温度模拟
材料数值模拟——温度场模拟
H
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2-4不稳定导热的有限差分法 解题步骤
• 内节点和边界节点差分方程的建立
– 内节点一般采用直接法:即由导热微分方程直接用差 商代替微商,导出递推公式,也可采用热平衡法;
– 边界节点一般采用热平衡法,视具体边界建立相应的 能量方程
• 选择求解差分方程组矩阵的计算方法 • 编写计算程序 • 计算 • 计算结果的处理和分析讨论
解题步骤
• 分析和简化物理模型
– 判断问题属于稳态问题还是非稳态问题 – 有无内热源 – 适宜的坐标 – 判断边界条件的类型
• 数学模型的建立 一般模型: c T [ ( T ) ( T ) ( T ) ] Q .
x x y y z z
物性参数为常数: 1 T ( x 2T 2 y 2T 2 2 zT 2)Q
– 第三类边界条件:已知物体周围介质温度Tf\ 物体表面温度( Tw )以及物体表面与周围 介质间的放热系数。 qw= ( Tw - Tf\ )
H
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2-3传热问题的数值计算方法
• 分析解法
– 定义:以数学分析为基础,求解导热微分方程的定 解问题。
– 特点:求得的结果为精确解 – 不足:只能求解比较简单的导热问题,而对于几何
3
• 铸件凝固过程数值参模拟考,书陈海目清等,重庆大学出
版社,1991(TG21-C4-2)
• 焊接热过程数值分析,武传松,哈工大出版社, 1990(TG402-N74)
• 计算机在铸造中的应用,程军,机械工业出版社 ,1993(TG248-C73)
• 计算传热学,郭宽良,中国科学技术大学出版社 ,1988(TK124-43-G91)
dTT(xx)T(x)
A380铝合金压铸温度场模拟
A380铝合金压铸温度场模拟如图所示汽车传动轴,用A380铝合金半固态触变压铸成型工艺可获得重量轻、强度高、综合力学性能优越的零件,能够满足未来汽车工业轻量化、节能环保的要求。
查相关资料,A380铝合金半固态触变压铸成型工艺的浆料温度为570℃,模具预热温度为200℃,冷却水对流换热系数为450W/(m2·℃), A380铝合金密度为2730㎏/m3, 模具材料密度为7800㎏/m3,导热系数为21W/(m·℃),比热为110J/(㎏·℃)。
A380铝合金热性能参数相关尺寸在建模时提及,不赘述。
为简化建模,只取冷却水包络面以内的模具和铸件建模。
操作步骤1.定义工作标题和文件名(1)指定工作文件名:执行Utinity Menu/File/Change Jobname命令,在【Enter new Name】文本框中输入“WBA.file”,单击OK按钮。
(2)指定工作标题:执行Utinity Menu/File/Change Title命令,输入“Casting Solidification”, 单击OK按钮。
2.定义单元类型和材料属性(1)定义单元类型:执行Main Menu/Preprocessor/Element Type/Add、Edit、Delete命令,单击Add按钮,选择如下图选项,单击OK按钮。
(2)定义材料特性:执行Main Menu/Preprocessor/Material Props/ Material Models命令,双击【Material Models Available】列表框中的“Thermal/Conductivity/Isotropic”选项,定义模具导热系数(KXX)为“21”,接着双击“Thermal/Specific heat”选项, 定义模具比热(C)为“110”,单击OK按钮。
接着双击“Thermal/Density”选项, 定义模具密度(DENS)为“7800”,单击OK按钮。
二维导热物体温度场的数值模拟
传热大作业二维导热物体温度场的数值模拟(等温边界条件)姓名:班级:学号:墙角稳态导热数值模拟(等温条件)一、物理问题有一个用砖砌成的长方形截面的冷空气空道,其截面尺寸如下图所示,假设在垂直于纸面方向上冷空气及砖墙的温度变化很小,可以近似地予以忽略。
在下列两种情况下试计算:(1)砖墙横截面上的温度分布;(2)垂直于纸面方向的每米长度上通过砖墙的导热量。
外矩形长为3.0m ,宽为2.2m ;内矩形长为2.0m ,宽为1.2m 。
第一种情况:内外壁分别均匀地维持在0℃及30℃;第二种情况:内外表面均为第三类边界条件,且已知:外壁:30℃ ,h1=10W/m2·℃,内壁:10℃ ,h2= 4 W/m2·℃砖墙的导热系数λ=0.53 W/m ·℃由于对称性,仅研究1/4部分即可。
二、数学描写对于二维稳态导热问题,描写物体温度分布的微分方程为拉普拉斯方程 02222=∂∂+∂∂y t x t这是描写实验情景的控制方程。
三、方程离散用一系列与坐标轴平行的网格线把求解区域划分成许多子区域,以网格线的交点作为确定温度值的空间位置,即节点。
每一个节点都可以看成是以它为中心的一个小区域的代表。
由于对称性,仅研究1/4部分即可。
依照实验时得点划分网格:建立节点物理量的代数方程对于内部节点,由∆x=∆y ,有 )(411,1,,1,1,-+-++++=n m n m n m n m n m t t t t t由于本实验为恒壁温,不涉及对流,故内角点,边界点代数方程与该式相同。
设立迭代初场,求解代数方程组。
图中,除边界上各节点温度为已知且不变外,其余各节点均需建立类似3中的离散方程,构成一个封闭的代数方程组。
以C t 000=为场的初始温度,代入方程组迭代,直至相邻两次内外传热值之差小于0.01,认为已达到迭代收敛。
四、编程及结果1) 源程序#include <stdio.h>#include <math.h>int main(){int k=0,n=0;double t[16][12]={0},s[16][12]={0}; double epsilon=0.001;double lambda=0.53,error=0; double daore_in=0,daore_out=0,daore=0; FILE *fp;fp=fopen("data3","w");for(int i=0;i<=15;i++)for(int j=0;j<=11;j++){if((i==0) || (j==0)) s[i][j]=30;if(i==5)if(j>=5 && j<=11) s[i][j]=0;if(j==5)if(i>=5 && i<=15) s[i][j]=0;}for(int i=0;i<=15;i++)for(int j=0;j<=11;j++)t[i][j]=s[i][j];n=1;while(n>0){n=0;for(int j=1;j<=4;j++)t[15][j]=0.25*(2*t[14][j]+t[15][j-1]+t[15][j+1]);for(int i=1;i<=4;i++)t[i][11]=0.25*(2*t[i][10]+t[i-1][11]+t[i+1][11]);for(int i=1;i<=14;i++)for(int j=1;j<=4;j++)t[i][j]=0.25*(t[i+1][j]+t[i-1][j]+t[i][j+1]+t[i][j-1]);for(int i=1;i<=4;i++)for(int j=5;j<=10;j++)t[i][j]=0.25*(t[i+1][j]+t[i-1][j]+t[i][j+1]+t[i][j-1]);for(int i=0;i<=15;i++)for(int j=0;j<=11;j++)if(fabs(t[i][j]-s[i][j])>epsilon)n++;for(int i=0;i<=15;i++)for(int j=0;j<=11;j++)s[i][j]=t[i][j];k++;//printf("%d\n",k);}for(int j=0;j<=5;j++){ for(int i=0;i<=15;i++){ printf("%4.1f ",t[i][j]);fprintf(fp,"%4.1f ",t[i][j]);}printf("\n");fprintf(fp,"\n");}for(int j=6;j<=11;j++){ for(int i=0;i<=5;i++){ printf("%4.1f ",t[i][j]);fprintf(fp,"%4.1f ",t[i][j]);}fprintf(fp,"\n");printf("\n");}for(int i=1;i<=14;i++)daore_out+=(30-t[i][1]);for(int j=1;j<=10;j++)daore_out+=(30-t[1][j]);daore_out=4*(lambda*(daore_out+0.5*(30-t[1][11])+0.5*(30-t[15][1])));for(int i=5;i<=14;i++)daore_in+=t[i][4];for(int j=5;j<=10;j++)daore_in+=t[4][j];daore_in=4*(lambda*(daore_in+0.5*t[4][11]+0.5*t[15][4]));error=abs(daore_out-daore_in)/(0.5*(daore_in+daore_out));daore=(daore_in+daore_out)*0.5;printf("k=%d\n内墙导热=%f\n外墙导热=%f\n平均值=%f\n偏差=%f\n",k,daore_in,daore_out,daore,error);}2)结果截图七.总结与讨论1.由实验结果可知:等温边界下,数值解法计算结果与“二维导热物体温度场的电模拟实验“结果相似,虽然存在一定的偏差,但由于点模拟实验存在误差,而且数值解法也不可能得出温度真实值,同样存在偏差,但这并不是说数值解法没有可行性,相反,由于计算结果与电模拟实验结果极为相似,恰恰说明数值解法分析问题的可行性。
利用组态王模拟温度控制.
前言可编程控制器是一种应用很广泛的自动控制装置,它将传统的继电器控制技术、计算机技术和通讯技术融为一体,具有控制能力强、操作灵活方便、可靠性高、适宜长期连续工作的特点,非常适合温度控制的要求。
在工业领域,随着自动化程度的迅速提高,用户对控制系统的过程监控要求越来越高,人机界面的出现正好满足了用户这一需求。
人机界面可以对控制系统进行全面监控,包括过程监测、报警提示、数据记录等功能,从而使控制系统变得操作人性化、过程可视化,在自动控制领域的作用日益显著。
本文主要介绍了基于三菱公司FX2N系列的可编程控制器和亚控公司的组态软件组态王的某一对象温度控制系统的设计方案。
编程时调用了编程软件STEP 7 -Micro WIN中自带的PID控制模块,使得程序更为简洁,运行速度更为理想。
利用组态软件组态王设计人机界面,实现控制系统的实时监控、数据的实时采样与处理。
目录第一章概述 (2)第二章总方案 (3)2.1 系统框图 (3)2.2 下位机设计 (4)2.2.1 元件选择 (6)2.3 上位机设计 (8)2.3.1 监控主界面 (9)2.3.2 实时趋势曲线 (10)2.3.3 历史趋势曲线 (11)2.3.4 报警窗口 (11)2.3.5 设定画面 (12)2.3.6 变量设置 (13)2.3.7 动画连接 (15)第三章总结 (17)第四章参考文献 (17)1第一章概述温度控制在电子、冶金、机械等工业领域应用非常广泛。
由于其具有工况复杂、参数多变、运行惯性大、控制滞后等特点,它对控制调节器要求极高。
目前,仍有相当部分工业企业在用窑、炉等烘干生产线,存在着控制精度不高、炉内温度均匀性差等问题,达不到工艺要求,造成装备运行成本费用高,产出品品质低下,严重影响企业经济效益,急需技术改造。
近年来,国内外对温度控制器的研究进行了广泛、深入的研究,特别是随着计算机技术的发展,温度控制器的研究取得了巨大的发展,形成了一批商品化的温度调节器,如:职能化PID、模糊控制、自适应控制等,其性能、控制效果好,可广泛应用于温度控制系统及企业相关设备的技术改造服务。
二维导热物体温度场的数值模拟
传热大作业二维导热物体温度场的数值模拟(等温边界条件)姓名:班级:学号:墙角稳态导热数值模拟(等温条件)一、物理问题有一个用砖砌成的长方形截面的冷空气空道,其截面尺寸如下图所示,假设在垂直于纸面方向上冷空气及砖墙的温度变化很小,可以近似地予以忽略。
在下列两种情况下试计算:(1)砖墙横截面上的温度分布;(2)垂直于纸面方向的每米长度上通过砖墙的导热量。
外矩形长为,宽为;内矩形长为,宽为。
第一种情况:内外壁分别均匀地维持在0℃及30℃;第二种情况:内外表面均为第三类边界条件,且已知:外壁:30℃ ,h1=10W/m2·℃,内壁:10℃ ,h2= 4 W/m2·℃砖墙的导热系数λ= W/m ·℃由于对称性,仅研究1/4部分即可。
二、数学描写对于二维稳态导热问题,描写物体温度分布的微分方程为拉普拉斯方程 02222=∂∂+∂∂y t x t这是描写实验情景的控制方程。
三、方程离散用一系列与坐标轴平行的网格线把求解区域划分成许多子区域,以网格线的交点作为确定温度值的空间位置,即节点。
每一个节点都可以看成是以它为中心的一个小区域的代表。
由于对称性,仅研究1/4部分即可。
依照实验时得点划分网格:建立节点物理量的代数方程对于内部节点,由∆x=∆y ,有)(411,1,,1,1,-+-++++=n m n m n m n m n m t t t t t由于本实验为恒壁温,不涉及对流,故内角点,边界点代数方程与该式相同。
设立迭代初场,求解代数方程组。
图中,除边界上各节点温度为已知且不变外,其余各节点均需建立类似3中的离散方程,构成一个封闭的代数方程组。
以C t 000=为场的初始温度,代入方程组迭代,直至相邻两次内外传热值之差小于,认为已达到迭代收敛。
四、编程及结果1)源程序#include<>#include<>int main(){int k=0,n=0;double t[16][12]={0},s[16][12]={0};double epsilon=;double lambda=,error=0;double daore_in=0,daore_out=0,daore=0;FILE *fp;fp=fopen("data3","w");for(int i=0;i<=15;i++)for(int j=0;j<=11;j++){if((i==0) || (j==0)) s[i][j]=30;if(i==5)if(j>=5 && j<=11) s[i][j]=0;if(j==5)if(i>=5 && i<=15) s[i][j]=0;}for(int i=0;i<=15;i++)for(int j=0;j<=11;j++)t[i][j]=s[i][j];n=1;while(n>0){n=0;for(int j=1;j<=4;j++)t[15][j]=*(2*t[14][j]+t[15][j-1]+t[15][j+1]);for(int i=1;i<=4;i++)t[i][11]=*(2*t[i][10]+t[i-1][11]+t[i+1][11]);for(int i=1;i<=14;i++)for(int j=1;j<=4;j++)t[i][j]=*(t[i+1][j]+t[i-1][j]+t[i][j+1]+t[i][j-1]);for(int i=1;i<=4;i++)for(int j=5;j<=10;j++)t[i][j]=*(t[i+1][j]+t[i-1][j]+t[i][j+1]+t[i][j-1]);for(int i=0;i<=15;i++)for(int j=0;j<=11;j++)if(fabs(t[i][j]-s[i][j])>epsilon)n++;for(int i=0;i<=15;i++)for(int j=0;j<=11;j++)s[i][j]=t[i][j];k++;实验结果可知:等温边界下,数值解法计算结果与“二维导热物体温度场的电模拟实验“结果相似,虽然存在一定的偏差,但由于点模拟实验存在误差,而且数值解法也不可能得出温度真实值,同样存在偏差,但这并不是说数值解法没有可行性,相反,由于计算结果与电模拟实验结果极为相似,恰恰说明数值解法分析问题的可行性。
模拟环境温度监测
模拟环境温度监测项目报告第1章概述1.1 硬件1、计算机计算机采用的是普通的PC机,要求其要安装相应的软件和硬件,其作用在于实现模拟环境温度的变化并作出相应提示,创建一个环境温度检测的友好界面。
1.2 软件1、LabVIEW2011NI LabVIEW 2011是实验室虚拟仪器工程平台,是NI 创立的一种功能强大而又灵活的仪器和分析软件应用开发工具,它是一种编程语言,与其他常见的编程语言相比,最大的特点就是图形化的编程环境。
LabVIEW 中可以创建程序VI,VI是虚拟仪器的缩写,由前面板、程序框图、图标和连接板组成;LabVIEW数据大致分为两大类:标量类(单元素)、结构类(包括一个以上的元素),并且用颜色和连线来表示各类数据。
1.3 系统功能本系统以LabVIEW的图形化开发为基础,以LabVIEW中的丰富函数为主要功能部件,实现模拟环境温度的变化,以及报警和显示报警提示。
本系统为模拟环境温度监测系统,实现环境温度的监测。
首先设定温度的上下限值,手动改变温度大小来模拟温度的变化;当前温度先经过与温度上下限比较,若大于温度上限则报警提示显示中暑报警,若小于温度下限则报警提示显示冻伤报警;然后判断报警提示中的内容:当中暑报警时,指示灯为红灯闪烁;当冻伤报警时,指示灯为蓝色闪烁;当无警告时,指示灯为绿色不闪烁。
整个系统只有按下停止模拟按钮才会停止,否则会一直进行监测。
其系统的框图如图1.1所示。
图1.1 系统框图第2章系统前面板设计2.1 数值输入与显示控件在前面板中,使用了三个数值控件,在新式数值中可以找到。
其中两个数值输入控件,用来输入温度的上下限;一个数值显示控件,用来显示当前温度。
为了美观与方便,数值输入控件的显示项中去掉增量/减量;数值显示控件的属性中设置显示格式为浮点数、两位精度位数;把数值控件的标签均修改相应的提示信息,以便理解和观察。
2.2 垂直指针滑动杆垂直指针滑动杆在新式数值中,属于数值控件。
PN结测温与模拟温度控制系统
题目二PN结测温与模拟温度控制系统
1、设计要求
1.1 利用1N4148正向压降随温度线性变化的特性,测量温度并显示,精度0.5℃
1.2 通过键盘输入设定值,在温度的可控范围内控制功率电阻发热使之附近温度维持在设定温度
1.3 可以存储达到过的最高温度
2、要解决的关键问题及技术关键
2.1模拟量的采集调理,实现温度的测量。
2.2通过键盘输入设定值,在温度的可控范围内控制功率电阻发热使之附近温度维持在设定温度
2.3显示设定温度值和实际测量温度值。
2.4温控采用采用PID(比例积分微分调节器)+ PWM。
2.5 模拟加热可以采用图1电路,在PCB设计时1N4148贴近发热电阻即可。
3、解决途径
利用1N4148与电阻组成测温电桥,将电桥输出的差分电压送入三运放组成的仪表运放放大调理,再于A/D接口,利用单片机处理数据后显示。
采用PID算法与PWM控制结合的方式实现温度控制。
留出电桥输出端口,放大器输出端口,以便评估设计的模拟电路。
该电路可以用来模拟加热的过程,若IN处为
电平,则8550的e极导通,忽略管压降不计,流
过电阻电流I = 5/(5.1 + 5.1) = 0.5A,对于这样的
测量系统来说,这是很大的一个电流量。
经试验,
电阻发热量很大,在IN输输入PWM波即可实验
调温。
在测试的时候要注意供电电源的带负载能
力。
图1。
二维导热物体温度场的数值模拟
金属凝固过程计算机模拟题目:二维导热物体温度场的数值模拟Solidworks十字接头的传热分析作者:张杰学号:S2*******学院:北京有色金属研究总院专业:材料科学与工程成绩:2015 年12 月二维导热物体温度场的数值模拟图1 二维均质物体的网格划分用有限差分法模拟二维导热物体的温度场,首先将二维物体划分为如图1所示的网格,x ∆与y ∆可以是不变的常量,即等步长,也可以是变量(即在区域内的不同处是不同的),即变步长。如果区域内各点处的温度梯度相差很大,则在温度变化剧烈处,网格布得密些,在温度变化不剧烈处,网格布得疏些。至于网格多少,步长取多少为宜,要根据计算精度与计算工作量等因素而定。在有限的区域内,将二维不稳定导热方程式应用于节点,)i j (可写成: ,2222 ,i jPPp i j T T T C x y ρλτ⎛⎫∂∂∂=+ ⎪∂∂∂⎝⎭,1 , ,()i jP P Pi j i jT T T οτττ+-∂⎛⎫=+∆ ⎪∂∆⎝⎭ (), 1 , , 1 ,222()i j P P P Pi j i j i j T T T T x x x ο+--+∂⎛⎫=+∆ ⎪∂⎝⎭∆ () , ,1 , ,1222()i jPP P Pi j i j i j T T T T y y y ο+--+⎛⎫∂=+∆ ⎪∂∆⎝⎭τ∆、x ∆、y ∆ 当τ∆、x ∆、y ∆较小时,忽略()οτ∆、2()x ο∆、2()y ο∆项。
当x y ∆=∆时,即x 、y 方向网格划分步长相等。最后得到节点,)i j (的差分方程: ()1 , ,0 1 , 1 , ,1 ,1 ,4P P P P P P Pi j i j i j i j i j i j i j T T F T T T T T ++-+-=++++-式中:()02p F C x λτρ∆=∆。假设边界为对流和辐射边界,对流用以下公式计算:()(),1 , ,0 1 , ,1 ,1 ,24Pc f i j P P P P P P i j i j i j i j i j i j p a T T T T F T T T T C xτρ+-+-∆-=+++-+∆MATLAB 编程模拟clc; clear;format long %% 参数输入moni_canshu=xlsread('模拟参数输入.xlsx',1,'B2:B11'); %读取excel 中的模拟参数 s=moni_canshu(1); %几何尺寸,m t0=moni_canshu(2); %初始温度,℃tf=moni_canshu(3); %辐射(空气)边界,℃ rou=moni_canshu(4); %密度,kg/m3lamda=moni_canshu(5); %导热系数,w/(m ℃) Cp=moni_canshu(6); %比热,J/(kg ℃)n=moni_canshu(7); %工件节点数,个<1000 dt=60*moni_canshu(8); %时间步长,min to s m=moni_canshu(9); %时间步数,个<100 dx=s/(n-1);%计算dxf0=lamda*dt/(rou*Cp*dx*dx);%计算f0 %% 初始参数矩阵,初始温度 for iii=1:n for jjj=1:nTold(iii,jjj)=t0; end endTold(1,:)=tf; Told(n,:)=tf; Told(:,1)=tf;Told(:,n)=tf;%% 写文件表头xlswrite('data.xlsx',{['坐标位置']},'sheet1','A1');asc=97;for ii=1:nbiaotou1={['第' num2str(ii) '点']};asc=asc+1;xlswrite('data.xlsx',biaotou1,'sheet1',[char(asc) '1']);xlswrite('data.xlsx',biaotou1,'sheet1',['A' num2str(ii+1)]);end%% 模拟运算for jj=1:2copyfile('data.xlsx','data1.xlsx')Tnew(1,1:n)=tf;Tnew(n,1:n)=tf;Tnew(1:n,1)=tf;Tnew(1:n,n)=tf;for i=2:n-1for j=2:n-1Tnew(i,j)=Told(i,j)+f0*(Told(i-1,j)-4*Told(i,j)+Told(i+1,j)+Told(i,j-1)+Told(i,j+1)); endendTold=Tnew;pcolor(Told);%绘图shading interpcolormap(jet)pause(0.1)saveas(gcf,['第' num2str(jj*0.1) 's温度图像.jpg']);xlswrite('data1.xlsx',Told,'sheet1','B2');copyfile('data1.xlsx',['第' num2str(jj*0.1) 's数据.xlsx'])delete('data1.xlsx');end图3 模拟物体的温度分布图2 模拟物体的温度等高线图和温度梯度分布图。
模拟温度报警器课程设计
模拟温度报警器课程设计一、课程目标知识目标:1. 学生能理解温度报警器的基本原理和模拟电路的组成。
2. 学生能掌握温度传感器的工作原理及其在报警器中的应用。
3. 学生能了解数字温度计的读数原理及其与模拟信号的转换方法。
技能目标:1. 学生能够运用所学知识,设计并搭建一个简单的模拟温度报警器电路。
2. 学生能够通过实验,熟练使用多用电表进行电路测试,并准确读取温度计数据。
3. 学生能够通过小组合作,进行电路调试和故障排查,提高问题解决能力。
情感态度价值观目标:1. 学生能够通过课程学习,培养对物理学科的兴趣,增强探究和实践的科学精神。
2. 学生在小组合作中,培养团队协作意识,学会相互尊重和倾听他人意见。
3. 学生能够认识到科技发明对生活的意义,培养创新意识和社会责任感。
课程性质:本课程为物理学科实验课,结合理论知识与动手实践,提高学生的综合运用能力。
学生特点:学生处于八年级,对物理现象有一定的好奇心,具备基本的电路知识和动手能力。
教学要求:通过本课程,教师应引导学生将理论知识与实际应用相结合,注重培养学生的动手实践能力和创新思维。
在教学过程中,关注学生的个体差异,鼓励学生积极参与,充分调动学生的学习积极性。
二、教学内容本课程教学内容主要包括以下三个方面:1. 理论知识:- 介绍温度传感器的基本原理,如热敏电阻的工作特性。
- 讲解模拟电路的组成,包括运算放大器、比较器等。
- 分析数字温度计的读数原理及与模拟信号的转换方法。
参考教材章节:第二章第三节“传感器及其应用”。
2. 实践操作:- 设计并搭建模拟温度报警器电路,包括温度传感器、运算放大器、比较器、指示灯等。
- 使用多用电表进行电路测试,学习测量温度传感器阻值、电压等参数。
- 小组合作进行电路调试和故障排查,确保温度报警器正常工作。
参考教材章节:第四章第二节“模拟电路的设计与搭建”。
3. 教学进度安排:- 第一课时:理论知识学习,介绍温度传感器和模拟电路原理。
(完整word版)西安交通大学——温度场数值模拟(matlab)
温度场模拟matlab代码:clear,clc,clfL1=8;L2=8;N=9;M=9;% 边长为8cm的正方形划分为8*8的格子T0=500;Tw=100; % 初始和稳态温度a=0.05; % 导温系数tmax=600;dt=0.2; % 时间限10min和时间步长0.2sdx=L1/(M-1);dy=L2/(N-1);M1=a*dt/(dx^2);M2=a*dt/(dy^2);T=T0*ones(M,N);T1=T0*ones(M,N);t=0;l=0;k=0;Tc=zeros(1,600);% 中心点温度,每一秒采集一个点for i=1:9for j=1:9if(i==1|i==9|j==1|j==9)T(i,j)=Tw;% 边界点温度为100℃elseT(i,j)=T0;endendendif(2*M1+2*M2<=1) % 判断是否满足稳定性条件while(t<tmax+dt)t=t+dt;k=k+1;for i=2:8for j=2:8T1(i,j)=M1*(T(i-1,j)+T(i+1,j))+M2*(T(i,j-1)+T(i,j+1))+(1-2*M1-2*M2)*T(i,j);endendfor i=2:8for j=2:8T(i,j)=T1(i,j);endendif(k==5)l=l+1;Tc(l)=T(5,5);k=0;endendi=1:9;j=1:9;[x,y]=meshgrid(i); figure(1);subplot(1,2,1);mesh(x,y,T(i,j))% 画出10min 后的温度场 axis tight;xlabel('x','FontSize',14);ylabel('y','FontSize',14);zlabel('T/℃','FontSize',14) title('1min 后二维温度场模拟图','FontSize',18) subplot(1,2,2);[C,H]=contour(x,y,T(i,j)); clabel(C,H);axis square;xlabel('x','FontSize',14);ylabel('y','FontSize',14); title('1min 后模拟等温线图','FontSize',18) figure(2); xx=1:600;plot(xx,Tc,'k-','linewidth',2)xlabel('时间/s','FontSize',14);ylabel('温度/℃','FontSize',14);title('中心点的冷却曲线','FontSize',18)else disp('Error!') % 如果不满足稳定性条件,显示“Error !” end实验结果:时间/s温度/℃中心点的冷却曲线x1min后二维温度场模拟图T /℃xy1min 后模拟等温线图x5min 后二维温度场模拟图T /℃xy5min 后模拟等温线图x10min后二维温度场模拟图T /℃xy10min 后模拟等温线图x10min 后二维温度场模拟图(不满足稳定性条件)yT /℃21时间/s温度/℃中心点的冷却曲线(不满足稳定性条件)。
模拟温度传感器原理及应用
模拟温度传感器原理及应用温度传感器是一种用于测量温度的装置,能够将温度转换为电信号,从而实现温度的监测和控制。
它在各个领域都有广泛的应用,包括工业自动化、环境监测、医疗设备等。
温度传感器的工作原理主要基于热敏效应,即物质在温度变化时的电阻变化。
常见的温度传感器有热敏电阻、热电偶、热敏电容、红外线传感器等。
其中,热敏电阻温度传感器是最常见的一种。
它采用了热敏材料,例如铂、镍、铜等,作为电阻元件,当环境温度发生变化时,电阻值也会发生相应的变化。
根据这种变化,可以通过测量电阻值的方法来确定温度。
热敏电阻温度传感器具有灵敏度高、响应速度快的优点,但需要通过外部电路转换为电信号。
热电偶温度传感器是另一种常见的温度传感器,它由两种不同金属材料组成的热电偶线,通过两个材料的热电效应来测量温度。
当两个金属材料的连接处受到热量作用时,会产生热电势,通过测量这个热电势的大小可以确定温度。
热电偶温度传感器具有稳定性好、抗干扰能力强等优点,广泛应用于高温和特殊环境条件下的温度测量。
热敏电容温度传感器利用了材料的热敏性质,当温度发生变化时,电容值也会发生变化。
通过测量电容值的变化,来获取温度的信息。
热敏电容温度传感器具有体积小、灵敏度高的特点,在微小温度变化的测量中有很好的应用前景。
红外线温度传感器则是利用物体辐射的红外能量与温度之间的关系来测量温度。
它通过接收物体所辐射的红外能量,计算出物体表面的温度。
红外线温度传感器通常应用于对远程物体的温度测量,例如炉温、地表温度等。
温度传感器在各个行业有着广泛的应用。
在工业自动化领域,温度传感器可以用于监测和控制加热、冷却过程中的温度变化,保证设备的正常运行。
在环境监测中,温度传感器可以用于测量室内外温度、水体温度等,为气象、农业、水利等领域提供重要的数据支持。
在医疗设备中,温度传感器被广泛应用于体温计、体外循环等医疗设备中,用于监测患者的体温变化,保障医疗安全。
总之,温度传感器通过将温度转换为电信号,实现了温度的测量与控制,广泛应用于工业、环境、医疗等领域。
大气温度场的数值模拟与预测
大气温度场的数值模拟与预测大气温度是天气系统中最基本的要素之一,在气象学中具有重要意义。
了解大气温度的分布和变化对于我们预测天气、研究气候变化以及保护环境都至关重要。
然而,由于大气温度受到许多因素的影响,其变化异常复杂,所以需要采用数值模拟方法来帮助我们进行预测。
数值模拟是通过将大气界面划分为一系列离散网格点,并基于数学方程对每个网格点上的物理参数进行数值求解的方法。
对于大气温度场的数值模拟,我们需要收集大量的观测数据,并将其应用于大气模式中来模拟大气系统的行为。
通过数值模拟,我们可以预测未来一段时间内的温度变化,并提供给人们有关天气的重要信息。
在大气温度场的数值模拟过程中,我们需要考虑许多因素。
首先,大气中的辐射传输对于温度的变化具有重要影响。
太阳辐射会加热地球表面,而地球表面又会发出长波辐射,掌握这些传输过程对于准确模拟温度变化非常关键。
其次,大气中的湿度也会影响温度的分布。
水蒸气是大气中的一种重要成分,它对太阳辐射的吸收和地球表面的辐射也起到重要作用。
因此,将湿度纳入数值模拟中是必不可少的。
数值模拟大气温度场还需要考虑地形和地理特征的影响。
由于地形高度的差异,气流受到地形阻挡而形成气候系统。
此外,海洋和陆地的差异也影响着温度的分布。
在数值模拟中,我们需要建立地理地形模型,并将其纳入计算中,以准确模拟大气温度的变化。
虽然数值模拟在预测大气温度方面取得了较好的效果,但仍然存在一些挑战和限制。
首先,气象系统是一个高度非线性的系统,存在许多不确定性和复杂的相互作用。
这使得数值模拟中的误差无法完全消除。
其次,我们还需要大量的观测数据来校正模型,但由于观测条件的限制,往往无法收集到足够的数据。
因此,模型的准确性仍然有待提高。
然而,随着计算机技术的不断发展,数值模拟大气温度场的方法也在逐渐改进。
高性能计算机的应用使得我们能够处理更复杂的气象模型和更高分辨率的数据,提高了数值模拟的准确性和可信度。
同时,数据同化技术的发展也为数值模拟提供了更多的观测数据,并允许我们对模型进行动态校正,提高了预测的准确性。
北京大兴青云店粮库温度场模拟
本次模拟以北京大兴青云店粮库的高大平房仓为模拟对象,仓房内宽24m,长54m,墙体砖混,房顶采用钢筋混凝土浇灌,地面混凝土层防水。
粮堆高度为6m,粮堆表面空气层矩形区域为2m,锥形顶部区域为4m。
大型平房仓静态仓储三维模型及网格划分示意图粮仓长度方向按东西向排列,其东侧粮仓壁面由于与相邻粮仓连接,而北侧粮仓壁常年受不到阳光的直射,产生太阳辐射的阴面,因此模拟过程中假设粮仓东面和北面不受辐射影响,仅受自然对流换热的影响,而粮仓的南、西侧两个壁面及粮仓顶面均受太阳辐射的影响。
在模拟中多孔介质区域流体为层流,空气层处为湍流。
模拟时间以6个月为限,起始时间为1月10日,并假设储藏开始时,仓内初始粮温一致为12月平均温度273K=0℃,外界温度按月平均温度随时间变化,具体温度变化曲线图如下:拟合后可以得到以下公式:37.317)485.102592000/(4821.02+--=tT,其中,T为外界环境温度(K),t为储藏时间(S)。
通过FLUENT中的UDF功能,编写程序,并在FLUENT中进行载入并对C源代码进行解释处理成功后在计算中调用,具体C程序编写如下:#include "udf.h"DEFINE_PROFILE(unsteady_temperature, thread, position){real t,temperature;face_t f;real x[ND_ND]; /* this will hold the position vector */real y;begin_f_loop(f, thread){F_CENTROID(x,f,thread);y = x[1];t=RP_Get_Real("flow-time");temperature=-0.4821*(y/2592000-10.485)*(y/2592000-10.485)+317.37;F_PROFILE(f,thread,position)=temperature;}end_f_loop(f, thread)}具体边界条件设置及具体的模型参数如下表:大型粮仓静态仓储CFD模拟相关条件设置及具体参数条件类型参数设置环境温度边界温度(K):37.317)485.102592000/(4821.02+--=tT环境有效温度(K):T=0.0552T1.5壁面边界壁面换热系数:exth=21.98W/m2·K,外部辐射发射率εext=0.9混凝土厚度:0.8m,密度:sρ=2400kg/m3热传导系数:sλ=3W/m·K,热容:sC=1000J/kg·K粮堆多孔介质稻谷密度:gρ=750kg/m3,热传导系数:gλ=0.13W/m·K热容:gC=1550 J/kg·K;空隙率:ϕ=0.4686渗透性:α1=20041231.1,惯性阻力因素:2C=3970.43依据求解办法,采用非定常计算6个月准稳态条件的数值模拟,迭代计算中每隔一个月自动保存数据。
(中考)物理《温度》专项模拟练习(含答案) (163).pdf
评卷人 得分
一、选择题
1.A 2.B 3.A 4.B 5.A 6.D
7.C
8.B
9.D
10.B
11.解析我们把物体的冷热程度叫做温度。100℃的水和 100℃的水蒸气,它们的温度相
同,故冷热程度相同。C
12.解析伽利略温度计是利用被液柱封闭在玻璃管内的气体的热胀冷缩的性质制成的。当
外界温度升高时,瓶内气体膨胀,使玻璃管内液面下降反之,则液面升高。D
人教版初中物理
八年级物理上册第三章《温度》测试卷
学校:__________ 姓名:__________ 班级:__________ 考号:__________
题号 一
二
三
四
五 总分
得分
评卷人 得分
一、选择题
1.(2 分)有一支刻度均匀,但读数不准的温度计,将它放在冰水混合物中读数是 5℃,放
在标准大气压下的沸水中,读数是 95℃,放在某液体中测得示数为 32℃,则该液体的实际
A.28℃
B.35℃
C.48℃
D.60℃
3.(2 分)一位年轻的护士在忙碌中用同一支体温计连续测了甲、乙、丙三人的体温,中途
没有将水银甩回玻璃泡内,结果三人的体温都是 39.5℃,有关三人真实体温下列说法正确
的是( )
A.甲的体温一定是 39.5℃
B.三人体温都是 39.5℃
C.乙、丙两人的体温低于 39.5℃ D、三人的体温都不是 39.5℃.
18.-16℃36.4℃
19.A 液体热胀冷缩 (1)(2) 换用更细的玻璃管、用更长的管子、改用容积大的瓶子、将管
子向上拔一些等。
评卷人 得分
三、简答题
20.刚煮熟的鸡蛋很热,把它放入凉水中浸一会儿,由于蛋壳和蛋白的收缩程度不同,因 此容易将皮剥下来。 21.把塑料套放在热水中加热,使套孔直径变大,当大于车把上的钢管直径时,把把套套 在钢管上,等温度下降时,把套就紧紧地套在了车把上. 22.若被测温度超过温度计最大刻度,会把温度计胀破若被测温度低于温度计的最小刻
材料研究的温度场模拟资料
温度场变化
枝晶生长过程中不同时刻固相形貌
(a)
(b)
(c)
(d)
(e)
(f)
钢卷冷却过程的温度场模拟
热轧钢卷示意图
钢卷的热损失主要 是由钢卷表面的热 辐射与钢卷周围空 气的对流造成的, 而孔内的辐射得到 自持,计算时可以 忽略。
卷取温度控制数学模型
层流冷却设备: 12组主冷、3组精冷 和侧喷组成。
定解问题的方程组。
Ti1, j
2Ti, j Ti1, j (x)2
Ti,
j
1
2Ti, j (y)2
Ti,
j 1
0
Ti1, j
Ti,
j
x
k (Ti, j
Tf )
如果选择步长x=y。则
Ti,
j
1 y
Ti
,
j
qw
Ti, j Ti1, j 0
差分方程变为:
Ti, j
1 4
(Ti
1,
j
T x
k (T
Tf
)
L2
2)热流边界条件
Tf,k
y
0, 0
x
L1,
T y
qw
0
3)绝热边界条件
T x L1, 0 y L2 , x 0 4)给定温度边界条件
y L2 , 0 x L1,T Tw
Tw
绝热
x L1 qw
设x, y为步长,Ti, j表示结点(i, j)处的温度,以差商代替微商, 并舍去截断误差,则差分方程式与边界的差分形式一起组成
第三章
材料科学研究中 温度场的数值模拟
材料科学与工程技术与加热、冷却等传 热过程密切相关。各种材料的加工、成 型过程都会遇到与温度场有关的问题。
电力变压器的温度场仿真模拟与分析
电力变压器的温度场仿真模拟与分析1. 引言电力变压器作为电力系统中重要的设备之一,在电能的传输与分配中发挥着关键的作用。
然而,由于其内部工作过程中产生的热量,电力变压器的温度分布对于设备的安全运行和寿命有着重要的影响。
因此,深入研究电力变压器的温度场分布,进行仿真模拟与分析,对于优化设备性能、提高运行效率具有重要意义。
2. 电力变压器结构与工作原理电力变压器主要由铁心、绕组、油箱和冷却系统等组成。
当变压器运行时,主要产生的热量是由电流通过绕组导致的,这些热量通过冷却系统中的油进行传导和扩散。
3. 温度场分布的影响因素电力变压器的温度场分布受到许多因素的影响,包括环境温度、绕组材料、冷却系统效率等。
其中,绕组的额定电流是影响温度升高的重要因素之一。
4. 温度场仿真模拟方法为了对电力变压器的温度场进行仿真模拟与分析,常用的方法是基于计算机辅助工程(CAE)软件进行数值计算。
通过建立变压器的几何模型和电磁热耦合模型,利用有限元法或有限差分法等数值求解技术,可以得到变压器内部和外部各个部位的温度分布情况。
5. 仿真结果与分析通过对电力变压器的温度场进行仿真模拟,可以得到详细的温度分布图和温度场曲线。
通过对仿真结果的分析,可以了解变压器不同部位的温度升高情况和温度梯度。
这些信息对于设计电力变压器、优化冷却系统和预防设备故障都具有重要的参考价值。
6. 电力变压器温度场优化措施通过对温度场仿真结果的分析,可以得出一些优化电力变压器温度场的措施。
例如,在电力变压器设计过程中,可以优化绕组材料的热导率,改进冷却系统的散热效果,合理布置变压器各个部位的散热装置等。
这些措施可以有效降低变压器的温度升高、提高设备的运行效率和寿命。
7. 结论电力变压器的温度场仿真模拟与分析是提高其性能和可靠性的关键工作之一。
通过对温度分布的仿真模拟,可以深入了解变压器内部的温度情况,并进行相应的优化措施。
这将对电力系统的安全运行和电能传输的效率起到重要的保障作用。
模拟温度传感器实训报告
一、实训目的1. 理解模拟温度传感器的基本原理和组成;2. 掌握模拟温度传感器的应用方法和调试技巧;3. 培养实际操作能力,提高电子技术实践水平。
二、实训器材1. 模拟温度传感器:LM35、LM74、LM56等;2. 模拟电路实验箱;3. 数字多用表;4. 电源;5. 连接线。
三、实训内容1. 模拟温度传感器基本原理与组成(1)LM35:LM35是一款线性温度传感器,其输出电压与温度成线性关系,温度范围为-55℃至+150℃,输出电压范围为0.5V至4.5V。
(2)LM74:LM74是一款双通道温度传感器,每个通道输出电压与温度成线性关系,温度范围为-55℃至+150℃,输出电压范围为0.5V至4.5V。
(3)LM56:LM56是一款高精度温度传感器,具有高分辨率、低漂移等特点,温度范围为-55℃至+150℃,输出电压范围为0.5V至4.5V。
2. 模拟温度传感器应用与调试(1)LM35应用与调试①搭建LM35温度传感器电路,包括电源、放大电路、滤波电路等;②使用数字多用表测量LM35输出电压,根据输出电压计算实际温度;③调整放大电路中的电阻值,使输出电压与实际温度成线性关系。
(2)LM74应用与调试①搭建LM74温度传感器电路,包括电源、放大电路、滤波电路等;②分别测量两个通道的输出电压,根据输出电压计算实际温度;③调整放大电路中的电阻值,使输出电压与实际温度成线性关系。
(3)LM56应用与调试①搭建LM56温度传感器电路,包括电源、放大电路、滤波电路等;②使用数字多用表测量LM56输出电压,根据输出电压计算实际温度;③调整放大电路中的电阻值,使输出电压与实际温度成线性关系。
3. 模拟温度传感器性能测试(1)测量温度传感器的线性度,即在一定温度范围内,输出电压与实际温度的线性关系;(2)测量温度传感器的精度,即在特定温度下,输出电压与实际温度的误差;(3)测量温度传感器的响应时间,即在温度变化时,输出电压达到稳定值所需的时间。
第4章-温度场模拟软件
(3)设定网格参数
(2)设定优先级别
17
第五节 前处理网格剖分(4/5)
(4)设定其他参数
(5)设定剖分结果显示参数
18
第五节 前处理网格剖分(5/5)
(6)剖分结果显示
(7)剖分结果连通性检查
19
第六节 计算分析(1/8)
无传热,第2种计算 第1种计算
华铸CAE计算模块总计有4种计算,如右所示,分 别为纯凝固传热计算[第1种计算]、纯充型流动计算 [第2种计算]、充型与传热耦合计算[第3种计算]、基 于耦合的凝固计算[第4种计算]。
(4)凝固液相
(a)显示铸件及浇冒口中的液相
(b)仅显示铸件中的液相
32
第七节 后处理数据可视化(6/9) (5)凝固次序
铸件浇冒口不同部位其凝固时间不一样,凝固次序是将铸 件及浇冒口某部位的凝固时间用颜色表达出来,这样在同一画面即可看出铸件的 凝固次序。下图是铸件浇冒口的凝固次序。
(a)整体
(b)剖切
25
第六节 计算分析(7/8)
(8)设置数据自动保存参数
(9)设置计算时温度数据图形显示方式
26
第六节 计算分析(8/8)
(10)本次计算任务总结
27
第七节 后处理数据可视化(1/9)
凝固过程模拟其后处理的功能是海量温度场数据可视化,华铸CAE凝固过程后处理主要包 含(1)铸件色温(2)温度梯度(3)铸型色温(4)凝固液相(5)凝固次序(6)定量缩孔 (7)Nyma缩松(8)温度曲线等功能,如下图所示,下面简要介绍。
2
第一节 温度场CAE软件概述 (1/6)
经过四十多年的发展,目前铸造领域商品化数 值模拟软件较多,国内外著名的软件系统有德国 的“MAGMASOFT”、美国的“PROCAST”、国内 华中科技大学的“华铸CAE”、清华大学“FTSTAR”等。这些软件在铸造领域得到了较为广泛 的应用,取得了良好的应用效果。
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Journal of Materials Processing Technology 155–156(2004)1307–1312High temperature oxide scale characteristics of lowcarbon steel in hot rollingWeihua Sun ∗,A.K.Tieu,Zhengyi Jiang,Cheng LuFaculty of Engineering,University of Wollongong,North-fields Avenue,Wollongong,NSW 2522,AustraliaAbstractIn this paper,hot rolling tests of low-carbon steel were carried out on a 2-high Hille 100experimental rolling mill at various speeds and reductions.The rolling temperatures were between 1000and 1030◦C.Nitrogen protection was used to control the scale thickness when the test samples were heated in the furnace and cooled in a cooling box.The rolling forces,rolling torques and scale thicknesses before and after rolling were measured.Surface characteristics of the steel samples were analyzed with SEM and Atomic Force Microscope (AFM).X-ray diffraction was performed to characterize the phase composition of the scale layers.The effects of scale thickness on rolling force and torque were also investigated.©2004Elsevier B.V .All rights reserved.Keywords:Hot rolling;Oxide scales;Surface roughness1.IntroductionA scale layer is always formed on the strip surface dur-ing hot rolling process on a hot strip mill.Primary scales formed on the surface of slabs in the reheating furnace are removed by descaler.Secondary scale builds up again when the slab is waiting for further processing before each pass and before entering the finishing stands.Furthermore,tertiary oxidation scale layer develops after the slab is repeatedly descaled.Thus,the roll/strip interface in hot rolling always includes layers of scale.When the scale is subjected to rolling in the roll bite,it can act as a lubricant if it is thick and ductile,or as abrasives in the three-body wear mechanism if it is hard and brittle.Previous researches show that the oxide scale on the steel surface contains three layers:hematite,magnetite and wustite [1–3],even after any oxidation period longer than 0.6s [4].Each scale element has different morphology and mechanical properties [5,6].Tiley et al.[7]carried out hot compression tests on industrial reheating furnace scale of mild steel,indicating considerable plastic deformation when it was deformed at 30%strain with 0.1and 1.0s −1strain rate over the temperature range of 650–850◦C.Krzyzanowski and Beynon [8]conducted hot tension tests after producing scales of 10–300m in thickness and also found noticeable plastic deformation in the temperature∗Corresponding author.E-mail address:ws42@.au (W.Sun).range of 830–1150◦C.Yu and Lenard [9]estimated the re-sistance to deformation of the scale layer during hot rolling of carbon steel strips.However,little is known how the surface texture is trans-ferred from one pass to the next.It has been suggested that the texture is established by the work roll surface roughness during the rolling process [10].In the case of hot rolling,the actual surface texture is generated by a combination of the asperity contact and the lubricant contact between the strip and the roll.It was assumed that the scale is compressed and begins to be elongated when it enters the roll bite [11].When the oxide scale fractures and undertakes extreme pressure during rolling,the hot metal is extruded partially up into the fine cracks and hence modifying the strip surface roughness.The objective of the present work is to examine the effect of hot rolling parameters on the characteristics of the oxide scale of low carbon steel.The morphology of the scale and surface features of the strip before and after rolling was analyzed.Deformation behavior of the scale and its effects on the rolling force and torques were also examined.2.Experiment equipment,materials and procedures 2.1.EquipmentHot rolling experiments were carried out on a 2-high Hille 100experimental rolling mill with rolls of 225mm di-ameter and 254mm barrel roll,which is made of high speed steel (HSS)with a hardness of HRC55and R a of 0.4m in0924-0136/$–see front matter ©2004Elsevier B.V .All rights reserved.doi:10.1016/j.jmatprotec.2004.04.1671308W.Sun et al./Journal of Materials Processing Technology155–156(2004)1307–1312Table1Chemical composition of the steelElement Chemical composition(wt.%) C0.18Si0.18Mn0.95P0.026S0.027Cr0.10Ni0.067Cu0.13Mo0.19Al–T0.004Ti<0.003surfacefinishing.This rolling mill can operate at a rolling speed up to1m s−1,a load up to150t and a torque up to 13000kN m.It is equipped with two load cells to determine the compensations for the mill modulus and bearing clear-ance,and two torque gauges on the shaft to measure the individual roll torque.Two position transducers are used to control the roll gap.Two DMC-450radiation thickness gauges at entry and exit and a hydraulic AGC are available on the Hille100rolling mill.A Pentium III computer was used in the experiment.Its maximum sampling rate is250k s−1. In addition to the two optical pyrometers for controlling the surface temperature,a Flir PM390Thermo-camera by Thermoteknix Systems Limited was also used to measure the temperaturefield of the strip surface.Nitrogen was fed to the hearth of the reheating furnace in order to control the scale thickness and the steel bars were cooled in a box connected with nitrogen gas straight after rolling.A Nanoscope IIIA AFM from Digital Instruments and Leico E440SEM were used to analyze the topography of the strip surface.A Leico optical microscope and a Philips PW1730X-ray diffraction meter were also used characterize the morphologies and kinetics of the oxide scale.2.2.MaterialsThe test specimens were commercial low-carbon steel strip of dimension10mm×100mm in thickness and width. They were machined to9.20mm thickness,100mm width and450mm length.The surfaces were carefully prepared to0.5to0.7m in surfacefinishing,so that any influence of the original surface defects occurred from the industrial manufacturing could be prevented.Table1shows the chem-ical composition of the steel.2.3.Experiment procedureThe temperature of the furnace wasfirst raised to1100◦C and the nitrogen gas was then connected.Five minutes later, the test sample was put into the furnace hearth,waiting for the furnace temperature to reach1100◦C,the sample was soaked for10min to ensure uniform temperature.This pro-cedure took about23–25min.The sample was quickly rolled at1000◦C with a reduction from7.5to41%and rolling speeds between0.12and0.72m s−1.After rolling,the sam-ple were transferred into the cooling box which was con-nected to N2flow and aflow rate of20l min−1was selected. This rolling test was carried out one sample after another. The other series of tests were carried out in a similar proce-dure,but the furnace was not connected with N2and the steel samples were manually tapped to remove the oxide scale which was developed while soaking in the furnace.This is to remove the surface primary scale before rolling and to sim-ulate the descaling effect.There werefive or four samples heated each time for55–70or145–160min,respectively,to examine the effect of heating time on the behavior of the secondary scale under different deformation conditions. Samples for AFM,SEM and microscopic analysis were prepared from the rolled plates.3.Results and discussion3.1.Topography of the oxide scale before and after rolling As mentioned before,the steel surface is covered with a layer of oxide scale during hot rolling.Thus,the topology of the rolled steel product surface here is actually the topology of oxide scale.3D images of the steel surface after rolling can be seen from Fig.1(a)and(c).The samples were heated for60and65min of which the soaking period is for10 and15min,respectively.After they were extracted from the reheating furnace,manual descaling operation was carried out mechanically on the samples at the entry of the roll bite. About4–6s later,the samples were rolled.Then the samples were picked up at the exit of roll bite and stored in a cooling box,which was connected to N2flow.The total time taken from descaling to the cooling box were10.5–13s. Section analysis(Fig.1(b)and(d))was carried out along the rolling direction with Digital Nanoscope software ver-sion5.12b.As for the sample deformed at25%at the rolling speed of0.12m s−1,the maximum vertical distance between the peak and the valley,indicated with reversed triangles, was1.912m over a horizontal distance of6.45m(see Fig.1(b)).When the sample was deformed at33.7%at the rolling speed of0.12m s−1,the value of the maximum ver-tical distance was1.391m over a horizontal distance of 6.04m.These values seem to be much smaller than those in[12],which were obtained from simulated oxidizing tests on a Gleeble3500Thermo-Mechanical Simulator.As it will be discussed later,the total thickness of the scale on the descaled steel surface after rolling is<26m.Deformation effects could have an influence on the surface topology.A further examination of the surface morphology was conducted by scanning on the sample surface with SEM. Fig.2is the micrographs taken on the secondary oxide scale surfaces that were non-deformed,micrograph(a),and after deformed7.6%(Fig.2(b))and25%(Fig.2(c)),respectively,W.Sun et al./Journal of Materials Processing Technology 155–156(2004)1307–13121309Fig.1.3D image and section analysis of the rolled steel product surface:(a)and (b)after 25%deformation;(c)and (d)after 33.7%deformation.Rolling speed was 0.12m s −1.at the rolling speed of 0.12m s −1.On the non-deformed oxide scale surface,there are occasionally irregular long thin cracks,which are probably attributed by thermal-stress during cooling,see photo (a)in Fig.2.After deformation,short and coarse cracks appear transversely to the rolling direction (Fig.2(b)and (c)).These SEM micrographs reveal that visible plastic deformation the scale and the substrate have occurred.This is similar and consistent to the wear behavior which was observed by Vergne et al.[13].Fig.2(b)and (c)also show that the plastically deformed areas exhibit the extruded “under-cells”where the surfaces are oxidized.3.2.Deformation behavior of the oxide scale and morphological features of the secondary scaleMorphologies of the primary oxide scale were discussed in previous research [1–3,8,9].However,due to theirdiffer-Fig.2.Secondary oxide scale surface micrograph:(a)non-deformed;(b)and (c)deformed.ent mechanical properties,the scale may display a different behavior when deformed together with hot steel substrate by compression and tension.Fig.3illustrates the microstructures of the primary and secondary oxide scales before and after deformation.The samples for the test of primary oxide scale in Fig.3were heated one by one for about 23–25min each in the furnace.Results of the rolling test show that the primary scale exhibits its significant plastic deformation.Before deformation,the thickness of the scale turns out to be 297m,which is much larger than the values in [9,14].The reason could be that the heating time in [9,14]was much shorter than the present test.Cracks and large pores can be found in Fig.3(a).After it was deformed 15.8%at rolling speed of 0.12m s −1,the primary scale became 220m (Fig.3(b)).At the deformation of 33.7%when it was rolled at the speed of 0.48m s −1,the thickness was 127.7m (Fig.3(c)).This means that the scale1310W.Sun et al./Journal of Materials Processing Technology 155–156(2004)1307–1312Fig.3.Microstructures of the primary and secondary oxide scales before and after deformation:(a)and (d)non-deformed primary and secondary scale;(b)primary scale deformed 15.8%at rolling speed of 0.12m s −1;(c)primary scale deformed 33.7%at rolling speed of 0.48m s −1;(e)and (f)secondary scale deformed 15.8%at rolling speed of 0.24and 0.72m s −1,respectively.deformed 25.9%when the sample was subjected a 15.8%deformation and that it would deform 57%when the sample deformed 33.7%.There is a significant trend that the scale thickness decreases quickly with the bulk deformation.The rolling speeds also play a similar role on the thickness of the oxide scale (see Fig.4).Photos in Fig.3(d)–(f)are the microstructures for the sec-ondary oxide scales before and after deformation.The sam-ples were heated for 145–160min before it was descaled.The initial secondary scale thickness was 29.5m in this ex-periment.X-ray diffraction results show that there arethree Fig.4.Effects of reduction and rolling speed on the thickness of primary and secondary oxide scales.(a)Reductions from 7.6to 41.3%;(b)rolling speeds from 0.12to 0.72m s −1.components in the secondary layer,which are hematite,mag-netite and wustite.Magnetite shows its strongest presence at 2θ◦of 30.1,35.5,57.1and 62.6◦.However,hematite re-veals its significant presence at 33.1,35.7,49.5and 54.2◦even though it is shadowed by magnetite (Fig.5).From Fig.3(d),the interface between the scale and the substrate became rougher.Under a reduction of 15.8%,the scale thickness became 24and 24.2m,respectively,at rolling speeds of 0.24and 0.72m s −1.Although a 15.8%bulk deformation could reduce the thickness of the sec-ondary scale about 13.5%,the rolling speed does not seemW.Sun et al./Journal of Materials Processing Technology 155–156(2004)1307–13121311Fig.5.X-ray diffraction result of the secondary oxide scale.to have an effect on the secondary scale thickness (see Fig.4(b)).On the other hand,the bulk reduction does not have re-markable effects on the thickness of secondary scale (see Fig.4(a)).The samples were heated for 55–70min totally.The approximate thickness of the secondary scales were 10.9–11.4m after the samples were deformed 7.6,25and 33.7%at rolling speed of 0.12m s −1.This could be the reason that the total scale thickness was so small that the difference in scale thickness,which was caused by the deformation,could be compensated by oxidation while the sample was delivered to the cooling box.However,the re-sults of the test show another interesting outcome that the holding time of the samples will affect the secondary scale thickness significantly.The magnitude of the scale thick-ness value for 55to 70min heating time (Fig.4(a))is less than half of the value of the scales which were produced in 145–160min (Fig.4(b)).This implies that the thermal history of the steel in the furnace plays an important role on the oxide scale thickness even afterdescaling.Fig.6.Effects of reductions and rolling speeds on the surface roughness.3.3.Surface roughnessAfter rolling,surface roughness was measured to examine the effects of rolling parameters on the surface roughness.The results are shown in Fig.6.Bulk deformation affects significantly the surface finish of the sample surface.When the bulk deformation increases,the surface roughness decreases remarkably when oxide scale is thick (see Fig.6(a)).For the steel surface with pri-mary oxide scale,the surface roughness increases with re-duction at first.According to the present test,after reduction reached 15.8%,surface roughness decreases significantly with reduction.As for the descaled surfaces,the roughness decreases very quickly when reduction increases from 7.6to 25%.But when the bulk deformation increases further,the roughness reduction slows down.However,when there is a thin scale layer on the steel surface,the ability of deforma-tion to improve the surface roughness is impaired.On the other hand,the effect of rolling speeds on the surface roughness is complex in this experiment.In the case1312W.Sun et al./Journal of Materials Processing Technology155–156(2004)1307–1312of55–70min of heating,the roughness of both the descaled and non-descaled increases with rolling speed.On the other hand,the roughness decreases with increasing rolling speed when the sample heating time is145–160min.However, heavy reduction has a significant influence on the surface finish.4.ConclusionIn this paper,hot rolling tests were carried out on a Hille100mill.Topology and SEM analysis indicate that cracks occurred in the secondary oxide scale when sub-jected to bulk deformation and new“under-cell”extruded. Morphological examination shows that the primary ox-ide scale deforms when the bulk reduction increases or when the rolling speed increases at a certain reduction. However,an increase of bulk deformation or increase of rolling speed has limited influence in reducing the sec-ondary scale thickness.The secondary oxide scale is com-posed of three components similar to those for the primary scale.The thickness is greatly influenced by the heating history.More importantly,the bulk deformation has a sig-nificant effect on the surfacefinish of the hot rolled steel products.AcknowledgementsThis project is supported by an ARC-linkage grant.The first author would like to thank Australian Government for scholarship support(IPRS and UPA)to undertake this research.The authors are greatly thankful for the assis-tance from Dr.Hongtao Zhu while the rolling tests were carrying out.References[1]F.Matsuno,Blistering and hydraulic removal of scalefilms of rimmedsteel at high temperature,Trans.ISIJ.20(1980)413–421.[2]J.S.Sheasby,W.E.Boggs,E.T.Turkdogan,Scale growth on steelsat1200◦C:rationale of rate and morphology,Met.Sci.18(1984) 127–136.[3]I.Iordanova,M.Surtchev,K.S.Forcey,V.Krastev,High-temperaturesurface oxidation of low-carbon rimming steel,Surf.Interface Anal.30(2000)158–160;M.A.El Baradie,A fuzzy logic model for machining data selection, Int.J.Mach.Tools Manufact.37(1997)1353–1372.[4]Weihua Sun,A.K.Tieu,Zhengyi Jiang,Hongtao Zhu,Cheng Lu,Oxide scales growth of low carbon steel at high temperatures,in: Proceedings of AMPT2003,Dublin,8–11July2003(under review).[5]D.T.Blazevic,Tertiary rolled-in scale:the hot strip mill problem ofthe1990s,in:Proceedings of the37th MWSP Conference,ISS-AIME XXXVII(1996)33–38.[6]M.Schutze,An approach to a global model of the mechanicalbehaviour of oxide scales,Mater.High Temp.12(1994)237–247.[7]J.Tiley,Y.Zhang,J.G.Lenard,Hot compression testing of mildsteel industrial reheat furnace scale,Steel Res.70(1999)437–440.[8]M.Krzyanowski,J.H.Beynon,The tensile failure of mild steel oxideunder hot rolling conditions,Steel Res.70(1999)22–27.[9]Y.Yu,J.G.Lenard,Estimating the resistance to deformation of thelayer of scale during hot rolling of carbon steel strips,J.Mater.Proces.Technol.121(2001)60–68.[10]H.R.Le,M.P.F.Sutcliffe,Analysis of surface roughness of cold-rolledaluminium foil,Wear244(2000)71–78.[11]J.H.Beynon,Y.H.Li,M.Krzyzanowski, C.M.Sellars,Measur-ing modeling and understanding friction in hot rolling of steel,in: M.Pietrzyk et al.(Eds.),Proceedings of the Metal Forming2000, Balkema,Rotterdam,2000,pp.3–10.[12]W.Sun,A.K.Tieu,Z.Jiang,C.Lu,H.Zhu,Surface characteristicsof oxide scale in hot strip rolling,J.Mater.Proces.Technol.140 (2003)76–83.[13]C.Vergne,C.Boher,C.Levaillant,R.Gras,Analysis of the frictionand wear behavior of hot work tool scale:application to the hot rolling process,Wear250(2001)322–333.[14]A.Shirizly,J.G.Lenard,The effect of scaling and emulsion deliveryon heat transfer during the hot rolling of steel strips,J.Mater.Proces.Technol.101(2000)250–259.。