热轧钢板温度模型分析-第1部分:温度建模

0 下载量 57 浏览量 更新于2024-09-03 收藏 204KB PDF 举报
"An mixed analytical-numerical modeling for plate under hot rolling---Part Ⅰ: Temperature model" 是一篇关于热轧钢板温度模型的学术论文,由崔振山、张金玲和刘娟共同撰写,发表于上海交通大学塑性技术系。 在热轧过程中,对钢板的温度控制至关重要,因为它直接影响到材料的变形行为和微观结构演化。该论文提出了一种结合解析与数值方法的混合建模技术,专门用于预测热轧板的变形变量和微观结构演变。这个温度模型考虑了由变形产生的热量以及来自液压除鳞喷雾、工作辊冷却、立辊间辐射热流以及在线水冷操作的冷却效应。 为了在整个热轧过程中实现温度的连续计算,作者成功地建立了不同轧制道次和操作之间解决方案中常数的兼容关系。这种关系确保了模型在不同阶段的连续性和准确性。通过将模型应用于实验性的3道次304不锈钢板热轧和工业化的12道次Q235A钢热轧模拟,论文对比了计算得到的温度与实际测量数据,验证了模型的适用性和准确性。 论文中的关键知识点包括: 1. 混合分析-数值建模:这种建模技术结合了解析解的精确性和数值解的灵活性,以更准确地描述热轧过程中复杂的温度变化。 2. 温度模型:模型采用级数函数解,考虑了变形产热及各种冷却机制,如液压除鳞喷雾、工作辊冷却等,全面反映了热轧过程中的热平衡。 3. 常数兼容关系:为实现不同道次间温度的连续计算,建立了常数间的兼容关系,这是模型能够适应不同工艺条件的关键。 4. 实验验证:通过对比实验数据和模型计算结果,证明了模型对于预测热轧板温度的可靠性,这表明模型可以有效地应用于实际的热轧生产中。 5. 材料应用:论文中涉及的304不锈钢和Q235A钢是两种常见的工业材料,分别代表了高合金和低合金钢,显示了模型的普适性。 6. 微观结构演化:虽然本文主要关注温度模型,但提到的模型也旨在预测微观结构演化,这对于理解材料性能和优化生产工艺至关重要。 这篇论文的贡献在于提供了一个实用的工具,用于理解和优化热轧过程中的温度控制,对于提高热轧效率和产品质量具有重要价值。

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根据论文《Patterned 3D-graphene for self-powered broadband photodetector》及支撑材料,复现其3D垂直图案化石墨烯/Si异质结光电探测器模型的步骤如下: ### **1. 关键参数提取** - **几何参数**: - **石墨烯垂直高度**:700 nm(AFM图S2(b))。 - **片层横向宽度**:50 nm(论文描述)。 - **片层周期**:300 nm(AFM图S2(a))。 - **孔隙半径**:100 nm(AFM图S2(a))。 - **硅基底厚度**:500 nm(论文主文)。 - **仿真区域**:3×3 μm²(覆盖AFM图像)。 - **材料属性**: - **石墨烯**:Drude模型,等离子体频率(Plasma frequency)为1e15 rad/s,碰撞频率(Collision frequency)为1e12 rad/s,相对介电常数(ε_inf)为1。 - **硅基底**:使用Palik数据库中的“Si (Silicon) - Palik”。 - **光源与边界**: - **光源**:波长范围380–1550 nm,TM偏振(polarization angle=90),垂直入射(z轴方向),位置位于石墨烯上方500 nm。 - **边界条件**:X/Y/Z方向均设为PML吸收边界。 - **网格划分**: - **加密区域**:石墨烯边缘和孔隙区域,X/Y方向网格1 nm,Z方向5 nm。 - **基底区域**:X/Y方向网格20 nm。 --- ### **2. 建模步骤** 1. **基底建模**: - 创建硅基底(Si_substrate),尺寸3×3 μm²,厚度500 nm,材料为Palik硅,底部位于z=0下方。 2. **垂直石墨烯片层阵列**: - 以300 nm周期生成3×3阵列的垂直石墨烯片层,每片宽度50 nm,高度700 nm。 - 使用双层循环(x和y方向)精确分布片层中心坐标,避免重叠。 3. **六边形孔隙阵列**: - 在石墨烯片层中创建六边形孔隙,孔径100 nm,周期300 nm,覆盖石墨烯高度700 nm。 4. **光源设置**: - 添加平面波光源,波长范围380–1550 nm,TM偏振,垂直入射,光源位置z=700 nm(石墨烯上方500 nm)。 5. **监视器配置**: - **电场监视器**(field_1550nm):位于Si/石墨烯界面(z=0),频率193.4 THz(对应1550 nm波长),捕捉边缘和孔隙处的场增强(目标强度提升10倍)。 - **吸收监视器**(absorption):计算响应度(目标68.47 A/W)和探测率(目标1.43×10¹² Jones)。 6. **网格加密**: - 在石墨烯边缘和孔隙区域局部加密,X/Y方向1 nm,Z方向5 nm。 7. **仿真运行**: - 启用GPU加速,运行仿真并验证结果。 --- ### **3. 结果验证** - **电场分布**: - 检查电场监视器(field_1550nm),验证边缘和孔隙处场强提升10倍以上(对比论文图1(b))。 - **吸收性能**: - 提取吸收监视器数据,计算响应度(R)和探测率(D*): - **公式**: $$ R = \frac{I_{\text{light}} - I_{\text{dark}}}{P \cdot S} $$ $$ D^* = R \sqrt{\frac{S}{2eI_{\text{dark}}}} $$ - **目标值**:R=68.47 A/W,D*=1.43×10¹² Jones(表S1)。 - **响应时间**: - 验证上升/下降时间为116/120 μs(图4(b))。 --- ### **4. 注意事项** - **语法兼容性**: - Lumerical 2024R1中,Drude模型需指定为“Drude (Dispersive)”,参数单位明确标注为“Plasma frequency (rad/s)”。 - 注释符号使用“--”而非“#”或“//”。 - **结构校准**: - 通过AFM图S2(a)验证片层周期(300 nm)和孔隙分布(100 nm孔径)。 - 通过SKPM数据(图1(c))校准界面电势差(ΔE_f=121 mV)。 - **优化调整**: - 若场增强不足,缩小网格至0.5 nm或调整Dru

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