莱钢焦化厂煤气净化系统优化改造

由于不符合环保要求及后续煤气质量要求,莱钢焦化厂对5#、6#焦炉配套建成的120万t煤气净化系统进行工艺改造。通过增上电捕焦油器、HPF脱硫工艺、硫铵工艺、洗氨改终冷工艺、旋分捕雾器增设旁通管,提高了煤气质量和粗苯蒸馏系统开工率,鼓风机年节电39万余kW·h。     

数字孪生系统的工程实践

文中针对实践工作中对数字孪生数字端如何模拟实体端的运行这个核心，提取了实践中遇到的3个问题，分享了一些解决思路和实践经验。分享的问题包括数字端如何模拟实体端运行；如何便捷地根据实体端的实际情况，对数字端的工艺流程进行变更；如何修正数字端虚拟机与实体端设备在运行时序偏差等问题。针对上述问题，文中结合实践中的客户需求，对实体端模拟技术做了剖析，并提出依靠开源可编程控制器（PLC）开发虚拟机的思路；分享了开发专用高级编程语言解决实践中产品工艺流程变更的思路，以及借助机器学习技术算法减小时序偏差的思路并分享了实践工作中的经验。     

新能源汽车电池冷却板管件自动火焰钎焊设备研制

针对大众MQB平台新能源汽车电池冷却板的钎焊难题，提出一种阶梯焊工艺，并开发出用于焊接管口组件的自动火焰钎焊设备。文中对其工艺过程进行说明，并重点介绍设备组成。通过接头宏观金相及拉伸试验分析论证了钎焊质量的可靠性。此款电池冷却板管口组件自动火焰钎焊设备及技术的成功研发，打破了国外对其制作工艺的垄断，加快推动了我国新能源汽车的发展速度。     

基于优化BP神经网络的连续管疲劳寿命预测

针对标准BP神经网络预测连续管疲劳寿命时容易陷入局部极小值和训练时间过长的缺点，利用有动量的梯度下降法、拟牛顿算法和一步正割算法分别对BP神经网络进行优化。拟牛顿算法优化后的BP神经网络性能最佳。利用拟牛顿算法优化后的BP神经网络预测连续管疲劳寿命，并与标准试验结果进行对比研究。研究结果表明：拟牛顿算法优化后的BP神经网络预测结果与标准试验结果最小相对误差率为1.7%,最大相对误差率为3.6%,满足工程精度要求。同时利用优化改进的标准BP神经网络预测方法，提出连续管疲劳寿命区间预测。预测结果表明，所有的预测样本都处于合理的预测范围之内，证明了优化后BP神经网络预测连续管疲劳寿命区间的可行性。所得结果可为连续管的疲劳寿命预测提供参考。     

基于Johnson-Cook模型的剪切闸板性能仿真

目前有关剪切闸板性能分析多集中于闸板应力分析及钻杆参数分析，而对连续管规格、剪切闸板刃口夹角对剪切力的影响研究还不够系统和深入。为此，以Johnson-Cook模型为基础，建立了剪切闸板剪切连续管有限元模型，对剪切连续管过程中的剪切应力进行了分析，同时分析了连续管壁厚、长度及剪切闸板V形夹角等参数对剪切应力的影响。研究结果表明：随着连续管壁厚的不断增加，剪切力峰值总体呈上升趋势，在塑性变形阶段之前剪切力平缓上升，塑性变形之后上升幅度较大；随着连续管长度的不断增加，其剪切应力在不断减小，3 000 m以上连续管，剪切应力明显下降，主要原因是下端拉力在剪切作业中起到了主导作用；随着剪切闸板V形夹角的增加，剪切应力先减少后增加，V形夹角在158°时，上、下闸板应力最优。所得结论可为连续管剪切闸板的结构设计及连续管剪切性能分析提供参考。     

机器视觉系统在自动钎焊系统中的应用

针对新能源电池冷却板在钎焊组装过程中极易出现装配失误的问题，采用机器视觉方式对组装过程进行检测监控。方案从FMEA分析入手，通过合理选择光源类型及图像识别算法，达到了消除装配失误的目标。同时有效简化了设备的设计，避免了采用传统传感器造成的设备结构复杂、占用PLC处理器大量端口、某些位置检测困难等问题。