60kg／m钢轨生产检验质量统计与分析

本文通过对包钢1991~1992年生产的60kg/m重轨进质量检验,分析了包钢重轨存在的质量问题及原因,为今后提高重轨质量提供了参考.     

提高轧制重轨BS75A成材率的措施

介绍了武钢大型厂生产重轨BS75A时,利用现有设备,通过不断研究,找到了一条提高重轨(BS75A)生产成材率的方法,并取得了较好的经济效益.     

连铸重轨钢的生产工艺及产品性能

采用连铸生产大大提高了重轨钢的成材率，通过对炼钢和连铸过程工艺参数的优化，获得了良好的铸坯质量，所生产的钢轨具有良好的性能，完全可以满足高速铁路用重轨的性能要求。     

减少重轨钢脱碳加热工艺研究及实践

钢的脱碳会使其硬度、耐磨性等性能降低,本文通过收集、分析重轨钢脱碳层深度、加热工艺参数,找出了脱碳与加热工艺之间的关系,从而改进了重轨钢加热制度,减少了重轨钢脱碳,提高了重轨品质。     

基于神经网络的热轧产品性能预报与参数优化

以实际生产数据为基础,建立热轧产品性能预报神经网络模型;通过BP网络实现逆映射,建立工艺参数设计的神经网络模块.试验结果表明,产品性能神经网络模型与工艺参数优化神经网络模型十分可靠,为解决热轧产品性能预报与工艺优化设计问题提供科学的途径.     

攀钢重轨生产发展战略探讨

本文通过对国内外钢轨生产状况分析及攀钢重轨生产大事评述,提出了攀钢重轨生产发展前景及应采取的对策.     

重轨钢大方坯角部纵裂的形成与控制

针对重轨钢生产中出现的角部纵裂,从结晶器精度、保护渣性能、浇铸温度、结晶器液面波动和工艺操作等因素对角部纵裂的形成进行了分析.研究表明:结晶器精度、保护渣性能不佳和操作不规范是导致角部纵裂发生的主要原因.通过加强结晶器的检查、改进保护渣性能、优化水口结构和规范操作等措施,能有效地控制重轨钢角部纵裂的发生.     

神经网络技术在钢材性能和组织预报中的应用

最大程度满足用户对钢材产品组织性能的要求是钢材生产的主要目标.随着智能技术的发展神经网络在钢材组织性能预报方面得到了应用.应用实践表明,采用神经网络模型可提高钢材组织性能预报的效果.     

优化转炉冶炼工艺研究

通过对重轨钢冶炼工艺进行优化设计,在终点碳不严格要求的情况下,提高转炉-倒前顶吹氧气流量及底吹气体流量,可减少点吹次数,减少冶炼时间.结果表明:点吹降到1次以下,冶炼时间缩短5 min,达到35.6 min;终点温度平均提高34℃,钢包内钢水温度提高10℃;脱磷率提高5%,终点w[P]平均降低0.005%;采用该工艺生产的重轨钢质量和成品轨质量性能满足标准.     

重轨自动热打印机打印不清晰的原因分析和对策

通过对照重轨自动热打印机在生产中的实际应用情况,介绍重轨自动热打印机的打印工作原理,并从生产实际出发,重点分析影响打印机打印效果不佳的原因,制定出相应的对策。实际应用效果表明采用相应对策后,提高了重轨自动热打印机在生产中的打印质量。