SS400钢板表面纵裂纹分析及实验研究

针对SS40钢板在生产过程中产生的表面纵向裂纹现象进行研究与分析.结果表明,钢板表面纵向裂纹大部分分布在钢板宽度方向的2个1/4区域内,裂纹的长度一般在0.5~2 m,宽度均小于1 mm,深度为0.1~0.2mm.进一步分析后认为,该种表面缺陷产生于连铸结晶器内,在随后二冷区的强冷和加热炉的加热过程中,裂纹得到了进一步的扩展.     

基于人工神经网络的SS400钢板力学性能预测

寻求微观组织与性能的定量关系一直是研究开发离线与在线预测系统的关键问题，针对热轧带钢SS400性能预测系统，提出了基于Matlab神经网络工具箱的神经网络解决方案．该模型采用前向神经网络，在利用BP算法的基础上，为了克服常规BP学习算法的缺陷，Matlab神经网络工具箱对常规BP算法进行了改进，采用更有效的数值优化方法，如Levenberg—Marquardt优化方法，建立了化学成分和生产的主要工艺参数与产品力学性能之间的关系．结果表明影响板带屈服强度、抗拉强度和延伸率三者的显著因素为钢板厚度和含碳量．     

Ca-RE复合处理对薄板钢SS400夹杂物的影响

通过热力学计算、试验测定、金相观察、扫描电镜、能谱分析及背散射衍射分析,系统研究了Ca-RE复合处理对钢中夹杂物的影响.在钢洁净度大幅度提高的条件下,钙与微量稀土稳定地实现了净化钢液、变质夹杂物和微合金化的作用.     

初始动态再结晶过程中的位错动态行为

从研究位错动态行为出发，提出了一种新的动态再结晶理论，并通过求解发生初始动态再结晶时位错攀移速率与滑移速率之比的临界值，建立了相应的热变形参数之间的物理关系。     

Q235钢CSP轧制时动态再结晶行为研究

利用Gleeble-1500热模拟实验机研究Q235钢连铸坯CSP轧制时在高温变形过程中的动态再结晶行为。结果表明,在高变形温度和低应变速率条件下Q235钢易发生动态再结晶;在回归相应的数学模型后,建立了Q235钢的热变形方程式。对Q235钢连铸坯热变形后的组织进行分析,发现奥氏体发生动态回复后转变的铁素体组织中也有动态再结晶晶粒。     

铌对弹簧钢60Si2MnA动态再结晶的影响

在Gleeble-1500热模拟实验机上研究含铌弹簧钢的动态再结晶行为,用透射电镜对铌的析出物进行观察,并分析铌对弹簧钢动态再结晶的影响。结果表明,含铌弹簧钢易发生动态再结晶,在温度为850-1050℃、变形速率为0.1-20 s^-1条件下均发生动态再结晶;在变形速率为5 s^-1的条件下,60Si2MnA动态再结晶的发生推迟50℃左右;在低温情况下,铌推迟60Si2MnA动态再结晶的主要原因是Nb（C,N）的析出及其钉扎作用。     

微合金元素对重轨钢动态再结晶及其显微组织的影响

应用Gleeble-1500D热模拟试验对重轨钢进行单道次压缩实验,测定不同终轧温度下的真应力-真应变曲线,并用扫描电镜观察变形后空冷的显微组织,研究不同终轧温度和微合金元素V,Nb和Re对重轨钢动态再结晶及显微组织的影响.结果表明,V,Nb和Re能显著地抑制形变奥氏体的动态再结晶.在终轧温度较高时仍能得到细小均匀的显微组织.     

动态再结晶细化模型

本文推导了稳定动态再结晶过程中，奥氏体晶粒直径同流变应力的关系模型σ／μ＝Ｃ（Ｄ／ｂ）￣（－ｎ）Ｄ，并建立了ｎ_Ｄ理论模型及表象模型。结果表明，ｎ_Ｄ的预测值同实验事实取得了广泛的一致：０．５＜ｎ_Ｄ＜１。证明了Ｄ－σ理论模型同广义Ｈａｌｌ－Ｐｅｔｃｈ公式的一致性。提出了细化动态再结晶晶尺寸的途径。     

手工电弧焊SS400钢焊接接头组织及硬度研究

采用不同热输入手工电弧焊对8nm厚SS400钢板进行焊接性试验,并通过金相观察和显微硬度测定得到了接头显微组织分布及硬度变化规律。试验结果表明,当焊接热输入为16kJ／cm时,焊接接头存在未焊透的现象;随焊接热输入的增加,热影响区的苋度从1．9mm增大到4．3mm,粗晶平均直径也咯有增大;热输入达到27kJ／cm时,焊缝组织得到较多的针状铁素体,但过热粗晶区晶粒粗大,占整个热影响区的比例达到了52％;不同热输入各区域的显微硬度较母材均有所提高,热输入为27KJ／cm时,焊缝硬度较母材增大30％左右,达到最大增幅．     

316LN热变形行为及动态再结晶晶粒的演变规律

采用热压缩试验研究了316LN不锈钢在温度1250℃-900℃,应变速率0．005s^-1～0．5s^-1,变形程度50％条件下的变形行为和组织演变;分析了变形参数对应力-应变曲线的影响规律,计算获得了该钢热变形应力指数和激活能;并通过动态再结晶晶粒演变规律的研究,建立了该钢热变形动态再结晶图,以及动态再结晶晶粒演变规律模型。研究结果可为316LN不锈钢锻造过程晶粒细匀化的控制提供科学的依据。     

稀土铈镁复合变质剂对SS400钢中夹杂物的影响

在实验和检验分析的基础上,以稀土铈、镁为微合金元素,加入到SS400钢中,探讨了变质处理对SS400钢中夹杂物的影响,对不同稀土铈、镁含量的SS400钢中夹杂物形态、分布和夹杂物等级情况进行对比研究.结果表明,稀土铈、镁可以使钢中夹杂物变质、细化并弥散分布.     

稀土对4145H钻铤钢动态再结晶的影响

应用Geeble-1500D热模拟试验机分别对稀土含量为6×10-6和16×10-6的钻铤钢进行单道次压缩实验,测定其不同终轧温度下的真应力-真应变曲线,采用应变速率0.01 s-1,变形量60%,终轧温度为850,950,1050,1150℃,研究不同稀土含量,不同终轧温度对钻铤钢再结晶的影响。结果表明,稀土含量为16的钻铤钢能显著地抑制形变奥氏体的动态再结晶。     

Q345B钢动态再结晶动力学模型研究

在Gleeble1500热模拟机上进行Q345B钢单道次压缩变形实验,得到其真应力-真应变曲线,结合加工硬化率曲线,确定了Q345B钢动态再结晶临界应变εc、峰值应变εP和稳态应变εs。根据实验结果得到Zener-Hollomon方程和动态再结晶状态图,利用Johnson-Mehl-Avrami（JMA）方程法得到再结晶体积分数实际值,采用3种不同的再结晶体积分数预报模型对实验数据进行回归,并对再结晶体积分数实测值和预报值进行对比。结果表明,Epsilon-S／Epsilon-C模型精度最高,Epsilon-S模型精度次之,Epsilon-P模型精度最差。     

HRB400级20MnSiV钢筋电渣压力焊施工

文章介绍了HRB400级20MnSiV钢筋电渣压力焊施工.     

合肥王小郢污水处理厂进水COD与SS相关性分析

COD和SS为城市污水处理厂日常监测项目.通过对合肥王小郢污水处理厂2006-2008年进水COD和SS数据进行分析,找出了两者之间的线性关系,建立了回归方程.从而得出用已测定的SS来预测COD的简便方法,对污水厂的运行具有实际应用价值.     

Determination of the dynamic recrystallization kinetics model for SCM435 steel

The flow stress behavior of SCM435 steel was studied by using a MMS-200 thermal simulation machine, under the conditions with deformation temperatures of 1023–1323 K and strain rate of 0.01–10 s^?1. The experimental results indicated that the critical strain would get smaller with the increment in temperature and the decrement in strain rate, leaving the dynamic recrystallization easier to occur. The peak stress constitutive equation of SCM435 steel under high temperatures was established by the form of hyperbolic sine, and the activation energy of deformation under high temperature was obtained by regression equation. The critical strain ? _c for dynamic recrystallization was accurately derived from the θ-σ curve containing strain hardening rate θ and flow stress σ. Then the correlation between peak stress, peak strain, critical stress, critical strain and the parameter Z was further obtained. The Avrami kinetic equation of dynamic recrystallization for SCM435 steel was developed from stress-strain curve, and the Avrami exponent m was abstracted. Observations also indicated that the Avrami constants would decrease with increments in temperature, but increase with increments in strain rate. The Avrami constant took small influence from the deforming temperature, but significant influence from strain rate, and the correlation between Avrami constant and the strain rate was obtained by regression equation.