700MPa级高强度汽车大梁用钢研究与开发

根据高强度汽车大梁钢的特点和要求,通过制定合理的化学成分和生产工艺,采用铌钛微合金化成分设计以及控轧控冷技术,成功开发700MPa级热轧汽车大梁用钢。同时对该钢的组织形态和析出相分布与形貌进行了研究分析。结果表明,产品的力学性能和成型性能良好,均满足制造高强度汽车大梁的要求。     

中板坯连铸大梁钢610L的质量控制研究

针对唐钢常规板坯连铸连轧线生产大梁钢610L出现的冷弯成形分层问题,分析了缺陷产生的原因机理:冷弯成形分层问题主要影响因素为夹杂物和中间带状MnS偏析造成,MnS偏析为连铸中包过热度高及成品S高而成。通过调整LF脱硫工艺、优化连铸钢水过热度、提高二冷水强度及连铸辊缝精度等措施,有效地控制了汽车大梁钢610L内部偏析和冷弯成形分层缺陷。     

低碳微合金化汽车大梁用钢B610L的研制开发

文章介绍了通过采用合理的成分设计、洁净钢生产技术及控轧控冷工艺,实现了610MPa级汽车大梁用钢的工业生产。生产结果表明:设计开发的B610L汽车大梁用钢具备优良的微观组织,稳定的力学性能,优异的冷成型性能,能够满足多种轻型车和载重车大梁用钢加工和使用要求。     

普阳钢铁汽车大梁钢700L的研制开发

介绍了普阳钢铁汽车大梁钢700L的研制开发过程,阐述了低C低Si高Mn加Ti和Nb的微合金化成分设计、控轧控冷工艺对钢的微观组织及力学性能的影响。实验表明普阳钢铁生产的汽车大梁钢700L性能符合技术指标。     

610MPa级汽车大梁钢生产实践

莱钢采用合理的成分设计、洁净钢生产技术及控轧控冷工艺,实现了610MPa级汽车大梁用钢的工业生产,产品综合性能优良,屈服强度550MPa,抗拉强度652MPa,延伸率27%,组织以F+P为主,铁素体平均晶粒度达到12级,有效率为50%时的疲劳强度为635MPa,完全满足了用户的使用需求。     

高强度汽车大梁钢800L组织和性能研究

采用低碳、铌钒钛微合金化成分设计及控轧控冷工艺在实验室进行了汽车大梁钢800L研制,研究了化学成分、加热保温温度和轧制及冷却工艺,进行了力学性能测试和显微组织分析.结果表明,试制的800L经1250℃保温后进行两阶段轧制,设定终轧温度860℃,轧后进行层流冷却,终冷温度600℃,得到力学性能优良的800L汽车大梁钢,其屈服强度、抗拉强度、断后伸长率分别为753 MPa、845 MPa、18.5％,180°弯曲试验合格.     

武钢高强汽车用钢板开发和应用研究进展

高强钢和先进制造技术是实现汽车轻量化制造的有效途径。武钢研制开发出了一系列的高强度汽车钢板,包括高强IF钢、烘烤硬化BH钢、高强低合金HSLA钢、双相DP钢、TRIP钢、TWIP钢等的冷轧连退、热镀锌钢板,以及强度1 300 MPa级及以上的热冲压成形钢板,满足汽车整车制造需求。同时,武钢积极开展用户技术研究,通过先期介入EVI技术服务,以及热冲压成形、柔性辊压成形等先进制造技术开发,为汽车轻量化设计与制造提供支持。     

热成形温度对高强钢方管组织及性能的影响

为了克服传统辊弯工艺和设备对室温下高强钢的影响,提出弯角局部感应加热辊压成形工艺制备高强钢方管,并通过单向拉伸试验、断口形貌观察、微观组织扫描电镜观察和X射线衍射分析研究热辊压成形温度对高强钢方管弯角处组织及力学性能的影响.结果表明,随着温度的升高,弯角力学性能得到明显的改善,断口形貌由室温下解理断裂逐渐过渡为韧性断裂,弯角处微观组织由板条状贝氏体向粒状贝氏体发展且多边形铁素体晶粒开始长大,方管外表面周向和纵向残余应力都明显降低且分布更加合理.综合实验分析,高强钢方管热辊压成形工艺的最佳温度为650℃.     

800 MPa汽车大梁用热轧带钢的开发

太钢开发的800 MPa汽车大梁用热轧带钢,在C-Si-Mn化学成分基础上添加了Nb、Ti、Mo等合金元素复合强化,冶炼中对夹杂物进行球化处理,采用热连轧控扎控冷工艺,通过细晶、析出和相变强化机制来实现机械性能的良好匹配。研制结果表明,该钢具有冷成型性好、性能波动小、冲压合格率高等特点,是制作汽车大梁钢的理想材料。     

先进高强度汽车用钢板研究进展与技术应用现状

综述了第一、二、三代先进高强度汽车用钢的理论研究与生产现状,并具体介绍了辊压成形、液压成形、热成形、百足成形和链模成形等几种先进高强钢应用技术的最新进展。先进高强度用钢成分与性能体系趋于完备,强塑积从10GPa·%到60GPa·%钢种的研发与应用极大地满足了汽车轻量化选材与用材的需求,可以预见兼具高强度与高塑性的第三代先进高强度汽车板是未来发展的方向,将得到越来越广泛地应用。先进高强度用钢仍有很多与生产相关的技术需要突破,应用技术的开发也需要加大力度。     

基于改进降噪自编码器半监督学习模型的热轧带钢水梁印识别算法

针对水梁印识别困难且工作量大问题,提出一种基于改进降噪自编码器半监督学习模型的热轧带钢水梁印识别算法。该算法在降噪自编码器（Denoising auto-encoder, DAE）的基础上对编码层的每一层添加随机噪声,在隐藏层后添加分类层,并对数据添加伪标签,在解码的同时进行分类训练,使得DAE具有半监督学习能力。通过提取热轧带钢粗轧出口温度数据中的温差特征,用相应特征对模型进行训练。实验结果表明,算法能够准确识别出带钢的水梁印,在模型精确度上,与主流分类识别模型对比,提出的模型在带标签样本数量较小时,分类精度相比其他模型高5.0%～10.0%;在带标签样本数量较大时,提出的模型分类精度达到93.8%,现场能够根据模型的识别结果提高生产效率。      

用热连轧机生产厚规格高钢级管线钢的思考

阐述了管线钢板卷生产与制管行业的现状及发展趋势，分析了用热连轧机生产厚规格高钢级管线钢的难点，探讨了实际生产中出现的问题，提出了一些对策意见，并介绍了宝钢在这方面的生产实绩与经验。     

厚规格热轧带钢高精度卷取温度控制模型

卷取温度是影响带钢组织性能的重要工艺参数.在生产实践中,如何提高厚规格带钢卷取温度的控制精度是一个难点.针对厚规格带钢在层流冷却过程中的工况特点,提出了温度场计算模型和对流换热系数模型的改进方法,并开发了一种全新的基于相似策略的自适应模型,以改善卷取温度前馈控制效果.经现场应用证明,本文提出的方案能有效提高厚规格带钢的卷取温度控制精度,其中厚度大于12 mm的带钢平均命中率可达到94.9%.     

静电涂油技术研究

在油液带电的静电涂油机中，接高压直流电源负极的刀形喷油梁与接地的带钢（或钢板）之间产生高压静电场，从喷油梁刃口狭缝中流出的油液直接带电，在强电场中雾化后吸附在带钢（板）表面上，实现“静电涂油”。喷油梁结构型式与直流电源输出电压是影响静电涂油的主要因素。     

汽车大梁钢带轧制过程温度场的数值模拟

汽车大梁钢带的温度及分布对组织性能和残余应力有直接的影响。为优化轧制工艺和提高最终产品的质量,通过对轧件轧制过程传热关系的分析,采用有限元法对汽车大梁钢带轧制过程温度场进行了数值模拟,得到了轧制过程的温度场,模拟结果与现场实测值吻合。     

冷轧薄板的性能及用途分类综述

根据冷轧板带产品及其延伸产品的工艺流程和加工深度分类,阐述碳钢的热轧酸洗板带、全硬板带、普冷板带、涂镀板带的生产工艺,产品性能和用途。以碳钢的合金组元及强化机理分类,论述冷轧板带产品的各等级冲压用钢和结构用钢钢种的强化机理、性能和用途。     

大型冰箱用500MPa级重型冷轧滑轨钢研究

采用低合金高强钢和碳素结构钢两种成分设计,试制了大型冰箱用500 MPa重型冷轧滑轨钢。对钢的力学性能、组织和成形性能等进行了对比分析,结果表明,碳素结构钢较低合金高强钢更适用于重型冷轧滑轨钢。     

Crown Prediction of Hot-Rolled Silicon Steel Using Transfer Learning Network Fused with Whale Optimization Algorithm

Massive amounts of data are generated during hot strip production in the hot-rolling metal forming process; the resultant dataset is sufficient for model learning in strip steel crown prediction. However, the data of high-grade nonoriented silicon steel are limited, and the rolling process parameters differ, resulting in poor crown prediction. Herein, a model based on the whale optimization algorithm and transfer learning to predict the crowns of hot-rolled high-grade nonoriented silicon strip steel is presented. The model is composed of convolutional and linear layers. The whale optimization algorithm is used to optimize the hyperparameters and obtain an optimal model during pretraining. The model is then fine tuned based on insufficient silicon steel data to achieve model migration. The application results show that the correlation coefficient reaches 0.993, which is the highest prediction accuracy among the comparison models. Furthermore, the root mean square error is 1.14 μm, and the hit rate within 4.0 μm of the crown deviation reaches 99.502%. In addition, the influences of four parameters on the crown of the silicon steel strip are studied based on the response surfaces. The results indicate that the proposed model can efficiently predict silicon steel strip crowns.     

模糊互补矩阵法在带钢表面质量评价中的应用

 板带钢表面质量已成为钢铁市场竞争的关键性指标之一。由于变差或失效广泛存在于连铸钢坯、轧制设备、加工工艺等环节中,致使板带钢表面产生的缺陷属性各异、程度不同。结合生产实际,将带钢表面质量评价抽象为缺陷属性的权值确知且属性值能以模糊语言形式给出的多属性决策问题。定义模糊语言区间度表达式,构造互补判断矩阵,求出排序向量进而对钢卷表面质量评价进行排序。实例表明该方法可行、简洁、有效、易于计算机计算。     

冷轧深冲钢带边部发硬原因分析

某公司2008年5—7月出现大批量的冷轧深冲钢带质量异议,客户反映在冲压成型过程中大量出现冲压破裂。该公司通过大量的数据分析以及不同温度退火工艺试验,分析出了冷轧深冲钢带边部（宽度方向）发硬的主要原因,从根本上杜绝了边部发硬质量异议的发生。