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连铸结晶器内渣膜析晶机理、规律与调控技术研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
引言第10-11页
第一章 文献综述第11-28页
   ·连铸保护渣概述第11-15页
     ·连铸保护渣的作用第11页
     ·连铸保护渣的类型第11-12页
     ·连铸保护渣成分设计第12-13页
     ·连铸保护渣物理化学特性第13-15页
   ·连铸保护渣在结晶器中的行为第15-16页
     ·结晶器保护渣的熔融结构第15-16页
     ·铸坯与结晶器间的润滑第16页
   ·连铸保护渣与连铸坯表面质量第16-18页
     ·保护渣与表面纵裂第16-17页
     ·保护渣与表面横裂第17-18页
   ·高速连铸保护渣第18页
     ·高速连铸保护渣发展第18页
     ·高速连铸保护渣应满足的要求第18页
   ·薄板坯连铸保护渣第18-23页
     ·薄板坯连铸技术对保护渣的要求第18-20页
     ·薄板坯连铸保护渣的化学成分对物理性能的影响第20页
     ·薄板坯连铸保护渣使用技术的改进第20-22页
     ·薄板坯连铸保护渣的应用第22-23页
   ·连铸保护渣析晶行为研究的进展及存在的问题第23-28页
     ·保护渣玻璃化第24-25页
     ·渣膜作用、相关因素及构成第25页
     ·保护渣中各组分的网络性质及对网络结构的影响第25-26页
     ·问题的提出及研究意义第26-28页
第二章 保护渣析晶性能研究第28-51页
   ·结晶器保护渣析晶温度的研究第28-39页
     ·研究方法第28页
     ·试验方案第28-30页
     ·试验结果及讨论第30-39页
   ·结晶器保护渣矿物组成的研究第39-43页
     ·研究方案第39页
     ·试验结果及讨论第39-43页
   ·结晶器保护渣熔化、凝固过程的显微观察、录制第43-50页
     ·研究方案及实验装置第43-45页
     ·测定方法第45-46页
     ·实验结果及讨论第46-50页
   ·结论第50-51页
第三章 连铸结晶器保护渣析晶行为的数学计算第51-55页
   ·JMA 状态转变动力学方程第51-52页
   ·应用数学模型计算析晶动力学参数第52-54页
     ·析晶动力学参数的计算第52-53页
     ·Kissinger 法和Owaza 法的比较第53-54页
   ·结论第54-55页
第四章 基于神经网络的连铸保护渣性能预测软件第55-71页
   ·人工神经网络的发展、基本理论第55-60页
     ·人工神经网络(Artificial Neural Network ,简称 ANN)的发展第55-57页
     ·人工神经网络基本理论第57-60页
   ·网络结构设计的实验研究第60-65页
     ·神经网络拓补结构设计第61-64页
     ·神经网络学习参数的合理确定第64-65页
   ·基于人工神经网络的保护渣性能预测软件第65-70页
     ·保护渣性能评价神经网络拓补结构的选择第67-68页
     ·神经网络学习样本的选择及无量纲化第68页
     ·神经网络的训练、检验及分析第68-69页
     ·软件简介第69-70页
   ·建立保护渣渣样数据库第70页
   ·结论第70-71页
第五章 唐钢薄板厂FTSR 使用的结晶器保护渣研究第71-83页
   ·唐钢薄板厂FTSR 使用的保护渣概述第71页
   ·保护渣熔化温度研究第71-75页
     ·研究方法及实验装置第71-72页
     ·测定方法第72-73页
     ·实验结果及讨论第73-75页
   ·保护渣熔化速度的测定第75-77页
     ·研究方法第75页
     ·实验装置第75-76页
     ·测定方法第76页
     ·实验结果及讨论第76-77页
   ·析晶温度研究第77-78页
     ·研究方法第77页
     ·预测结果及讨论第77-78页
   ·连铸保护渣岩相分析第78-82页
     ·研究方法第78页
     ·试验结果及讨论第78-82页
   ·结论第82-83页
结论第83-85页
参考文献第85-89页
致谢第89页

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