Perspektivní metody modelování nelineárních indukčních ohřevů

Abstract

Veškeré metalurgické postupy vyžadují dodržení přesných časových a teplotních podmínek. Z tohoto hlediska musí být mnoho procesů indukčního ohřevu řízeno v souladu s předepsaným časovým vývojem teploty zahřívaného tělesa. Řízení spočívá ve správném nastavení budicích proudů (amplitudy a frekvence) v topných induktorech. Amplitudy a frekvence proudů se mohou měnit buď spojitě, nebo po krocích. Tato disertační práce představuje nový model indukčního ohřevu válcových odlitků založený na řešení nestacionárních úloh. Klasická řešení nestacionárních úloh jsou časově náročná, proto byly pro použití v online operacích vyvinuty rychlejší modely dopředných dějů, které jsou pro řešení inverzních úloh zásadní. Byly zvažovány různé optimalizační metody a vybrány takové, které nejvíce vyhovovaly v konkrétních případech. Metodika řeší požadavek konkrétního teplotního průběhu za časový krok, takže je vhodná pro celou řadu technologických požadavků. Nejvhodněji se hodí k metalurgickým dějům jako je žíhání nebo kalení. Výsledky metodiky byly na některých příkladech experimentálně ověřeny.

All metallurgical processes require accurate time and temperature conditions. Numerous processes of induction heating must be controlled in agreement with the prescribed time evolution of temperature of the heated body. The control consists of a suitable setting of field currents (amplitudes and frequencies) in the inductors. The amplitudes and frequencies of the currents can vary either continuously or by steps. This thesis presents a novel model of induction heating of cylindrical billets with the solution based on solving non-stationary problems. The classic solutions of non-stationary tasks are time consuming, so faster forward-action models have been developed for use in online controlled operations, which are essential for solving inverse problems. Various optimization inverse methods were considered and the most suitable of them for the investigated cases were selected. The methodology solves the requirement of a specific temperature evolution in one time step, so it is suitable for a wide range of technological requirements. It is best suited for metallurgical processes such as annealing or quenching. Some results are verified experimentally.