取向硅钢热轧卷形不良原因分析与改进

取向硅钢卷形质量直接关系到成材率,针对某钢厂生产取向硅钢热轧基料卷取尾部滑移,分析了产生的主要原因,通过对夹送辊辊缝标定、侧导板位置测量、辊道滞后率调整、精轧轧制中心线调整等措施,取向硅钢的尾部卷形大有提升。     

铸铁表面激光熔覆铁基自熔合金的组织与性能

在球墨铸铁基体上进行铁基自熔合金激光熔覆，通过改变扫描速度和送粉速度获得不同条件下的熔覆层，并对其进行显微组织观察与性能测试，从而得出工艺参数对熔覆层组织、性能的影响。     

Synthesis and characterization of poly acrylic acid/graphite oxide nanocomposite

1　INTRODUCTIONOrganic intercalatedlayeredsolidshavebeenstudiedbyscientistsindifferentfieldsformanyyearsbecauseoftheirnew physicalandchemicalpropertiessuchaselectricalproperties[1] ,mechanicalproper ties ,thermalbehavior[2 ] ,surfaceandinterfacialproperties[3] .Graphiteoxide (GO)hasbeenstudiedformany years ,itsstructuralmodel[4 6 ] ,formationprocessandkinetics[7,8] havebeenstudiedindetail.IthasbeenreportedthatGOpossessesC OHande poxidefunctionalgroups[9] whichmakegraphiteox ideeasilyabs…     

Electrochemical characteristic of chemical-mechanical polishing of copper with oxide passive film

1　INTRODUCTIONThankstoitslowresistivityandhighelectromi grationresistance ,copperappearstobeaverypromisingsubstituteforaluminumininterconnec tions[1] .However ,copperisverydifficulttopattern ,andonlychemical mechanicalpolishing (CMP)tech nologycanresolvethisproblem[2 ] .CMPwasinitiallyinvestigatedandopenedoutfrom 1980soverseas[3] ,anditisthebestandonlyglobalplanarizationtech nologyatpresent ,butkeepsholdofbusinesssecretsallthetime .Fayolleetal[2 ] researchedCMPprocessofcopperwhereFe(…     

云边一体化系统架构下硅钢制造管理业务数字化融合应用#br#

提出以“云边一体化架构”构建硅钢智慧决策系统,来解决原硅钢制造L1~L5系统架构模式下的数字信息孤岛、业务功能割裂等问题。在此基础上,开发了云边协同的自学习型控制模型及业务决策模型,构建起硅钢“智慧大脑”,形成了以研发、制造、服务等核心业务数字化融合的智能化决策支持新模式,探索出一条钢铁制造业数字化、智能化转型之路。     

含硅镍低密度钢的温拉伸力学行为及强韧机制

 为了分析硅镍合金化奥氏体基低密度钢在中温环境下的拉伸变形行为,采用Instron电子拉力试验机对Fe-28.64Mn-8.99Al-1.68Si-1.39Ni-1.0C(Mn29Al9Si2Ni,质量分数/%)低密度钢在23~300 ℃下进行了温拉伸试验,研究了该钢的温拉伸力学行为,并采用SEM、TEM和热力学计算对该钢的强韧化机制进行了研究。结果表明,随着应变的增加,温拉伸应力-应变曲线主要包括弹性变形、均匀塑性变形和断裂等几个过程,没有明显的屈服现象。随着温度的提高,该钢的强度逐渐降低,塑性(断后伸长率)先增加后减小再升高,于200 ℃时出现塑性低谷,此时该钢的应力-应变曲线和应变硬化率曲线均具有明显的锯齿状特征,应变硬化率随应变的增加变化不大。而该钢在其他温度下的应力-应变曲线和应变硬化率曲线没有发现明显的“锯齿状”特征,应变硬化率随应变的增加而平缓下降。试验钢在23~300 ℃下的主要强韧化机制为κ-碳化物强化、应变强化、孪生诱发塑性和动态应变时效强化。较低温度下位错可动性较差对孪生诱发的促进作用、镍元素和硅元素对孪生的抑制作用、较高温度下孪生现象的减弱和温度对动态应变时效的促进或抑制作用等使得试验钢在23、100和300 ℃时存在明显的孪生诱发塑性,而在200 ℃时存在明显的动态应变时效强化的主要原因。动态应变时效强化是该钢在200 ℃时出现塑性低谷的主要原因。     

含锌电炉粉尘水浸处理-真空碳热还原工艺

根据国家对绿色冶金的倡导,对如何高效无污染回收含锌电炉粉尘中的金属锌及K、Na元素进行研究,采用水浸预处理回收粉尘中K、Na元素,再进行真空碳热还原回收金属锌。试验结果表明,水浸最佳方案为固液比为1∶10(g/ml)、搅拌速度为300 r/min、水浸时间为70 min。此条件下,K元素浸出率达91.09%,Na元素浸出率达85.68%。通过FactSage 8.0软件模拟真空碳热还原电炉粉尘在不同含碳条件下热力学行为,并结合前期探索试验表明,水浸渣添加质量分数为10%的焦炭、还原温度为950 ℃、保温时间为60 min的条件下进行真空碳热还原试验可有效分离Fe、Zn元素,获得金属锌锭(Zn质量分数为98.15%)及高品质铁精粉(Fe质量分数为61.93%)。     

RH加钛时机和纯循环时间对IF钢洁净度影响

为进一步提升RH精炼的冶炼效率,更好与高拉速连铸相匹配,对RH冶炼IF钢过程中加Ti时机和纯循环时间对夹杂物的影响开展了试验研究。结果表明,钢液中T.O质量分数在加Al 5 min后小于0.003 0%;夹杂物的数密度在合金化4~5 min后具有最小值,随后增加纯循环时间,夹杂物的数密度无明显变化。在300 t RH工业生产实践中,Al-Ti间隔时间为2 min、纯循环时间为5 min和Al-Ti间隔3 min、纯循环4 min的处理工艺可以保证钢液中的夹杂物充分上浮去除,夹杂物的数密度为0.7~0.8个/mm2,可以实现RH的高效化精炼。在Al-Ti间隔时间大于1 min、纯循环时间大于3 min的操作条件下钢液中未检测到尺寸大于50 μm的夹杂物。基于以上工艺优化,IF钢的RH真空处理时间已经降低至20 min。向钢液中加入Al后主要形成Al₂O₃夹杂物,加入钛铁合金化后钢液中会形成富[Ti]区域,[Ti]将Al₂O₃还原而生成Al-Ti氧化物。随着[Ti]在钢液内的扩散以及Al-Ti氧化物的生成,钢液中的[Al]将Al-Ti氧化物还原而生成Al₂O₃,最终生成以Al-Ti氧化物为核心、外层由Al₂O₃包裹的复合夹杂物。     

基于图像识别的铜转炉吹炼造渣期渣含Fe预测模型研究

铜转炉吹炼是火法炼铜的关键工序,其终点判断与炉寿、铜产率和直收率紧密相关,目前现有人工经验、仪器测定和物料平衡法等终点判断方法均存在一定的局限性。理论上铜转炉吹炼造渣期终点与渣含Fe是否达标有关,而不同Fe含量渣样呈现不同的图像特征,鉴于此,基于图形识别的特征向量提取原理,分别采用卷积神经网络(CNN)算法与支持向量机(SVM)算法,构建了铜转炉吹炼造渣期渣含Fe预测模型,为图像识别技术在铜转炉吹炼终点判断中的应用奠定数模基础。两种模型的实例分析表明,卷积神经网络的训练集预测准确率98%,测试集预测准确率约50%;支持向量机模型的训练集预测准确率99%,测试集预测准确率62%。