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A inserção de tecnicas de inteligencia artificial na modelagem matematica do lingotamento continuo de aços

Orientador : Amauri Garcia / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-07-29T01:52:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2001 / Resumo: O controle da qualidade dos produtos obtidos pelos processos de lingotamento contínuo não pode ser alcançado sem um amplo conhecimento dos processos, englobando parâmetros e variáveis de influência tais como equipamento, metal lingotado, comportamento de cada componente do sistema, do sistema de refrigeração e condições operacionais. O presente trabalho apresenta o desenvolvimento de um algoritmo computacional (software) empregado na maximização da qualidade do produto do lingotamento contínuo de aços em função do comportamento térmico do lingote. Um modelo matemático de solidificação desenvolvido em diferenças finitas opera integrado com um algoritmo genético de busca trabalhando dentro de determinados critérios metalúrgicos. Os resultados do modelo foram inicialmente validados com resultados experimentais e da literatura especializada, e posteriormente acoplado a um método de otimização, tendo como respostas um relatório que apresenta os gráficos referentes à evolução da temperatura da superfície do lingote e do fechamento do poço líquido no equipamento. É também desenvolvido um modelo matemático de solidificação para o processo Twin-Roll. O modelo emprega diferenças finitas, e possibilita a determinação do comportamento térmico do metal na região entre os rolos. Os resultados obtidos foram comparados com resultados de outros modelos existentes na literatura, e apresentaram ótima concordância. Por se tratar de um trabalho inserido em uma rede de pesquisa com o Instituto de Pesquisas Tecnológicas/SP, foram realizadas também vários estudos, ensaios e análises na máquina piloto de lingotamento contínuo de tiras / Abstract: The control of quality of products produced by continuous casting can not be achieved without a knowledge base of the process, which incorporates parameters and variables influence such as: equipment, cast metal, behavior of each component of the cooling system and operational conditions. This work presents the development of a computational algorithm (software) applied to maximize quality in the continuous casting of steel. A mathematical model of solidification connected to a genetic algorithm of search explores space parameters settings based on metallurgical criteria. Initially, the results of simulations performed with the mathematical model were validated against experimental and literature results showing a good agreement in a1l cases examined. The interaction between the mathematical model and the search method permits the selection ofthe best cooling efficiency, and the final results are presented in a report containing the ingot surface temperature and the metallurgical length. A mathematical model of solidification for the Twin-Roll strip casting was developed. The both models use a finite difference numerical scheme and permit the determination of the thermal field of the metal. Results simulated by the model were compared to data from literature models presenting a very good agreement. This work it is part of a joint project with the Institute de Pesquisas Tecnológica (IPTSP), where several studies and analysis were performed by using the Twin-Roll strip casting pilot equipment and laboratory facilities at IPT / Doutorado / Materiais e Processos de Fabricação / Doutor em Engenharia Mecânica

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/264661
Date02 July 2001
CreatorsSantos, Carlos Alexandre dos
ContributorsUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Garcia, Amauri, 1949-, Santos, Rezende Gomes dos, Ierardi, Maria Clara F., Neto, Carlos de Moura, Oliveira, Vilma Alves de
Publisher[s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Mecânica
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Format246p. : il., application/pdf
Sourcereponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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