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用膨胀仪测定加热速度为200℃/h形变量ε=1.2的IF钢的再结晶温度为650℃,但扫描电镜(SEM)对该IF钢(ε=1.2)原位加热的试验结果结果表明,因表面效应,在650℃未观察到再结晶晶粒,在650℃到680℃之间产生非均匀形核,部分晶粒迅速发生再结晶过程。 相似文献
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对IF钢冷轧板退火过程中组织和力学性能的研究表明,IF钢冷轧后显微组织是纤维状,退火过程中晶粒优先沿板面长大呈饼形,而后生长为等轴状晶。相应的塑性应变比(r值)与组织形状及晶粒尺寸有关,等轴晶钢板的r值大于饼形晶的或过分长大的等轴晶的IF钢板的r值。 相似文献
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退火张力对连续热镀锌IF钢力学性能的影响 总被引:4,自引:1,他引:3
在Gleeble1500热模拟试验机上模拟了连续热镀锌的张力退火过程,研究了张力大小对退火后IF钢力学性能的影响。结果表明退火张务使IF钢伸长率和n值显著下降,屈服强度和抗拉强度的变化不大。 相似文献
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以主动滑移系统及流动所需的位错为基础计算了保留在变形基体中的残余应力。用新型再结晶模型预测了希望在内应力基体中优先生长的再结晶晶粒的取向。该模型涉及两个原理1)应变能释放极限论和2){110}面配合生长。将用此种方法获得的预测结果与实验结果相比较,并讨论冷轧产生的内应力对再结晶织构的可能影响。 相似文献
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采用向IF钢中添加微量Ce元素的方法,研究不同Ce含量对IF钢组织和性能的影响。借助于金相显微镜、扫描电镜、能谱仪和万能拉伸试验机等检测手段,对添加Ce的IF钢的显微组织、夹杂物和力学性能进行了表征和分析。结果表明,IF钢中加入微量Ce可明显改善钢的显微组织,晶粒得到细化,且随着Ce含量的增加,分布更加均匀;同时钢中夹杂物得到变性,由原来多边形的Al2O3和TiN复合夹杂转变为椭球状或球状的含Al、Ti的稀土复合夹杂。钢中Ce含量达到0.0042%时,其抗拉强度、屈服强度、延伸率及洛氏硬度比未加Ce的IF钢分别提高了44%、37%、13%和59%。 相似文献
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试验用无间隙原子钢-IF(/%:0.003 6~0.0049C,0.005~0.007Si,0.11~0.12Mn,0.007P,0.005S,0.007~0.011Alt,0.047~0.051Ti,0.003 0N,0~0.003 7Ce)由10 kg真空感应炉熔炼,锻成30 mm×25 mm方坯,终锻950℃,空冷。通过Gleeble-1500D热模拟试验机对试验钢在750~1 150℃进行应变速率0.1 s~(-1)的拉伸试验,研究微量稀土Ce对该IF钢高温拉伸性能的影响。与不含Ce的IF钢相比,含0.003 7%Ce的IF钢的热塑性(Z值)和热强性(R_m值)有明显提高,但随温度提高,增加值减少;IF钢和IF-Ce钢的高温断面收缩率、抗拉强度分别为750℃:(IF)77.62%-110 MPa和(IF-Ce)88.65%-160 MPa;950℃:(IF)87.35%-85 MPa和(IF-Ce)92.88%-100MPa;1 150℃:(IF)85.68%-55 MPa和(IF-Ce)90.62%-58 MPa。稀土元素改善钢的组织、细化晶粒、偏聚于晶界提高晶界强度是其提高IF钢热塑性和热强性的主要原因。 相似文献
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为了优化RH处理工艺、提高RH精炼后的IF钢水洁净度,通过分析T[O]含量的变化研究了RH纯循环时间、镇静时间、钢包顶渣氧化性对IF钢洁净度的影响.实验结果表明:适当延长纯循环时间有利于钢液洁净度的提高,加TiFe后保证纯循环时间6~8min以上可使RH真空处理结束后钢液T[O]降至30×10-6以下;随着RH真空处理结束后镇静时间的延长,中间包钢水T[O]含量总体呈下降趋势,镇静时间大于30 min的炉次,T[O]可控制在35×10-6以下;RH结束后渣中T.Fe每提高1%,平均Al、Ti总损失会增加1.05×10-6 min-1,其中Al损失率0.40×10-6 min-1,Ti损失率0.65×10-6 min-1. 相似文献
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采用透射电子显微镜对不同压下量和再结晶初期的IF钢样品进行了研究.结果表明:无论是在较小形变量下还是在较大形变量下,形变不均匀性是普遍存在的;冷变形程度不同,织构组分不同,TEM形貌也不同;在再结晶的最初期,冷轧的形变组织演变为近乎等轴的亚晶,优先形成{111}〈uvw〉取向的晶核,晶核逐渐吞并周围的形变基体而长大,最终形成再结晶γ-纤维织构. 相似文献
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析出物对IF钢性能的影响 总被引:3,自引:0,他引:3
一种阻性的晶闸管控制制动器被用于阻尼向串联补偿传输供电的热电发电机中的瞬态扭。重点放在开发适用的控制算,并通过多种不同的运行方式验证算法。作为一种制动器最优控制的可能方法,本文研究了离散等级一般化预先控制(GPC),讨论了系统上GPC执行过程中存在一些问题。用Prong分析来辩识系统传递函数,此传递函数与控制方案的考虑及强度特性有关。 相似文献
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《钢铁冶炼》2013,40(8):618-627
AbstractTraditionally, mechanical property estimation is carried out by destructive testing, which is costly and time consuming. Sometimes, the time schedule in the mill is so tight that coils are dispatched, while the samples are still under investigation; thus, knowledge of the strip quality immediately after rolling without mechanical testing can save a lot of time and money. As the rolling process is complex and final mechanical properties of steel depend on many parameters, it is almost impossible to develop an accurate first principle based mathematical model, so an artificial neural network based model to predict the mechanical properties of hot rolled steel strip has been developed. This paper describes the neural network based online system that helps in predicting mechanical properties of interstitial free (IF) steel strip and also elaborates how this models can help in capturing various metallurgical phenomena during rolling. 相似文献
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