热轧变形对高碳TWIP钢组织缺陷和力学性能的影响

为解决高碳Fe-20Mn-3Cu-1.3C TWIP钢凝固组织中易形成显微疏松、损害合金的力学性能的问题,研究了在相同热轧温度下,改变轧制变形总量对合金微孔缺陷的消除及拉伸力学性能的影响.研究表明:通过热轧变形可以有效地减少Fe-20Mn-3Cu-1.3C TWIP钢的微孔缺陷,提高组织致密度;随着热轧变形量的增加,合金的综合力学性能显著提高,当热轧变形量达到91%时,该合金中的微孔面密度由固溶态的1.67%降低至0.71%,抗拉强度达到1223.7 MPa,延伸率达到86.8%,强塑积高达106217.2 MPa.%,比未热轧变形处理提高了78.3%,显示出优异的综合力学性能,表明消除微孔缺陷是充分发挥其高强韧性的关键.     

三钢3、4号连铸机基建与达产回顾

本文对三明钢铁厂新建连铸机的基建与达产的经验作了较为详细的总结,对新建连铸机尽快实现达产具有一定意义。     

Q235B板冷弯裂纹成因分析及工艺控制

三钢中厚板厂投产前期,遇到Q235B热轧钢板在180°冷弯性能检验时出现多批次裂纹而判废,一时困扰正常生产。通过对裂纹金相组织和夹杂物的分析研究,明确产生冷弯裂纹的原因,提出对相应的工艺改进措施,有效地解决了冷弯裂纹问题。     

正确使用钙合金脱氧

针对目前小方坯连铸生产中比较普遍存在的钙合金脱氧使用问题,本文通过对钙在钢中行为的讨论,阐明钙在钢中的一些物理、化学性能,钙对钢液的净化作用;钙与硅、铝脱氧剂的相互作用等问题。从而提出正确使用钙合金脱氧的意见。     

热轧工艺对Fe-20Mn-3Cu-1.3C TWIP钢组织致密度和力学性能的影响

通过真空熔炼制备出高强韧Fe-20Mn-3Cu-1.3C TWIP钢。针对该合金钢凝固组织中易形成显微缩松的问题,在总热轧压下率相同的条件下,研究了道次平均压下率的变化对消除合金钢微孔缺陷和力学性能的影响。结果表明,随着道次平均压下率由35.96%提高至48.75%,合金内部微孔面密度显著降低,平均晶粒尺寸减小,合金的屈服强度、抗拉强度、强塑积大幅度提高。当道次平均压下率为48.75%时,屈服强度、抗拉强度和伸长率分别为536.70 MPa、1161.49 MPa、95.60%,强塑积高达111038.44 MPa.%,与当道次平均压下率为35.96%时相比,强塑积提高了47.70%,这一结果是目前TWIP钢综合力学性能数据的最高值。表明提高道次平均压下率消除缩松缺陷是提高该TWIP钢力学性能的关键。     

优化的模糊控制器在温室系统中的应用

为了更好的对温室因子进行控制,针对温室控制的特点,本文提出了一种遗传算法和BP算法相结合的模糊神经网络控制器,将两种控制方法取长补短,再依据网络的结构特点采用不同的算法来优化控制器的参数,并通过仿真等对其功能进行了分析。结果表明,这种应用是合理的。     

碳含量对Fe-Mn-Cu-C系TWIP钢组织和力学性能的影响

 采用真空熔炼法制备Fe-20Mn-3.0Cu-XC系高强度高塑性合金钢,通过X射线衍射（XRD）、光学显微镜（OM）和透射电子显微镜（TEM）观察方法研究了碳含量对该系列合金微观组织和力学性能的影响,分析了合金的拉伸变形微观机制。结果表明：Fe-20Mn-3.0Cu-XC系合金拉伸变形前后均为单相奥氏体组织,未发生马氏体相变。随着碳质量分数的增加,合金的屈服强度、抗拉强度和伸长率均显著提高。Fe-20Mn-3.0Cu-1.41C合金的屈服强度为501.62MPa,抗拉强度为1178.4MPa,具有优异的综合力学性能。Fe-20Mn-3.0Cu-XC系合金具有优异的应变硬化能力。随着碳质量分数增大至1.41%,最大应变硬化指数n值达到0.782。Fe-20Mn-3.0Cu-XC系合金拉伸变形过程中,TWIP效应是主要的塑性变形机制,大量位错的塞积、形变孪晶的形成以及位错与孪晶间的交互作用共同引起材料强度和塑性的提高。     

高碳含铜孪生诱发塑性钢中非金属夹杂物的探讨

高碳含铜孪生诱发塑性(TWIP)钢的纯净化制备对充分发挥其优异性能具有重要性。为了提高高碳含铜TWIP钢的洁净度, 实验利用金相显微镜、扫描电镜及能谱仪等对该TWIP钢经真空感应熔炼、固溶处理后的铸锭和热轧板材中非金属夹杂物进行分析, 找出了钢中夹杂物类型、来源以及不同工序的变化规律。结果表明, TWIP钢中主要存在铁锰氧化物、硅酸盐类夹杂、硫化物和氮化物。在该TWIP钢使用和热加工的温度范围内, 硫化物表现出良好的塑性, 氮化物属硬质脆性夹杂物。硅酸盐类夹杂物和铁锰氧化物变形特性受其成分和温度变化的影响较为明显。     

三钢3,4号连铸机基与达产回顾

本文对三明钢铁厂新建连铸机的基建与达产的经验作了较为详细的总结，对新建 铸机尽快实现达产具有一定意义。     

优化的模糊控制器在温室系统中的应用

为了更好的对温室因子进行控制,针对温室控制的特点,本文提出了一种遗传算法和BP算法相结合的模糊神经网络控制器,将两种控制方法取长补短,再依据网络的结构特点采用不同的算法来优化控制器的参数,并通过仿真等对其功能进行了分析.结果表明,这种应用是合理的.