用來預測鑄坯的坯殼厚度，將預測的鑄坯的坯殼厚度可以在圖像中顯示出來，具體地，圖像化的顯示連鑄二冷區凝固過程，預測出鑄坯的坯殼厚度曲線。為了清楚介紹本發明實施例提供的上述方法，以在某鋼廠進行了測溫的實驗為例，詳細介紹本發明實施例提供的坯殼厚度預測方法。具體包括下列步驟：步驟201：采集數據的初始信息。鋼種的成分，結晶器的高度，幾何尺寸，彎月面的位置，拉坯的速度，冷卻水的溫度，連鑄的冶金長度二冷區水量的分配，二冷區每一段的噴水量分別在表1，2，3，4中給出。在實驗過程中，使用比色測溫儀沿著板坯的寬度的中心在連鑄二冷區第2，3，4，5，6，7和8段的出口處進行測量。該測溫儀是非接觸是測溫儀，其測溫誤差為7℃。步驟202：根據步驟201中的鋼種的成分，通過公式(6)-(10)計算固液相線的溫度，導熱系數，密度，比熱和凝固潛熱。表1為連鑄機設備的參數，表2為鋼種的主要參數，表3為主要的技術參數和熱物性參數。表1連鑄機設備的參數參數取值冶金長度(m)31.5鑄造速度(m/min)1.1結晶器的有效長度(m)0.9二冷區的分段數8表2鋼種的主要參數[％C][Si％][Mn％][S％][P％][Al％][N％]0.150.150.250.0150.020.0020.016表3主要的技術參數和熱物性參數步驟203：根據步驟201和步驟202中的信息，使用LM算法計算連鑄機參數；首先使用有限差分方法對熱傳導模型(1)及其邊界條件進行求解。其次，對于表面溫度的測量信息的處理。氧化膜是表面測溫的一個障礙。氧化膜將會使溫度急劇降低。為了與實際的測溫值一致，使用峰值的方法用于減少氧化模對測溫的值得影響。將峰值的平均值用于實際溫度的測量值。最后，使用使用LM算法反演得到連鑄機參數α。其求解過程在上節中已經介紹。表4為整個二冷區的分段情況和噴水量，表5為連鑄機的參數邊界的結果與原有值得比較。將計算得到的連鑄機參數在表5中給出。表4整個二冷區的分段情況和噴水量表5連鑄機的參數邊界的結果與原有值得比較連鑄機參數經驗值(W/(m2K))反演的結果α14---α254.0α354.83α453.78α554.2α653.8α742.88α821.5步驟204：結果的顯示。基于同一發明構思，本發明實施例提供了一種坯殼厚度預測系統，由于該系統解決技術問題的原理和一種坯殼厚度預測方法相似，因此該系統的實施可以參見方法的實施，重復之處不再贅述。圖2為本發明實施例提供的一種坯殼厚度預測系統結構示意圖，具體地，如圖2所示，該系統包括：第一確定單元21，第二確定單元22，第三確定單元23，第四確定單元24和第五確定單元25。第一確定單元21，用于獲取進入二冷區的鋼坯的鋼種成分，所述鋼坯的第一信息，根據所述鋼種成分，所述鋼坯的第一信息以及公式(1)，確定所述鋼坯在二冷區的熱傳導方程；第二確定單元22，用于根據所述熱傳導方程和所述熱傳導方程的邊界條件，確定二冷區的換熱系數確定公式；根據所述二冷區的換熱系數確定公式和所述鋼坯的第一信息，確定目標函數的梯度公式；第三確定單元23，用于當確定所述梯度公式的第一參數等于零時，通過公式(2)確定所述目標函數的最小值；第四確定單元24，用于當停止準則||J(αk)-J(αk-1)||＞ε或者迭代步驟k＜Nmax時，通過公式(3)確定搜索方向dk；第五確定單元25，用于當所述搜索方向dk滿足下降準則||J(αk+dk)||≤η||J(αk)||時，通過公式(4)確定新的連鑄機參數，根據所述新的連鑄機參數和所述鋼坯在二冷區的熱傳導方程，確定坯殼厚度；公式(1)如下所示：ρ(T)c(T)Vcast∂T∂z=λ(T)∂2T∂x2+Q(T)]]>換熱系數確定公式如下所示：hs,i=1570.0ωi0.55[1.0-0.0075]αi]]>目標函數梯度公式如下所示：▿J(α)=Σn=1N∂Tcn(α)∂α[Tcn(α)-Ten(α)]]]>公式(2)如下所示：minαJ(α)=12minΣn=1N[Tcn(α)-Teδ,n(α)]2]]>公式(3)如下所示：dk＝-M(αk)▽J(αk)TJ(αk)公式(4)如下所示：αk+1＝αk+dk其中，Vcast是板坯的拉速，ρ(T)，c(T)和λ(T)分別表示鋼種的密度，比熱和導熱系數，Q(T)表示凝固潛熱項，T是溫度，hs,i為換熱系數，αi為連鑄機的參數，ωi為第i段的水量，▽J(α)為目標函數的梯度，是板坯表面溫度的測量值，Tc(α)是對表面溫度的計算值，為所述目標函數的最小值，M(αk)＝(▽J(αk)T▽J(αk)+μkI)，▽J(αk)T是目標函數梯度的轉置，μk在第k步迭代時的LM參數，I是一個單位矩陣，αk+1為第k+1步迭代時的連鑄機的參數，αk為第k步迭代時的連鑄機的參數，dk為搜索方向，η∈(0,1)。優選地，所述第三確定單元23還用于：通過下列公式確定所述目標函數梯度的矩陣表達式：▿J(α)=φTc1(α)-Te1(α)Tc2(α)-Te2(α)···TcN(α)-TeN(α)]]>其中，優選地，所述第二確定單元22還用于：當確定所述梯度確定公式的參數大于零或者停止準則ε＞0，確定初始的迭代步數k＝1，且迭代具有最大的迭代步驟Nmax。優選地，所述第五確定單元25，還用于：當所述搜索方向dk不滿足下降準則||J(αk+dk)||≤η||J(αk)||時，可以通過公式(5)確定新的連鑄機參數；公式(5)如下所示：αk+1＝αk+γkdk其中，γk為第k步的迭代步長，γ為迭代步長。應當理解，以上一種坯殼厚度預測系統包括的單元僅為根據該設備裝置實現的功能進行的邏輯劃分，實際應用中，可以進行上述單元的疊加或拆分。并且該實施例提供的一種坯殼厚度預測系統所實現的功能與上述實施例提供的一種坯殼厚度預測方法一一對應，對于該裝置所實現的更為詳細的處理流程，在上述方法實施例一中已做詳細描述，此處不再詳細描述。本領域內的技術人員應明白，本發明的實施例可提供為方法、系統、或計算機程序產品。因此，本發明可采用完全硬件實施例、完全軟件實施例、或結合軟件和硬件方面的實施例的形式。而且，本發明可采用在一個或多個其中包含有計算機可用程序代碼的計算機可用存儲介質(包括但不限于磁盤存儲器、CD-ROM、光學存儲器等)上實施的計算機程序產品的形式。本發明是參照根據本發明實施例的方法、設備(系統)、和計算機程序產品的流程圖和/或方框圖來描述的。應理解可由計算機程序指令實現流程圖和/或方框圖中的每一流程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的結合。可提供這些計算機程序指令到通用計算機、專用計算機、嵌入式處理機或其他可編程數據處理設備的處理器以產生一個機器，使得通過計算機或其他可編程數據處理設備的處理器執行的指令產生用于實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的系統。這些計算機程序指令也可存儲在能引導計算機或其他可編程數據處理設備以特定方式工作的計算機可讀存儲器中，使得存儲在該計算機可讀存儲器中的指令產生包括指令系統的制造品，該指令系統實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能。這些計算機程序指令也可裝載到計算機或其他可編程數據處理設備上，使得在計算機或其他可編程設備上執行一系列操作步驟以產生計算機實現的處理，從而在計算機或其他可編程設備上執行的指令提供用于實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的步驟。盡管已描述了本發明的優選實施例，但本領域內的技術人員一旦得知了基本創造性概念，則可對這些實施例作出另外的變更和修改。所以，所附權利要求意欲解釋為包括優選實施例以及落入本發明范圍的所有變更和修改。顯然，本領域的技術人員可以對本發明進行各種改動和變型而不脫離本發明的精神和范圍。這樣，倘若本發明的這些修改和變型屬于本發明權利要求及其等同技術的范圍之內，則本發明也意圖包含這些改動和變型在內。當前第1頁1 2 3