Чему вы научитесь
- — Рассчитывать горение газообразного и жидкого топлива (расход воздуха, объём продуктов сгорания, теплотворную способность)
- — Применять закон Фурье для расчёта теплопотерь через многослойные стенки печей и футеровки
- — Оценивать теплопередачу излучением и конвекцией к слиткам в нагревательных печах
- — Определять время нагрева слитка методом регулярного режима
- — Составлять тепловые балансы нагревательных, дуговых сталеплавильных печей и конвертеров
- — Строить температурные поля и графики нагрева металла в Python
- — Программировать численное решение уравнения теплопроводности (явная и неявная схемы)
- — Рассчитывать усилие, момент и мощность прокатки по формуле Экелунда
- — Проектировать маршруты обжатий и калибровку валков для сортовой и листовой прокатки
- — Моделировать сопротивление деформации металла с учётом температуры, степени и скорости деформации
- — Разрабатывать сквозной инженерный проект: от исходных данных до готового отчёта в Jupyter Notebook
- — Визуализировать энергопотоки с помощью Sankey-диаграмм и тепловые балансы в виде круговых диаграмм
- — Программировать метод прогонки для решения систем с трёхдиагональной матрицей
- — Анализировать влияние технологических параметров на КПД печи и качество проката
- — Оформлять инженерные отчёты с графиками, таблицами и выводами в Jupyter Notebook
О курсе
Для кого этот курс
Начальные требования
Физика: Основы термодинамики (температура, теплота, теплопередача) и механики (силы, давление, деформация). Школьного уровня достаточно — все формулы и законы мы разберём в курсе.
Химия: Представление о химических реакциях горения (окисление). Знание состава воздуха и простейших газов (CH₄, CO, H₂, O₂, N₂) будет плюсом.
Математика: Уверенное владение алгеброй (работа с формулами, степенями, логарифмами). Понимание производных и интегралов — желательно, но не обязательно (всё необходимое мы объясним).
Навыки программирования
Базовый Python: Уметь работать с переменными, списками, словарями. Понимать функции, циклы for и while, условные операторы if-else. Всё остальное изучим в курсе.
Библиотеки: Желательно знакомство с NumPy (массивы) и Matplotlib (построение графиков). Но даже если вы с ними не работали — мы дадим все необходимые основы.
Среда разработки: Умение запускать Python-скрипты, работать в Jupyter Notebook или IDE (PyCharm, VS Code, Google Colab).
Понимание металлургии
Не требуется профильного образования — вы получите все необходимые знания о печах, прокатных станах, топливе и процессах в металлургии прямо в курсе. Достаточно общего представления о том, что такое металлургический завод.
Преподаватели курса
142
Как проходит обучение
Курс построен по принципу "теория → практика → проект". Каждый модуль — это законченный этап расчёта, а в итоге вы собираете все знания в два полноценных инженерных проекта.
Что вы получите
- — Навыки и знания, востребованные работодателем. Теплотехнические расчёты, теория прокатки и Python — это именно то, что ищут в инженерах на металлургических заводах и в проектных институтах.
- — Два готовых портфолио-проекта. Полноценные расчёты нагревательной печи и режима прокатки сляба в Jupyter Notebook с кодом, графиками и выводами. Покажете на собеседовании — и вас заметят.
- — Библиотеку Python-функций. Скрипты для расчёта горения, теплопотерь, времени нагрева, усилия прокатки, калибровки валков и теплового баланса — можно использовать в работе.
- — Навыки визуализации данных. Построение графиков, круговых диаграмм, Sankey-диаграмм — вы сможете красиво и понятно представлять результаты.
- — Доступ к форуму решений. Обсуждаете задачи, находите альтернативные подходы, помогаете другим участникам.
- — Поддержка наставников. Преподаватели отвечают на вопросы в течение дня — вы не остаётесь один на один с проблемами.
- — Автоматическая проверка задач. Мгновенная обратная связь по Python-коду и числовым расчётам.
- — Сертификат о прохождении курса. Подтверждение квалификации для портфолио и резюме.
- — Доступ к материалам навсегда. Видео-лекции, код, шпаргалки — остаются у вас после окончания курса.
- — Готовые инженерные отчёты. Два полноценных Jupyter Notebook, которые можно сразу использовать как образцы для будущих проектов.