HSLA钢热轧板带组织性能预测数学模型及软件开发

以物理冶金学原理为理论基础,研究了HSLA钢热轧板带生产过程中发生的再结晶、析出、相变等各种冶金学现象的数学模型·对影响板带组织性能的参数进行定量计算,开发出符合实际生产工艺要求的组织性能预测软件,对轧后板带性能进行预测·计算结果与实际测量结果比较,吻合较好·使用该软件对轧后产品的组织性能进行预测,可以节省大量的人力物力,此外该软件操作方便,界面友好,易于维护,因此有广阔的应用前景·     

C-Si-Mn系热轧双相钢显微组织与力学性能之间的关系

通过对热轧试样的组织性能测试,研究了热轧双相钢显微组织与力学性能之间的关系.研究发现,铁素体和马氏体强度是影响力学性能的主要因素.建立了C-Si-Mn系热轧双相钢力学性能的数学模型,可以作为热轧双相钢基本力学性能参数预测的理论依据.     

控轧温度区间对含Nb热轧多相钢组织和性能的影响

以含Nb微合金化试验钢为研究对象,通过3个不同精轧温度区间的轧制+层流冷却、空冷、超快冷的TMCP工艺获得了含有铁素体、贝氏体、马氏体以及少量残余奥氏体的显微组织.分析了控轧温度区间对含Nb微合金化试验钢显微组织和力学性能的影响.结果表明,在控冷工艺参数相近的情况下,随着精轧开轧温度和终轧温度的降低,试验钢的抗拉强度减小,屈服强度、延伸率和强塑积增大.其中采用850～800℃的温度区间精轧+层流冷却、空冷、超快冷的TMCP工艺时,试验钢的屈服强度、延伸率和强塑积分别达到了513MPa,35%和25235MPa.%的最大值.     

C—Si—Mn系热轧双相钢显微组织与力学性能之间的关系

通过对热轧试样的组织性能测试,研究了热轧双相钢显微组织与力学性能之间的关系。研究发现,铁素体和马氏体强度是影响力学性能的主要因素。建立了C-Si-Mn系热轧双相钢力学性能的数学模型,可以作为热轧双相钢基本力学性能参数预测的理论依据。     

锰对热轧态双相钢显微组织和力学性能的影响

用薄晶体透射电镜研究锰对热轧空冷后低碳Si—Mn双相钢的组织和力学性能的影响。实验结果表明:钢中锰含量为1.79％时,显微组织中出现珠光体。拉伸工程应力—应变曲线有明显物理屈服延伸。钢中锰含量越少、珠光体量越多时,应力—应变曲线上屈服平台越长。锰含量大于2.09％时,轧态组织中不再出现非马氏体型转变产物珠光体。轧态组织中的马氏体岛区,由几个微区组成。这些微区分别为内孪晶马氏体区和位错板条马氏体区。     

两相区退火温度对2%Al冷轧TRIP钢组织及性能的影响

两相区退火温度是影响TRIP钢显微组织和力学性能的重要工艺参数之一,因此有必要优化两相区退火温度使TRIP钢获得最佳的强韧性配合。利用扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜(TEM)、X射线衍射仪(XRD)和拉伸试验机研究了两相区退火温度对0.25C-1.5Mn-2.0Al冷轧TRIP钢显微组织和力学性能的影响。实验结果表明:在770~850℃退火并450℃贝氏体等温5 min处理后,实验钢的显微组织为铁素体、贝氏体和残余奥氏体。随着退火温度的升高,实验钢中的铁素体和残余奥氏体体积分数增加、贝氏体体积分数减少,屈服强度和抗拉强度降低。     

退火温度对退火马氏体基TRIP钢显微组织和力学性能的影响

将C-Si-Mn系TRIP钢通过完全淬火和两相区退火相结合的工艺,得到一种以退火马氏体为基体的TRIP钢(简称TAM钢),并对比分析了TAM钢在不同温度退火后的显微组织和力学性能.结果表明,TAM钢经退火后的显微组织特征为精细规整的板条退火马氏体基体、片状残余奥氏体和贝氏体/马氏体组成的混合组织.这种组织降低了基体的硬度以及基体和第二相之间的强度比,减少了基体的位错密度.随着退火温度的提高,退火马氏体基体的板条形态逐渐消失,新生马氏体/贝氏体的团状混合组织逐渐增多.当退火温度为780℃时,综合力学性能优异,抗拉强度为1130 MPa,延伸率可达20%,强塑积为22600 MPa·%.当退火温度较低时,残余奥氏体主要以片状存在于退火马氏体板条间,有利于TRIP效应的发生.     

热处理工艺对9315钢力学性能的影响

利用Baehr DIL805A高精度差分膨胀仪测出奥氏体膨胀曲线,研究了奥氏体化温度、时间和回火温度对9315钢力学性能的影响规律,从而确定9315钢的热处理工艺.结果表明:9315试验钢的奥氏体开始转变温度Ac1和终了温度Ac3,分别为700℃和800℃.随着奥氏体化温度升高,抗拉强度变化是先升高后降低,而冲击韧性与此相反.当奥氏体化温度为800～820℃,保温时间2 h,回火温度为200℃时,9315钢可以获得良好的综合力学性能.     

热轧组织对高强度冷轧TRIP钢力学性能的影响

采用扫描电镜、X射线衍射、拉伸试验等方法研究了热轧组织对含Al冷轧TRIP钢热处理后组织与力学性能的影响.通过不同轧后冷却方式得到三种不同的热轧组织:组织细小的F+P+B试样;F+B试样;F+P试样.热轧组织细小的试样热处理后含有较多的粒状贝氏体和较少的残余奥氏体组织,强度最高达到996MPa,延伸率为20.8%.另两种试样组织为多边形铁素体、粒状贝氏体以及较多的残余奥氏体组织.F+B试样延伸率可达29.4%,强塑积为26 812.8 MPa·%.F+P试样热处理后带状组织的危害不易消除.     

热轧带钢层流冷却中的温度演变及返红规律

用有限元法模拟热轧带钢层流冷却中的温度场并计算典型位置处的冷却速度.分析水冷期间和随后返红过程冷却速度周期性变化规律,发现在轧件横断面厚度方向上距离表面大约半厚度的1/3处存在一条冷却速度临界线;在临界线与表面之间冷却速度有正负交替现象;此临界线是冷却过程中瞬时内部热输出区与热输入区(返红区域)的分界线;在返红区域回归出返红温度随经历时间和各点到表面距离的变化规律的关系模型.此研究为组织性能预测和控制提供了参考数据.     

热轧带钢发射率软测量及影响因素分析

根据现场实测带钢温度值,采用温度场反算方法计算了热轧带钢层流冷却之后卷取之前的发射率.主要分析了材料碳当量、带钢厚度、带钢所处的温度区间对发射率的影响.结果表明:带钢所处的温度区间不同,影响带钢发射率的因素不同.在高于550℃的温度区间,不同材质的带钢,其发射率在08±01之间,随材料碳当量的增加,带钢发射率稍微增大,与带钢厚度没有明显的关系;在低于550℃的温度区间,不同材质的带钢,其发射率与碳当量没有明显的关系,但随带钢厚度的增大显著降低.     

热轧带钢温度场计算模型及其计算偏差分析

热轧带钢温度场可根据热传导偏微分方程与边界条件和初始条件计算,也可采用忽略厚度方向温度梯度的集总参数法计算.在假设前者计算结果准确的基础上,将集总参数法所获得的温度计算模型与前者进行偏差计算,得到了相对偏差计算公式并采用Matlab求得不等式的解,由此得到了集总参数法的应用范围:当相对偏差在5%以内时,带钢心部、1/4和表面的毕渥数范围分别为0~0.100 8,0~0.136 1和0~0.959 3;相对偏差在10%以内时,带钢心部、1/4和表面的毕渥数范围分别为0~0.203 3,0~0.278 2和0~1.497 4.     

热轧带钢板形(PFC)控制系统

为了提高热连轧板带的板形质量,必须有高精度的板形设定控制系统·通过对国内某厂2050mm热连轧机板形设定系统的分析,并对主要数学模型和控制原理进行了阐述,采用C++计算机语言对该系统进行了离线模拟·将模拟结果与实际测量结果相比较,验证了其设定值的正确性·通过模拟能够更加清晰地了解热连轧带钢的板形控制原理和方法,为提高带钢板形设定精度及进一步开发热连轧机的PFC系统奠定了基础     

热轧带钢轧后冷却控制及其自学习方法

热轧带钢轧后冷却过程中卷取温度的控制精度是保证带钢表面质量和板形良好的一个关键因素,因此温度控制精度的核心是冷却过程控制模型的建立,同时新的数学模型应该具有自学习功能以提高控制精度.以此为出发点,建立了具有非线性结构特征的热轧带钢冷却过程控制的数学模型,并对新模型的自学习能力进行了研究,使该模型能够不断地修正其关键参数以提高温度控制精度,从而增强了模型的自适应性.通过对该冷却过程数学模型的现场实际应用,验证了该冷却数学模型的卷取温度控制能够达到较高的精度,为提高带钢产品质量奠定了基础.     

钢板热连轧CAI教学软件设计

钢板热连轧CAI软件是一种多媒体教学软件，以上海宝山钢铁公司热轧部的2050钢板热连轧生产机组为主要素材进行创作设计，使用方便、形象生动。     

人工鱼群神经网络在热连轧卷取温度预报中的应用

卷取温度预报结果对热轧带钢的成品性能具有重要影响。人工鱼群算法是新近提出的寻优策略,具有良好的克服局部极值、获得全局极值的能力。建立了一种人工鱼群神经网络预测模型,利用人工鱼群算法训练神经网络的权值,并将该神经网络用于卷取温度预报。通过某钢厂现场实测数据对该模型进行离线训练和对比测试,结果表明,该方法与传统的BP神经网络预测方法相比,具有较强的自适应能力和较好的预报效果;该模型能够精确预报卷取温度,可用于离线学习和预报,为在线应用打下良好基础。     

BP神经网络在热轧中厚板力学性能预测中的应用

基于神经网络原理,采用BP算法训练网络,建立热轧控制参数(轧制温度、化学成分、变形量等)对描述产品力学性能的参数的映射关系。离线仿真表明,将神经网络模型应用于热轧控制预报,具有现实意义。