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利用Thermo-Calc热力学软件对节镍奥氏体不锈钢凝固模式和相组织转变温度等进行了模拟计算分析,借助Gleeble-3800热模拟机测试了铸坯高温塑性,利用EPMA探针分析了钢卷表面裂纹脱皮缺陷的微观形貌和微区成分。试验结果表明:节镍奥氏体不锈钢存在类似于低碳钢的包晶反应,会导致铸坯纵裂纹及塑性降低。基于Thermo-Calc模拟计算,对节镍奥氏体不锈钢的化学成分进行了优化,成分优化后,铸坯纵裂纹发生率由8.92%降到2.64%,钢卷裂纹脱皮发生率由12.45%降到3.77%。 相似文献
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CSP热轧板卷边部裂纹成因及控制 总被引:9,自引:1,他引:8
为了抑制CSP热轧板卷边部裂纹,对CSP热轧板卷边部裂纹的成因进行了研究.CSP热轧板卷边部裂纹缺陷主要有3类:边部横裂纹、边部纵裂纹、边部烂边或掉块等.板卷产生边部裂纹的主要原因是:连铸坯表面边部横裂纹(包括深的振痕)和边部的细小纵裂纹,在加热和轧制过程中不断扩展;钢液在凝固以及铸坯在冷却、均热、轧制、层流冷却和卷取等过程中的热应力、机械应力以及相变应力等作用力超过钢的塑性变形抗力.抑制CSP热轧板卷产生边部裂纹的主要措施是:控制好合适的钢水成分;制定有效的工艺参数,如结晶器热流密度、结晶器振动参数、二冷冷却强度等.工业试验结果表明,CSP热轧板卷边部裂纹率由7.93%降低到1.81%. 相似文献
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对S275JR钢板表面的划痕进行了宏观和微观检验及分析,结果表明该缺陷是轧制过程中轧辊对钢板的划伤且内部组织未受影响。 相似文献
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对含Nb、Ti船板钢的中板表面微裂纹进行了试验研究,结果表明:中板表面微裂纹不是轧制时新产生的裂纹,而是由坯料裂纹扩展形成的,轧制过程中对裂纹有延伸作用,影响裂纹形核的主要因素有钢中C、P、S、Nb、Al含量和各种应力。 相似文献
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丁以林李杰杨志春熊强赵磊 《冶金与材料》2023,(1):110-112
为了解决节镍型含稀土耐热奥氏体不锈钢S30815生产过程中板卷起皮状裂纹缺陷。本文通过研究起皮状裂纹产生机理和影响因素,确定了板坯质量缺陷是造成起皮状裂纹的直接原因。采取降低钢液氧含量、控制合理的钢液温度、选择合适的浸入式水口等措施减少板坯内部夹杂。采取降低硼含量减少晶界析出、设定匹配的拉速和冷却水量来改善板坯内部裂纹和表面凹陷。通过上述工艺实践,起皮状裂纹缺陷得到大幅度改善。 相似文献
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表面裂纹是1215易切削钢常见的缺陷,为了探究1215易切削钢在拉拔过程产生表面裂纹缺陷的成因,采用非水溶液电解、光学显微镜、扫描电子显微镜等分析检测方法,对1215易切削钢表面裂纹区域进行了分析表征,研究了1215易切削钢在拉拔时产生表面裂纹的原因。结果表明,试样截面裂纹扩展的末端发现大尺寸硫化锰夹杂物;裂纹内壁存在大尺寸的硫化锰夹杂和保护渣颗粒。由分析结果推测,钢中夹渣是裂纹萌生的主要原因,而大尺寸硫化锰夹杂是裂纹扩展的原因。根据裂纹的萌生与扩展机制,通过提高保护渣碱度及还原性和准确控制精炼出站氧质量分数可控制由硫化锰夹杂物与保护渣造成的裂纹,从而改善产品的表面质量。 相似文献
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针对双机架平整机生产极薄规格带钢时表面出现的羽痕缺陷生成机理进行了分析。通过研究发现,羽痕生成是由于极薄规格带钢在宽度方向上由轧制力和张力共同作用下出现不均匀变形,该变形产生的分界线在平整过程中出现了不均匀延伸;而在平整过程中由于弯辊和窜辊的预设定参数不合理、单位张力设定偏低、平整过程中弯辊力与轧制力不匹配等因素导致带钢局部延伸偏大,形成了明显的浪形,此浪形若经过平整机辊缝碾压则生成羽痕缺陷。通过将平整机设定张力提高30%、调整板形曲线为1~8 IU的大边浪、依照带钢厚度调整平整机板形预设定参数以及开发轧制力弯辊力跟随控制模型等措施,极薄规格带钢羽痕缺陷带出品由 206降至51 t/月,基板表面质量满足了国内外多家高端用户的要求。 相似文献
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20Mn23AlV高锰无磁钢的高铝含量导致连铸过程中钢水与连铸保护渣的剧烈反应,连铸坯产生大量裂纹缺陷,影响其连铸正常生产。为提高铸坯质量,保证20Mn23AlV高锰钢连铸生产顺行,本研究对现场生产20Mn23AlV的连铸工艺和采用的连铸保护渣进行了系统的研究和分析。通过实验室的感应加热炉进行渣-金反应试验,并结合化学分析和扫描电镜等方法研究开发出20Mn23AlV低反应性连铸保护渣,并采用工业试验证明采用低反应性连铸保护渣可以消除连铸坯表面裂纹缺陷,20Mn23AlV高锰钢铸坯修磨量可由8%降低至1%。 相似文献
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目前实际工业生产中的钢带缺陷检测任务存在数据难以收集、缺陷识别效果较差等问题,为此提出一种基于Faster-RCNN的钢带缺陷检测模型FRDNet。通过k-means聚类获得锚框参数,使生成框更符合目标缺陷类别比例,提高缺陷检测精度;同时利用模型迁移的方式微调网络结构,使钢带缺陷检测模型更快地适应目标缺陷任务。该方法有效解决了目标钢带表面缺陷数据较少的问题,增强了模型的泛化性。试验结果表明,该方法在GC10-DET钢带缺陷数据集上平均精确率均值mAP达67.6%,相较于原始模型提升了4.9%,检测速度为27.2FPS,满足检测任务的要求。 相似文献
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基于深度学习的表面检测识别算法中,往往需要大量的样本数据。但对于一些新投产的生产线无法在短时间内收集足够多的样本。为了解决这一问题,采用了一种改进型的对抗生成网络,对其他生产线上的图像样本进行图像翻译,以获得新生产线的缺陷样本,即跨域图像转换。将热轧钢板表面缺陷样本和冷轧带钢无缺陷样本融合转换成冷轧带钢表面缺陷样本。试验将6种不同类型的热轧钢板表面缺陷进行了跨域转换,结果表明,对于背景纹理较重的图像转换结果较好,对于一些缺陷尺度较小的缺陷,如麻点,检测结果仍有改进空间。为了定量地对检测结果进行判定,引入了一个神经网络来对原始图像和翻译图像进行分类。分类结果准确率达到了96%,表明图像跨域转换效果良好,有一定应用价值。 相似文献
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通过扫描电镜和能谱分析仪对低碳低硅铝镇静钢表面卷渣缺陷微观形貌进行观察和能谱分析。结果表明,低碳低硅铝镇静钢表面较短条状卷渣缺陷的主要成分为钙、铝和氧,为典型的钙铝酸盐夹杂物;较长条状卷渣缺陷的主要成分为钙、硅、氟、钠和氧,为典型的保护渣成分。针对不同类型的卷渣缺陷及其成因,分别在炼钢工艺的挡渣出钢、精炼工艺的升温时间和钙含量以及连铸工艺的中间包控流装置、中间包保护气氛、结晶器液面波动、钢包下渣和结晶器保护渣等方面进行改造、控制和优化。采取上述措施后,因低碳低硅铝镇静钢表面卷渣缺陷造成的产品降级率由大于10.0%降至1.5%以下,产品质量得到明显提升。 相似文献