关键词：高温环境;机械设备耐用性;热应力分析;预测性维护
摘 要：钢铁生产过程中的极端高温环境对机械设备的耐用性和维护提出了严峻挑战。文章通过实验分析和数值模拟相结合的方法，系统研究了温度、热应力和腐蚀等因素对设备性能的影响机制。研究发现，随着温度升高，常用钢材的力学性能显著下降。为应对这一问题，研究团队开发了新型耐热合金，在高温环境下表现出优异的使用寿命。通过优化热应力分布模型，有效减少了设备的热变形。同时，改进的润滑系统在高温条件下显著降低了摩擦系数。研究还开发了基于机器学习的预测性维护算法，提高了故障预测准确率，减少了非计划停机时间。经济效益分析表明，采用这些新技术能在较短时间内收回投资。这些研究成果为提高钢厂设备可靠性和降低维护成本提供了科学依据和技术支持。
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