余热处理高强度钢筋

通过研究余热处理高强度钢筋的控制冷却原理和低碳钢相变规律,建立控制冷却的数学模型。建立的数学模型实用可靠,根据化学成分、终轧速度、终轧温度和自回火温度等生产条件的变化进行逻辑分析,进而确定控冷工艺参数,生产性能合格稳定的钢筋。     

基于超快冷技术开发低合金高强度耐磨钢

采用超快冷却技术(UFC)开发了含Nb、Ti、Cr、B的低合金高强度耐磨钢。研究了起始冷却温度和终冷温度对其显微组织和力学性能的影响。结果表明:终轧后采用较高的终轧温度进入超快速冷却时可细化试验钢的原始奥氏体晶粒,防止沉淀粗化;通过控制适当的终冷温度,可获得具有马氏体、贝氏体和残留奥氏体的高强度耐磨钢;在冷却温度为910℃,终冷温度为300℃的条件下,试验钢可获得良好的力学性能。     

低碳高强舰船用钢的CCT曲线及其组织性能

采用Gleeble-3500热模拟试验机、光学显微镜和扫描电镜等研究了低碳高强舰船用钢的连续冷却转变曲线(CCT曲线)及热轧后终冷温度对组织性能的影响。结果表明,试验钢连续冷却转变只发生了铁素体、贝氏体相变。试验钢轧后快速冷却至不同终冷温度立即空冷工艺下,室温组织主要为贝氏体和多边形铁素体,且随着终冷温度降低,贝氏体的含量增多。与直接空冷至室温相比,随着终冷温度提高,试样的强度呈先降低后增加趋势,然而,终冷温度提高到650 ℃时,试样强度却降低。终冷温度为600 ℃时,屈服强度和抗拉强度最高,分别为644.28 MPa和为679.71 MPa,－20 ℃的冲击吸收能量最优,为112 J。     

中厚板UFC-ACC过程控制系统的建立及冷却策略的制定

分析了UFC-ACC工艺的设计原理及特点,建立了中厚板UFC-ACC过程控制系统。在分析该系统功能及实现方式的同时,着重说明了模型计算系统的组成及计算原理。同时,对超快冷段冷却策略、层冷段冷却策略及两段协调策略进行了阐述。结合现场实测数据,得出该过程控制系统具有较好的计算稳定性及较高的计算精度,计算终冷温度与目标温度的偏差在4%以内,计算终冷温度与实测值的偏差在3.5%以内,可满足生产需要。     

普碳钢中厚板热轧温度制定的一种新的数学方法

为实现普碳钢中厚板的柔性化轧制,建立了一种新的用于制定温度制度的理论算法.首先建立最佳预测能力的人工神经网络,用于预测中厚板力学性能;然后运用遗传算法制定出温度制度,并由回归出的力学性能公式对预测结果进行验证.结果表明,通过回归法和人工神经网络均可精确地预测中厚板的力学性能,而且神经网络的预测精度比回归公式的预测精度高;终轧温度和终冷温度对力学性能的影响最大;通过温度制度和力学性能回归公式计算出的强度,与目标强度非常吻合;对同一成分的钢种,通过制定合适的温度制度可以轧制出不同强度的产品,以减缓中厚板产品大规模定制中各阶段之间的矛盾.     

冷却工艺对超低碳贝氏体钢组织和性能的影响

采用热模拟试验和实验室轧钢试验,研究了超低碳贝氏体钢在冷却过程中冷却速率和终冷温度对微观组织和力学性能的影响.结果表明,在相同的冷却速率条件下,随着终冷温度的降低,试验钢的微观组织中板条贝氏体数量逐渐增加,但马奥岛体积分数减少,并且形状由长条状全部转变为球状.相同的终冷温度条件下,试验钢微观组织随着冷却速率的增加,粒状贝氏体组织略为变细,马奥岛尺寸减小、数量减少.轧钢试验中,随着冷却速率的提高和终冷温度的降低,试验钢的屈服强度、抗拉强度和屈强比都增加,但冲击韧性随着冷速的增加而明显改善,400～500 ℃范围内终冷对韧性影响不明显.     

基于人工神经网络的低碳贝氏体钢回火组织预测

低碳贝氏体钢经控轧控冷后,在不同温度下进行回火处理,获得了不同冷却速度、终冷温度和回火温度下的贝氏体室温组织.结合实验数据和神经网络知识,建立了具有BP算法的人工神经网络,训练结束后的神经网络即成为低碳贝氏体钢回火组织预测模型.误差分析表明,该神经网络模型具有较高的精度,可用于指导低碳贝氏体钢热加工工艺的制定.     

基于Matlab的中厚板轧后冷却过程温度场数值研究

基于Matlab数值计算,对中厚板轧后冷却问题进行了研究,得到了中厚板随时间变化的温度场分布,分析了钢板厚度、终轧温度、冷却水温度、平均水流密度、钢板含碳量和冷却方式对钢板表面和芯部温度、终冷温度的影响。结果表明,钢板芯部与表面的温差,在空冷阶段先增大后趋于平稳;在层流冷却阶段随着冷却时间的增加不断增大;在返红阶段在较低的范围内趋于平稳。在相同的冷却时刻,随着钢板厚度的增大,钢板表面温度、芯部温度以及芯部与表面的温差均增大;随着终轧温度的降低和平均水流密度的增大,钢板表面和芯部终冷温度均降低。随着钢板含碳量的增加,其表面温度并不总是降低。与单水冷过程相比,间歇式冷却使钢板芯部与表面的温差更小,钢板温度均匀性更好,其对应的热应力也较小。同时,得到了终冷温度与钢板厚度、终轧温度、冷却水温度和平均水流密度的拟合关系式,结果表明钢板终轧温度对钢板终冷温度的影响最为显著,其次是钢板厚度和平均水流密度,冷却水温度对其影响较小。     

热连轧铝温度场数值模拟及工艺参数影响分析

采用二维交替差分法建立了铝热连轧轧件温度计算模型,同时采用粒子群算法对模型参数进行了优化。经验证,优化后模型的计算精度在10℃以内;利用建立的温度模型研究了铝板带在热轧生产过程中的温度场变化规律,并分析了工艺参数对轧件终轧温度场的影响。研究结果表明,粗轧区轧件温度分布主要由接触导热与轧件内部的热生成两者共同决定,而精轧区还要受到乳液喷淋的影响;轧制速度越大,轧件终轧温度越高,横向温差越大;处于相同机架间的冷却集管的冷却能力几乎相同,而处于不同机架间的冷却集管,随着机架数的增加,冷却能力增强,横向温差随着开启度的增大而减小;轧件宽度对轧件终轧温度的影响很小,而横向温差随轧件宽度的增大而增大;随着乳化液温度的升高,轧件终轧温度升高,而乳化液温度对轧件横向温差没有影响。     

控轧控冷工艺对低焊接裂纹敏感性高强钢Q800CFE屈强比的影响

以低焊接裂纹敏感性高强钢Q800CFE为试验材料,测试了该低碳贝氏体钢变形奥氏体的连续冷却转变行为,制定了CCT曲线。采用不同控轧控冷工艺进行了Q800CFE钢的生产试验,分析了不同终轧温度、终冷温度、冷却速度对Q800CFE组织性能的影响规律。试验结果表明,提高终轧温度,晶粒较粗大,可降低屈强比(YR);随着终冷温度从200 ℃升高至520 ℃,屈服强度(YS)、抗拉强度(TS)均下降,屈强比先升高后降低,在终冷温度为440 ℃时达到峰值（0.924）;随着冷却速度从24 ℃/s增加到48 ℃/s,YS、TS、YR均升高,其中当冷却速度小于32 ℃/s时,增加幅度较大,当冷却速度大于32 ℃/s时,增加幅度较小。     

基于BP神经网络算法的喷头锻压工艺优化

以喷头材质、模具预热温度、始锻温度、终锻温度和锻压速度作为输入层参数,以磨损性能作为输出层参数,采用BP神经网络算法构建了5×20×4×1四层拓扑结构的喷头锻压工艺优化BP神经网络模型。经过训练和预测验证,神经网络模型的相对训练误差低于5%,相对预测误差低于5.5%,具有较佳的预测能力和预测精度。     

改善95CrMo钢强塑性的热变形工艺

为改善高碳钢95CrMo的强度和塑性,提高中空钢钎杆在使用中的寿命,通过设计热加工试验研究了控轧控冷工艺对95CrMo钢微观组织和强塑性的影响。试验结果表明,对于空冷状态的95CrMo钢,终轧温度的提高促进了奥氏体再结晶,减少了二次渗碳体量,使其断续分布,提高了试验钢的塑性。因此,空冷试验钢在870℃和900℃终轧时取得了良好的强塑性匹配。在喷雾冷却中,与相同终轧温度空冷钢相比,喷雾冷却使二次渗碳体量增加,但是珠光体片层间距减小,同时降低终冷温度可减少渗碳体量,使试验钢在870℃终轧650℃终冷的条件下得到较好的强塑性匹配。     

终冷温度对低屈强比复合析出强化钢组织与性能的影响

利用热模拟方法测定低屈强比复合析出强化钢不同速率冷却后的显微组织并绘制动态连续冷却转变曲线,然后对比了不同终冷温度下试验钢的力学性能,并利用光学显微镜、扫描电镜与透射电镜分析不同终冷温度对试验钢轧后显微组织的影响。结果表明,随冷却速度的增加,试验钢的组织由粒状贝氏体转变为板条贝氏体,未发现铁素体组织,具有高淬透性。随终冷温度由400 ℃升为450 ℃,钢中板条亚结构发生粗化,位错密度下降,但高温下合金元素快速扩散使富Cu相与Nb/Ti碳化物的数量提高,析出强化效果增强。经优化终冷温度为450 ℃,此时试验钢中粒状贝氏体比例较高,可获得高强度与低屈强比的良好匹配。     

基于BP神经网络算法的耐磨钢热处理工艺优化

以耐磨钢牌号、淬火温度、淬火冷却方式、回火温度和回火冷却方式作为输入层参数,以硬度作为输出层参数,采用BP神经网络算法构建了耐磨钢热处理工艺优化的BP神经网络模型,并进行了模型的预测和应用验证。结果表明,该模型的输出参数平均相对预测误差为2.2%,具有较好的预测能力和较高的预测精度。与生产线现用工艺相比,采用BP神经网络模型优化工艺热处理后的NM360、NM400、NM500耐磨钢的磨损体积分别减小26%、26%、28%。     

方坯连铸二次冷却计算机仿真通用软件的开发

连铸二冷计算机仿真是预测和分析工艺参数对浇注过程的影响规律以及优化连铸操作工艺参数的重要手段。根据方坯连铸机的结构特点,基于沿拉坯方向上移动的有限薄片层思想,建立方坯连铸凝固传热数学模型,应用面向对象的编程语言Visual Basic 6.0开发了方坯连铸二次冷却计算机仿真通用软件。该软件集连铸过程仿真计算、迭代反算二冷水量、水量公式回归、数据输入输出处理和图形处理于一体,使用方便,功能全面,在二冷技术研究、连铸生产和工程设计中具有应用前景。     

工艺参数对高强度钢强度及韧性的影响

通过两阶段控制轧制加快速冷却,综合利用细晶强化、相变强化和析出强化等强化机制获得了满足了国标GB/T 16270-1996中Q550和Q620要求的高强度钢板。通过光学显微镜、扫描电镜和背散射衍射手段研究了终冷温度及终轧温度对力学性能的影响。结果表明,随终冷温度降低,屈服强度、抗拉强度和屈强比升高;终轧温度高不利于组织的细化,导致强度和韧性降低;随终冷温度升高,M-A岛的尺寸增大,体积分数增多,不利于韧性和塑性的提高。     

汽车框架用Q800E钢热处理后冷却工艺对力学性能影响

冷却工艺对金属材料的组织和力学性能有着非常重要的影响。以汽车框架用Q800E钢为实验研究对象,研究了不同冷却速度和不同终冷温度下的汽车框架用Q800E钢的力学性能和显微组织。实验结果表明,汽车框架用Q800E钢在冷却速度为50℃/s,终冷温度为200℃时,具有最优的综合力学性能。     

基于神经网络的建筑用高性能铜合金热处理工艺优化

以合金成分、固溶温度、固溶时间、固溶冷却方式、时效温度、时效时间、时效冷却方式作为输入参数,并以抗拉强度和导电率作为输出参数,构建7×42×8×2四层拓扑结构的建筑用高性能铜合金热处理工艺优化神经网络模型,并进行了试验验证和生产线应用。结果表明,神经网络模型具有较好的预测精度和工艺优化能力,其相对预测误差在1.9%~4.7%;与神经网络优化前铜合金相比,经神经网络优化后铜合金抗拉强度和导电率得到了明显提高。     

中厚钢板正火后快速冷却工艺控制系统

正火后快速冷却是改善中厚钢板热处理组织性能的新技术,工艺控制是该技术的核心。本文建立了钢板正火后快速冷却多场耦合传热模型和换热系数模型、自动控制系统和系列高强均匀快冷技术,构建了工艺控制系统。工业应用结果表明：该系统实现了按工艺路径快冷,主要冷却参数控制误差<1%,终冷温度控制精度为±10 ℃,冷后板形不平度≤7 mm/2 m,冷后钢板组织、强度、冲击韧性等改善明显,满足了企业高品质、减量化热处理的需求。     

控轧控冷工艺对汽车大梁板组织及冷弯性能的影响

在攀钢热轧板厂对汽车大梁板进行了控轧控冷试验,分析了终轧温度、轧后冷却方式以及卷取温度对汽车大梁板显微组织及冷弯性能的影响。结果表明：采用较低的终轧温度830 ℃、卷取温度600 ℃以及前段冷却的轧后冷却方式,汽车大梁板的铁素体晶粒细小均匀,珠光体分布弥散,并获得了良好的冷弯性能。