权利要求
1.一种热镀
锌炉鼻子内锌灰运动与富集表征预测方法，其特征在于包含以下步骤：
(1)基于有限元法计算炉鼻子内部温度场，提取锌熔点等温面;
(2)建立有限元与离散元耦合模型，并通过二次编译优化模型算法;
(3)运行耦合模型，输出锌灰运动轨迹及富集区域的可视化数据。
2.根据权利要求1所述的一种热镀锌炉鼻子内锌灰运动与富集表征预测方法，其特征在于：所述步骤(1)的具体实施步骤如下：
(11)基于热镀锌炉鼻子的几何参数与工艺参数，建立三维有限元模型;
(12)求解稳态/瞬态传热方程，计算炉鼻子内部温度场分布;
(13)提取锌的熔点温度对应的等温面，作为锌灰相变的边界条件。
3.根据权利要求1所述的一种热镀锌炉鼻子内锌灰运动与富集表征预测方法，其特征在于：所述步骤(2)的具体实施步骤如下：
(21)将炉鼻子划分为FEM域，锌灰颗粒建模为DEM域;
(22)基于实际锌灰粒径导致的超高计算量问题，提出力学等效的颗粒缩放方法;
(23)建立热-力耦合方程，定义FEM域与DEM域的双向数据交互机制;
(24)通过二次编译优化模型算法。
4.根据权利要求3所述的一种热镀锌炉鼻子内锌灰运动与富集表征预测方法，其特征在于：所述步骤(22)中，离散元模型中锌灰颗粒的物理属性通过实验标定，支持用户自定义参数。
5.根据权利要求3所述的一种热镀锌炉鼻子内锌灰运动与富集表征预测方法，其特征在于：所述步骤(22)中，离散元模型中锌灰颗粒的粒径通过力学等效缩放方法放大至0.1-1mm，颗粒密度按缩放系数n等比缩小，并忽略浮力影响。
6.根据权利要求5所述的一种热镀锌炉鼻子内锌灰运动与富集表征预测方法，其特征在于：所述缩放系数n满足ρsim=ρreal/n，以确保仿真中颗粒所受曳力与重力之比与实际工况一致。
7.根据权利要求5所述的一种热镀锌炉鼻子内锌灰运动与富集表征预测方法，其特征在于：所述浮力可忽略的判定条件为浮力与重力比值≤1/5000。
8.根据权利要求3所述的一种热镀锌炉鼻子内锌灰运动与富集表征预测方法，其特征在于：所述步骤(24)中，二次编译优化包括动态网格细化、GPU并行计算策略及时间步长自适应调整，仿真结果通过机器学习代理模型加速参数优化。
9.根据权利要求1所述的一种热镀锌炉鼻子内锌灰运动与富集表征预测方法，其特征在于：所述步骤(3)的具体实施步骤如下：
(31)输入工艺参数，运行耦合模型;
(32)实时输出锌灰颗粒的位置、速度、碰撞频率及富集区域的三维分布数据;
(33)通过可视化界面展示锌灰运动轨迹、富集热点及随时间演变的动态过程。
说明书
技术领域
[0001]本发明涉及一种热镀锌炉鼻子内锌灰运动与富集表征预测方法，属于金属材料加工与仿真计算方法技术领域。
背景技术
[0002]热镀锌工艺中，炉鼻子作为连接退火炉与锌锅的关键部件，其内部锌灰的生成、运动与富集直接影响镀层质量及设备稳定性。传统方法主要依赖水模型试验或经验观察，存在以下问题：
[0003]1.实验成本高：需搭建复杂水模型，设备投入大，周期长;
[0004]2.黑箱效应：炉鼻子内部高温密闭环境导致锌灰运动难以直接观测;
[0005]3.计算效率低：现有数值模拟方法(如纯离散元模型)因锌灰粒径微小(0.01-0.001mm)导致计算量爆炸，难以实施;
[0006]此外，现有专利与文献中提出的仿真方法多聚焦于温度场或流场单一场的模拟，未有效耦合锌灰颗粒的离散特性与热力学行为，导致预测精度不足。因此，亟需一种高效、低成本的数值模拟方法，实现炉鼻子内锌灰动态行为的精准预测。
发明内容
[0007]本发明目的是提供一种热镀锌炉鼻子内锌灰运动与富集表征预测方法，通过基于有限元与离散元耦合二次编译模型仿真表征炉鼻子内锌灰运动及富集，结果数据可视化，解决实际生产中炉鼻子内锌灰运动的黑箱问题;操作简单，无需水模型试验，大幅度降低实验设备成本投入;计算成本低，大幅度降低对算力的成本投入，有效地解决了背景技术中存在的上述问题。
[0008]本发明的技术方案是：一种热镀锌炉鼻子内锌灰运动与富集表征预测方法，包含以下步骤：
[0009](1)基于有限元法计算炉鼻子内部温度场，提取锌熔点等温面;
[0010](2)建立有限元与离散元耦合模型，并通过二次编译优化模型算法;
[0011](3)运行耦合模型，输出锌灰运动轨迹及富集区域的可视化数据。
[0012]所述步骤(1)的具体实施步骤如下：
[0013](11)基于热镀锌炉鼻子的几何参数与工艺参数，建立三维有限元模型;
[0014](12)求解稳态/瞬态传热方程，计算炉鼻子内部温度场分布;
[0015](13)提取锌的熔点温度对应的等温面，作为锌灰相变的边界条件。
[0016]所述步骤(2)的具体实施步骤如下：
[0017](21)将炉鼻子划分为FEM域，锌灰颗粒建模为DEM域;
[0018](22)基于实际锌灰粒径导致的超高计算量问题，提出力学等效的颗粒缩放方法;
[0019](23)建立热-力耦合方程，定义FEM域与DEM域的双向数据交互机制;
[0020](24)通过二次编译优化模型算法。
[0021]所述步骤(22)中，离散元模型中锌灰颗粒的物理属性通过实验标定，支持用户自定义参数。
[0022]所述步骤(22)中，离散元模型中锌灰颗粒的粒径通过力学等效缩放方法放大至0.1-1mm，颗粒密度按缩放系数n等比缩小，并忽略浮力影响。
[0023]所述缩放系数n满足ρsim=ρreal/n，以确保仿真中颗粒所受曳力与重力之比与实际工况一致。
[0024]所述浮力可忽略的判定条件为浮力与重力比值≤1/5000。
[0025]所述步骤(24)中，二次编译优化包括动态网格细化、GPU并行计算策略及时间步长自适应调整，仿真结果通过机器学习代理模型加速参数优化。
[0026]所述步骤(3)的具体实施步骤如下：
[0027](31)输入工艺参数，运行耦合模型;
[0028](32)实时输出锌灰颗粒的位置、速度、碰撞频率及富集区域的三维分布数据;
[0029](33)通过可视化界面展示锌灰运动轨迹、富集热点及随时间演变的动态过程。
[0030]本发明的有益效果是：通过基于有限元与离散元耦合二次编译模型仿真表征炉鼻子内锌灰运动及富集，结果数据可视化，解决实际生产中炉鼻子内锌灰运动的黑箱问题;操作简单，无需水模型试验，大幅度降低实验设备成本投入;计算成本低，大幅度降低对算力的成本投入。
附图说明
[0031]图1是本发明FEM-DEM耦合模型架构及数据交互流程图;
[0032]图2是本发明炉鼻子FEM温度场分布及锌熔点等温面示意图;
[0033]图3是本发明锌灰运动轨迹与富集区域可视化效果图;
[0034]图4是本发明计算结束后富集区域可视化效果图;
[0035]图5是本发明生产后锌灰富集图;
[0036]图中：炉鼻子上壁1、带钢2、炉鼻子下壁3。
具体实施方式
[0037]为了使发明实施案例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合实施案例中的附图，对本发明实施案例中的技术方案进行清晰的、完整的描述，显然，所表述的实施案例是本发明一小部分实施案例，而不是全部的实施案例，基于本发明中的实施案例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施案例，都属于本发明保护范围。
[0038]一种热镀锌炉鼻子内锌灰运动与富集表征预测方法，包含以下步骤：
[0039](1)基于有限元法计算炉鼻子内部温度场，提取锌熔点等温面;
[0040](2)建立有限元与离散元耦合模型，并通过二次编译优化模型算法;
[0041](3)运行耦合模型，输出锌灰运动轨迹及富集区域的可视化数据。
[0042]所述步骤(1)的具体实施步骤如下：
[0043](11)基于热镀锌炉鼻子的几何参数与工艺参数，建立三维有限元模型;
[0044](12)求解稳态/瞬态传热方程，计算炉鼻子内部温度场分布;
[0045](13)提取锌的熔点温度对应的等温面，作为锌灰相变的边界条件。
[0046]所述步骤(2)的具体实施步骤如下：
[0047](21)将炉鼻子划分为FEM域，锌灰颗粒建模为DEM域;
[0048](22)基于实际锌灰粒径导致的超高计算量问题，提出力学等效的颗粒缩放方法;
[0049](23)建立热-力耦合方程，定义FEM域与DEM域的双向数据交互机制;
[0050](24)通过二次编译优化模型算法。
[0051]所述步骤(22)中，离散元模型中锌灰颗粒的物理属性通过实验标定，支持用户自定义参数。
[0052]所述步骤(22)中，离散元模型中锌灰颗粒的粒径通过力学等效缩放方法放大至0.1-1mm，颗粒密度按缩放系数n等比缩小，并忽略浮力影响。
[0053]所述缩放系数n满足ρsim=ρreal/n，以确保仿真中颗粒所受曳力与重力之比与实际工况一致。
[0054]所述浮力可忽略的判定条件为浮力与重力比值≤1/5000。
[0055]所述步骤(24)中，二次编译优化包括动态网格细化、GPU并行计算策略及时间步长自适应调整，仿真结果通过机器学习代理模型加速参数优化。
[0056]所述步骤(3)的具体实施步骤如下：
[0057](31)输入工艺参数，运行耦合模型;
[0058](32)实时输出锌灰颗粒的位置、速度、碰撞频率及富集区域的三维分布数据;
[0059](33)通过可视化界面展示锌灰运动轨迹、富集热点及随时间演变的动态过程。
[0060]在实际应用中，本发明的实施步骤如下:
[0061]1.温度场建模与等温面提取
[0062]步骤S1，基于热镀锌炉鼻子的几何参数与工艺参数(如锌液温度、气体流速)，建立三维有限元模型;
[0063]步骤S2，求解稳态/瞬态传热方程，计算炉鼻子内部温度场分布;
[0064]步骤S3，提取锌的熔点温度(419.5℃)对应的等温面，作为锌灰相变的边界条件。
[0065]2.FEM-DEM耦合模型构建
[0066]步骤S1，将炉鼻子划分为FEM域(有限元网格)，锌灰颗粒建模为DEM域(离散元);
[0067]步骤S2，基于实际锌灰粒径(0.01-0.001mm)导致的超高计算量问题，提出力学等效的颗粒缩放方法：
[0068]a.将仿真中锌灰粒径放大至可计算范围(0.1-1mm)，缩放系数为n，同时按比例缩小颗粒密度，使颗粒所受曳力与重力之比保持与真实工况一致;
[0069]b.定义缩放后颗粒密度为ρsim=ρreal/n，确保曳力(与粒径平方相关)与重力(与粒径立方相关)的比值恒定;
[0070]c.在有限元模型中忽略浮力影响(即设置重力加速度g=0)，基于实际浮力与重力比值(约1/5300)验证其可忽略性;
[0071]步骤S3，建立热-力耦合方程，定义FEM域(温度场、气流场)与DEM域(颗粒运动)的双向数据交互机制;
[0072]步骤S4，通过二次编译优化模型算法，包括：
[0073]a.动态网格细化：在锌灰富集区域自动加密网格，远离区域粗化以降低计算量;
[0074]b.并行计算策略：采用GPU加速离散元颗粒碰撞检测算法;
[0075]c.时间步长自适应调整：根据颗粒运动速度动态调整积分步长，平衡精度与效率。
[0076]3.锌灰运动与富集仿真
[0077]步骤S1，输入工艺参数(锌液流速、气体压力、炉鼻子倾角、锌灰黏度等)，运行耦合模型;
[0078]步骤S2，实时输出锌灰颗粒的位置、速度、碰撞频率及富集区域的三维分布数据;
[0079]步骤S3，通过可视化界面展示锌灰运动轨迹、富集热点及随时间演变的动态过程。
[0080]实施例1
[0081]以某钢铁企业热镀锌产线为例：
[0082]1.输入炉鼻子模型、锌液温度460℃、气体流速3m/s;
[0083]2.运行有限元模型，获得温度场分布，提取419.5℃等温面;
[0084]3.构建离散元模型时，将实际锌灰粒径0.01mm放大至1mm(缩放系数n=100)，颗粒密度由真实值7.14g/cm3调整为0.0714g/cm3，有限元域中关闭浮力计算;
[0085]4.启动二次编译优化，采用GPU并行计算，与仿真采用实际锌灰粒径(0.01-0.001mm)相比，计算时间由约4个月缩短至48小时;
[0086]5.输出锌灰富集热点位于炉鼻子位置与实际生产检测结果基本吻合;
[0087]6.与仿真采用实际锌灰粒径(0.01-0.001mm)的结果无显著区别，验证缩放方法的有效性。
[0088]实施例2
[0089]调整工艺参数(将进气时间等分为三个时间段，开始进气量为20m3/h，中间为10m3/h，最终为5m3/h)，仿真显示富集区域面积更大，颗粒分布均匀性更好，指导企业增设导工艺参数设定，减少在生产周期内由于锌灰过度富集掉落的几率。
[0090]本发明能够精准预测，通过FEM-DEM耦合模型揭示锌灰产生与在温度梯度和气流作用下的运动规律，预测富集区域精度提升≥30%;具有计算可行性，基于力学等效缩放方法，解决微米级颗粒仿真计算量爆炸问题，使仿真时间缩短90%以上;具备成本优势，无需水模型试验，节省设备投入90%以上，二次编译优化使计算资源消耗降低60%-80%;使工艺优化，可视化结果指导炉鼻子结构设计(如导流板角度)与工艺参数调整(气体流速工艺参数)，减少停机清理频率，降低锌灰过度富集掉落几率，提高镀层表面质量。
[0091]以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。
说明书附图(5)
声明：
“热镀锌炉鼻子内锌灰运动与富集表征预测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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编辑：北方有色网
来源：唐山钢铁集团有限责任公司, 河钢乐亭钢铁有限公司, 河钢股份有限公司唐山分公司
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