An analysis of the influence of viscosity on the numerical simulation of temperature distribution, as demonstrated by the CC process

• Autorzy: Milkowska-Piszczek K. , Korolczuk-Hejnak M.

Identyfikatory

DOI

10.2478/amm-2013-0146

Warianty tytułu

PL

Analiza wpływu lepkości na symulację numeryczną rozkładu temperatury na przykładzie procesu ciągłego odlewania

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The numerical modelling of casting processes is based on complex software packages, which most often use the finite element method. But the degree of complexity of the applied model may cause an occurrence of numerical errors. These errors may be generated both by an incorrect finite element mesh and by the use of incorrect material characteristics. The ProCAST numerical software package was used for numerical calculations. A 3D model was developed on the basis of the process parameters of an actual continuous steel casting process. The temperature distribution of a solidifying strand, with dimensions of 220x1100mm, was analysed for two steel grades: F320 and S235. A series of numerical simulations were performed where the influence of the applied viscosity values on the solidifying strand temperature distribution was presented. Viscosity values from rheological examinations that were performed with an FRS1600 high-temperature rheometer were used in the numerical simulations of the CC process. The aforementioned rotational measurements were carried out for the F320 and S235 steels in the liquid and in the semi-solid statesto examine the influence of temperature on the viscosity value changes obtained. A concentric cylinder systems working in accordance with Searle’s method was used for the measurements. Numerical calculations that were based on the viscosity values from the CompuTherm LLC, thermodynamic database were compared with one other in the project. The calculated temperature distribution of the solidifying CC strand was verified on the basis of a database that was created during measurements which were conducted in industrial conditions.

PL

Modelowanie numeryczne procesów odlewniczych bazuje na złożonych pakietach oprogramowania wykorzystujących najczęściej metodę elementów skończonych. Stopień złożoności zastosowanego modelu może spowodować powstanie błędów numerycznych. Błędy mogą być generowane zarówno przez niewłaściwą siatkę elementów skończonych jak również przez zastosowanie niepoprawnych właściwości materiałowych. Do przeprowadzenia obliczeń numerycznych wykorzystano pakiet oprogramowania numerycznego ProCAST. Model 3D został opracowany na podstawie parametrów technologicznych rzeczywistego procesu COS. Analizowano roz- kład temperatury krzepnącego pasma o wymiarach 220x1100 mm dla stali F320 oraz S235. Przeprowadzono szereg symulacji numerycznych, w których przedstawiono wpływ zastosowanych wartości lepkości na rozkład temperatury krzepnącego pasma. W symulacjach numerycznych procesu COS wykorzystano wartości lepkości pochodzące z badań teologicznych wykonanych przy użyciu reometru wysokotemperaturowego FRS1600. Powyższe rotacyjne pomiary przeprowadzono dla stali F320 i S235 znajdujących się w stanie ciekłym oraz stało-ciekłym badając wpływ temperatury na uzyskiwane zmiany wartości lepkości. Do pomiarów wykorzystano układ koncentrycznych cylindrów typu Searle’a. W pracy porównano również obliczenia numeryczne wykonane na podstawie wartości lepkości pochodzących z termody- namicznej bazy danych PANDAT. ConipuTherm LLC. Weryfikacja obliczonego rozkładu temperatury krzepnącego pasma COS została wykonana w oparciu o bazę danych utworzoną podczas pomiarów przeprowadzonych w warunkach przemysłowych.

Słowa kluczowe

EN

continuous steel casting; numerical modelling; viscosity; rheology; ProCAST

PL

odlewanie ciągłe stali; modelowanie numeryczne; lepkość; reologia; ProCAST

• Wydawca: Institute of Metallurgy and Materials Science of Polish Academy of Sciences ; Committee of Materials Engineering and Metallurgy of Polish Academy of Sciences
• Czasopismo: Archives of Metallurgy and Materials
• Rocznik: 2013
• Tom: Vol. 58, iss. 4
• Strony: 1267--1274
• Opis fizyczny: Bibliogr. 20 poz., rys.

Twórcy

autor

Milkowska-Piszczek K.

• AGH University of Science and Technology, Faculty of Metals Engineering and Industrial Computer Science, al. A. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków, Poland

autor

Korolczuk-Hejnak M.

• AGH University of Science and Technology, Faculty of Metals Engineering and Industrial Computer Science, al. A. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków, Poland

Bibliografia

• [1] M. Knap, J. Falkus, A. Rozman, J. Lamut, The prediction of hardenability using neuronal networks, Archives of Metallurgy and Materials 53, 761-766 (2008).
• [2] L. Madej, H. Paul, L. Trębacz, L. W. Wajda, M. Pietrzyk, Multi billet extrusion technology for manufacturing bi-layered components, CIRP Annals - Manufacturing Technology 61, 235-238 (2012).
• [3] J. Falkus, L. Trębacz, B. Zawada, Utilization of the steelmaking slag by reduction with the use of the modified the chemical composition of the input material, Archives of Metallurgy and Materials 55, 1105-1112 (2010).
• [4] M. Rywotycki, K. Miłkowska-Piszczek, L. Trębacz, Identification of the boundary conditions in the continuous casting of steel. Archives of Metallurgy and Materials 57, 385-393 (2012).
• [5] B. G. Thomas, Modeling of the continuous casting of steel - past, present and future. Metallurgical Transactions 33B, 12, 795-812 (2002).
• [6] B. Mochnacki, Zastosowanie metod numerycznych w obliczeniach cieplnych procesu ciagłego odlewania stali. Archiwum Hutnictwa 28, 1, 79-88 (1983).
• [7] A. Burbelko, J. Falkus, W. Kapturkiewicz, K. Sołek, P. Drożdż, M. Wróbel, Modeling of the grain structure in the steel continuous ingot by CAFEmethod, Archives of metallurgy and materials 57, 379-384 (2012).
• [8] L. Sowa, A. Bokota, Numerical model of thermal and flow phenomena the process growing of the CCslab. Archives of metallurgy and materials 56, 359-366 (2011).
• [9] A. Cwudziński, Numerical simulation of liquid steel flow and behaviour of non-metalic inclusions in one-strand slab tundish with subflux turbulence controller and gas permeable barrier, Ironmaking and Steelmaking 37, 3, 169-180 (2010).
• [10] K. Miłkowska-Piszczek, M. Dziarmagowski, A. Buczek, J. Pióro, The methods of calculating the solidifying strand shell thickness inacontinuous casting machine. Archives of Materials Science and Engineering 57, 2, 75-79 (2012).
• [11] A. Cwudziński, Numerical simulation of behavior a non-metalic inclusions in an one-strand slab tundish with steel flow control devices, Archives of metallurgy and materials 56, 611-618 (2011).
• [12] Pro CAST - User Manual.
• [13] D. Mazumdar, J. W. Evans, Modeling of steelmaking process. CRC Press 2010.
• [14] J. Ferguson, Z. Kembłowski, Reologia stosowana płynów, Wydawnictwo MARCUS, Łódz 1995.
• [15] P. Migas, M. Korolczuk-Hejnak, M. Karbowniczek, Rheological measurements of selected grades of liquid steels; Rheology - theory and application 2 EKMA, 191-202 Warszawa 2011.
• [16] M. Korolczuk-Hejnak, P. Migas, Selected grades of steel as rheologically defined liquid bodies, Archives of Metallurgy and Materials 57, 2, 583-591 (2012).
• [17] M. Korolczuk-Hejnak, P. Migas, Analysis of selected liquid steel viscosity, Archives of Metallurgy and Materials 57, 4, (2012).
• [18] K. Sołek, M. Korolczuk-Hejnak, M. Karbowniczek, An analysis of steel viscosity in the solidification temperature range, Archives of Metallurgy and Materials 56, 3, 593-598 (2011).
• [19] K. Sołek, M. Korolczuk-Hejnak, W. Ślęzak, Viscosity measurements for modeling of continuous steel casting, Archives of Metallurgy and Materials 57, 1, , 333-338 (2012).
• [20] T. G. Mezger, The rheology handbook. For users of rotational and oscillatory rheometers. 2nd revised edition, Vincentz Network, Hannover, 172-175 (2006).