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研究了平整对罩式退火生产的BH钢板力学性能和自然时效性能的影响。结果表明,平整对BH钢的BH性能有显著影响,平整延伸率在1.0%~2.0%之间时BH值有最大值;平整使得BH钢的屈服强度先下降而后上升,屈服强度最小时的平整延伸率消除了钢板单向拉伸时的屈服点延伸现象;足够的平整延伸率是BH钢抗自然时效性能的有效保证。实验结果在工业生产中得到了应用。 相似文献
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为了对济钢Q345B中厚板的常温夏比冲击吸收功进行预报并指导生产,采用神经元网络建立了冲击吸收功与化学成分、工艺参数、屈服强度及抗拉强度等因素间的关系预报模型.并分别采用实测与预测的强度值对夏比冲击吸收功进行了预报,预报结果和实测值吻合较好.在此基础上,将化学成分及生产工艺对冲击吸收功的影响进行了计算分析,得出了与基本物理冶金学规律一致的计算结果.因此,在给定化学成分、成品厚度和实测强度或强度指标可精确预报的条件下,所建立的模型能预报济钢Q345B热轧中厚板的常温冲击吸收功. 相似文献
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针对1070铝合金薄板制耳率高、屈服强度不稳定等问题,基于生产数据,采用随机森林算法建立了“成分—工艺—性能”模型。选取冷轧率、热终轧温度、Fe含量、Fe/Si(铁硅质量比)等工艺和成分作为自变量,所建立的屈服强度模型精度(R2)为0.75,制耳率模型精度为0.87。利用模型定量分析各参数对屈服强度和制耳率的影响规律。通过对模型的解析,求解出各自变量的变量权重系数和Shap值。结果表明,对屈服强度影响最显著的因素为冷轧率,二者呈正相关关系,对制耳率影响最显著的因素为Fe含量,二者呈负相关关系。同时,根据模型进行了特定工艺下的性能预报并得出了较优工艺。 相似文献
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《Baosteel Technical Research》2010,(Z1):98
To improve the quality of outstanding products like automobile steel sheet etc.,Baosteel has spared no efforts to the studying and application of Baosteel integrated process control(BPC ) and diagnosis technology.In the light of the running mode of integrated process control,analysis and diagnosis,Baosteel has realized the full process including steel making,hot-rolling,cold-rolling data traceability.The research and implementation practice of the BPC systems,which specialized on iron and steel manufacturing process,mainly based on the key input variables(KIV) and keyoutput variables(KOV),has been constructed on the plant level and corporate level.Based on the BPC system,Baosteel has established a data processing platform to monitor and analysis the process data,puts forward a efficient data gathering technology,which directly gather the data from the cross-platform of different kinds of systems,such as the plant level process computer,PLC, DCS,PCS etc.In the mean time,a unique mass data processing technology has also been developed.The system can be used to reveal the latent rules between KIV and KOV during the melting and rolling of steel products.This artcal takes the cold products for example to explain the model establishing,applying and optimizing the design between the KIV and the KOV,aims to advance the products capability.During recent years,the BPC technology has been gradually developed from the point to the line,from the line to covered the plane,it has integrated the information technology,the statistical process control technology,the quality diagnosis technology into the steel products integrated management.The BPC system has been developed as a product quality management technology fulfilled with characteristic elements and efficiency,a unique path to continuously enhance the steel products performance. 相似文献
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In galvanising line of cold rolling mill, mechanical properties, i.e. yield strength (YS) and ultimate tensile strength (UTS), are achieved by controlling the key process parameters within specified limits. In this paper, a feed-forward back-propagation artificial neural network (ANN) is proposed to predict the mechanical properties of a coil from its chemical composition, thickness, width and key galvanising process parameters. Principal component analysis is used to avoid redundancy and collinearity effects in input variables for the ANN. The model predicted the YS and UTS with an accuracy of ±10?megapascal (MPa) for 90% of the data. The model was implemented in the continuous galvanising line of Tata Steel, India. An online quality monitoring system was developed to monitor the predicted mechanical properties and process parameters of a galvanised coil. This system helps quality team in decision making. 相似文献
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基于现场生产冷轧极薄不锈钢带材表面硬度极难控制的问题,针对301S不锈钢的冷轧生产工艺进行了研究,分析了不锈钢冷轧生产过程中影响表面硬度的相关工艺参数,得出材料的抗拉强度、轧制速度、轧制油温度和压下率是影响轧后材料表面硬度的关键因素。利用BP神经网络建立了预测表面硬度的非线性映射模型,并根据此模型得出了预测数据的趋势图谱。研究结果表明,压下率的变化对冷轧不锈钢表面硬度的调节能力最强,而其他参数对硬度的影响为10HV左右。经检验,模型的预测值和实测值的相对误差为-2.63%~2.76%,预测结果准确率高,可以用于产品质量的现场在线控制。 相似文献
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为对冷轧不锈钢薄板的产品硬度控制提供指导,尝试用一个新的方法来取代试轧,既达到控制冷轧板硬度的目的,又能降低成本、提高效率。对099mm厚的经过退火的301奥氏体不锈钢薄板进行冷轧减薄,并进行室温拉伸试验,测量其维氏硬度。通过观察金相和利用X射线衍射,验证了应变诱导马氏体相变是导致301奥氏体不锈钢冷轧和拉伸时产生加工硬化的主要原因。试验结果表明,冷轧和拉伸有着相似的加工硬化趋势,综合拉伸与轧制试验数据,确定了拉伸强度与冷轧硬度之间的关系,实现了通过拉伸强度来得到对应应变下的冷轧硬度,具有很好的预见性。冷轧可以提高301不锈钢的强度和硬度,显著改善其力学性能。 相似文献
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摘要:轧制力是影响中厚板厚度精度和板型的关键因素。兴澄特钢中厚板轧机二级模型采用传统Sims公式计算轧制力,精度较低。为提高轧制力预报精度,首先基于大量历史生产数据,通过主成分分析法对影响轧制力的因素进行处理和分析,选出权重较大的影响因子;其次选取现场代表钢种进行热模拟压缩实验,在此基础上提出基于极限学习机(ELM)的综合神经网络轧制力预报模型,即先通过化学成分计算出基准变形抗力,再将其作为轧制力神经网络输入变量进行轧制力预报。建模采用10折10次交叉验证确定最佳网络隐层节点数,并用现场实际生产过程数据对网络进行训练与测试。综合神经网络模型投入现场生产,轧制力预报相对误差±10%以内占比提高15.61%,钢板头部厚度命中率提高1.9%。 相似文献
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采用烘烤硬化钢板(BH钢)改善汽车车身外表零件的抗凹陷性能 总被引:7,自引:0,他引:7
为了减轻汽车自重,节约能耗。国外广泛采用高强度钢板,并研究了采用BH钢板后对车身外表零件抗凹陷性能的影响。结果表明:BH钢冲成零件油漆烘干后的屈服强度显著提高。如果零件使用钢板的厚度不变,可以明显地提高其抗凹陷性能;如果减薄钢板厚度(减轻车重)可以保持其抗凹陷性能达到原用钢板的水平,满足使用要求。 相似文献
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为了研究Fe-6.5%Si钢极薄带的制备工艺,并获得良好的产品磁性能,以薄带铸轧试验机制备的6.5%Si钢铸带为原料,分别采用一次温轧法、二次温轧法和基于应变诱导无序(DID)原理的高硅钢室温冷轧3种工艺制备出厚度为0.1 mm的Fe-6.5%Si钢。分析结果显示,一次温轧法退火后以高强度γ织构为主,由于压下率达到90%,形变储能高,晶粒尺寸最大,铁损最低,同时磁感也最低;二次温轧的退火板除了γ织构外,还有较强的η织构,故其磁感值高于一次温轧法,该方法得到的6.5%Si钢薄带综合磁性能最优,但生产成本高,效率低;基于DID原理,对6.5%Si钢热轧板在温度为300~450 ℃、压下率为45%~65%的条件下进行温轧,实现了6.5%Si钢软化,随后可将6.5%Si钢室温冷轧至0.1 mm,此时温轧板和冷轧板内部有序相消失,基体变成无序态;室温冷轧板退火后晶粒更细,铁损略有升高。此外,室温冷轧可促进{111}<112>形变晶粒在冷轧剪切带中形核形成有利织构,因此磁感值得到更大提升;采用DID原理进行室温冷轧,效率较高,后续可通过优化退火工艺使其进一步降低铁损,该方法为薄带铸轧工艺批量生产磁性能优异的6.5%Si钢极薄带提供技术参考。 相似文献