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系统研究了控轧及控轧控冷工艺对9.5mm薄规格X65管线钢组织和性能的影响。结果表明:控轧控冷生产的钢的强度、韧性及微观组织整体优于控轧型X65管线钢。对于控轧工艺,降低轧制温度,晶粒细化,强度提高至550MPa,屈强比有增大趋势(0.90~0.95),但韧性较差;轧后配合水冷,通过优化冷却温度和精轧开轧厚度,组织明显细化,混晶程度和带状组织均改善,强度提高至580~620MPa,-20℃冲击韧性稳定在130~150J,屈强比稳定在0.83~0.9。无论是控轧工艺还是控轧控冷工艺,仅通过降低轧制温度、冷却温度对钢的强度提高幅度有限。 相似文献
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控轧控冷工艺对低碳Mn-Nb-Cu-RE钢力学性能的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
对不同碳当量的低碳Mn-Nb-Cu-RE钢板进行了控制轧制和控制冷却试验;研究了控轧控冷工艺参数对力学性能、铁素体晶粒平均直径和沉淀相微细颗粒平均直径的影响;探讨了降低终轧温度和增加冷却速度对低碳Mn-Nb-Cu-RE钢的强化作用机制。 相似文献
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控轧控冷工艺对低碳Mn—Nb—Cu—RE钢力学性能的影响 总被引:3,自引:0,他引:3
对不碳当量的低碳Mn-Nb-Cu-RE钢板进行了控制轧制和控制冷却试验;研究了控轧控冷工艺参数对力学性能、铁素体晶粒平均直径和沉淀相微细颗粒平均直径的影响;探讨了降低终轧温度和增加冷却速度对低碳Mn-Nb-Cu-RE钢的强化作用机制。 相似文献
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为了研究TMCP工艺对Q370q E-HPS高性能桥梁钢组织和性能的影响,达到替代正火工艺的目的,对终轧温度、开冷温度、返红温度及冷却速率等TMCP关键工艺参数与组织、力学性能的关系进行分析。结果表明:采用两阶段控轧控冷工艺生产Q370q E-HPS钢时,随终轧温度升高、开冷温度降低、返红温度升高及冷却速度降低,铁素体晶粒尺寸增大,珠光体含量增加,屈强比降低。通过工艺参数优化,可获得合适尺寸和体积分数的铁素体和珠光体,实现Q370q E-HPS钢良好的强韧性匹配和较低的屈强比。 相似文献
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为了解奥氏体在连续冷却过程中的组织演变规律,更好地控制管线钢室温下的组织形态,对X70管线钢进行了静态及动态热模拟试验,绘制出了相应的连续冷却转变曲线(CCT曲线),观察其组织,分析变形和冷却速度等因素对管线钢组织的影响。同时对X70管线钢的入精轧温度、终轧温度等因素控轧控冷工艺进行模拟研究。认为提高变形后的冷却速度能获得针状铁素体组织;在同一冷却速度下,动态连续冷却转变得到的组织更细密;降低入精轧温度、终轧温度,增加冷却速度能细化组织。 相似文献
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为了解奥氏体在连续冷却过程中的组织演变规律,更好地控制管线钢室温下的组织形态,对X70管线钢进行了静态及动态热模拟试验,绘制出了相应的连续冷却转变曲线(CCT曲线),观察其组织,分析变形和冷却速度等因素对管线钢组织的影响。同时对X70管线钢的入精轧温度、终轧温度等因素控轧控冷工艺进行模拟研究。认为提高变形后的冷却速度能获得针状铁素体组织;在同一冷却速度下,动态连续冷却转变得到的组织更细密;降低入精轧温度、终轧温度,增加冷却速度能细化组织。 相似文献
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普通C-Mn钢超细晶中厚板的带状组织 总被引:6,自引:0,他引:6
采用Gleeble2000热模拟试验机研究了普通C-Mn钢的再结晶规律,在实验室轧机上进行了C-Mn钢超细晶中板的轧制,并且在首钢中厚板厂工业轧机上进行了超细晶中厚板的工业试制,研究了工艺条件对中厚板带状组织的影响,分析了带状组织产生的机理。研究结果表明,在靠近静态相变温度Ar3附近的未再结晶区进行大变形量轧制(形变诱导相变),不仅可以使板材的铁素体晶粒细化甚至获得超细晶组织,而且普通C-Mn钢中厚板中的带状组织减轻1~2级;降低精轧开轧温度有利于减轻板材的带状组织;在未再结晶区控轧有利于减轻板材的带状组织;随着未再结晶区形变量增加,板材的带状组织减弱。 相似文献
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控轧控冷工艺对HQ钢组织性能的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
实验用HQ钢的控轧控冷实验表明,典型组织为多边形铁素体+粒状贝氏体。终轧温度、终冷温度和冷却速度等工艺参数对钢材的组织性能有很大的影响,可以通过各参数的合理组合,在提高强度的同时又提高韧性。 相似文献
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C Si Mn Cr Nb钢双相组织性能的柔性控制 总被引:1,自引:0,他引:1
根据C Si Mn Cr Nb试验钢的双道次变形和分段冷却热模拟试验结果,进行了试验钢控轧控冷试验,分析了工艺参数对试验钢组织和性能的影响,获得了具有不同力学性能的铁素体+马氏体或铁素体+贝氏体双相组织。结果表明,试验钢两段轧制分段冷却后550 ℃卷取获得铁素体+马氏体双相组织,屈服强度415 MPa,抗拉强度710 MPa,伸长率23.0%,屈强比0.59。500 ℃卷取得到铁素体加粒状贝氏体双相组织,与550 ℃卷取相比,屈服强度升高35 MPa,抗拉强度降低45 MPa,伸长率略微降低。 相似文献
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为提高热轧换规格首块钢头部卷取温度命中率,采用数据挖掘技术,从历史带钢冷却数据中推断出与实际带钢相匹配的卷取温度模型水冷换热学习系数,并将其应用于模型预设定计算。首先,对冷却特征参数进行识别,按照相对型、绝对型、相等型和策略型四种方式进行定义,并对实际带钢与历史带钢的各项冷却特征参数进行相似距离计算。当历史带钢的总相似距离满足要求时,将其聚类为实际带钢的相似卷,并考虑各相似卷的时间影响,计算相似权重值;随后,基于相似带钢的头部和尾部信息,建立由卷取温度预报误差、偏离学习系数回归值惩罚项和偏离默认值惩罚项等构成的目标函数以及相应的约束条件,采用梯度下降法求解该二次规划问题,通过三次优化逐步计算出学习系数参考值和表征学习系数与带钢速度及目标卷取温度呈双线性关系的两个参数;最后,根据实际带钢的穿带速度、目标卷取温度等冷却条件计算冷却设定所需的学习系数。现场应用表明:基于十万块历史带钢冷却数据驱动的模型参数即时自适应设定算法可增强卷取温度模型对带钢头部冷却的预设定能力,学习系数即时自适应设定能力随着内存中保存的历史带钢冷却数据的多样性和检索出的相似卷数量的增加而提升。 相似文献
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