电磁离心铸造管坯缩松形成机理的探讨

实验发现，当磁感应强度较大时，电磁离心铸造0Cr17Mn14Mo2N管胚塑性下降。拉伸断口观察表明，性能下降是由于管坯中出现了缩松。通过数值模拟和分析得出，较大的磁感应强度造成凝固界面前沿附近金属熔体力倍数过低是在管坯中缩松的原因。此外，数值模拟结果还表明，电磁离心铸造过程中，适当地提高离心机转数能够防止在管坯中形成缩松。     

退火温度对铸轧高磷钢冷带力学性能的影响

在双辊薄带铸轧机上制备了表面质量良好、P含量高达0.15%的新型高磷钢薄带;研究了该高磷钢薄带冷轧后的退火制度及退火温度对其显微组织和力学性能的影响。结果表明,退火温度为750℃时高磷钢冷轧薄带能够获得最佳强塑性组合,其抗拉强度可达435MPa,屈强比为0.72,伸长率可达32.5%,达到常规耐候钢的使用标准。     

方坯连铸机二冷水动态控制模型的研究

研究和开发基于热传输理论的方坯连铸机二冷水在线控制模型-目标表面温度控制模型,实现二冷区凝固状态的动态模拟,各回路配水参数的实时计算.并以首钢三炼钢厂2号连铸机40Cr方坯为研究对象,分析拉速和过热度等参数对铸坯表面温度和凝固状态的影响,同时也讨论了由于某种原因、某段供水量产生波动时,在不同的控制方法下,对后续冷却段温度变化的影响.     

高锰氮奥氏体不锈钢塑性变形机制及组织-性能的研究

研究了Fe-22Cr-25Mn-2Si-0.7N型奥氏体不锈钢在不同工艺条件下的组织结构及其力学性能.此种奥氏体不锈钢,不仅可节约贵重金属镍,且具有较高的强度和塑性,具有在弱腐蚀环境中代替304等含镍不锈钢的可能性.探讨了两种不同的成型条件下这种奥氏体不锈钢的性能.首先,奥氏体不锈钢经过模铸热轧成4 mm的板材,分别在1323,1373和1473 K下固溶处理30 min后淬火至室温.对其力学性能的检测发现,最佳固溶处理温度为1373 K.在此条件下可以得到较好的强度、塑性及成型性综合性能(屈服强度为580 Mpa,抗拉强度930 Mpa,延伸率为45%,屈强比为0.62).另外,利用双辊铸轧的方法探讨了这种不锈钢的薄带近终型成形工艺,得到了屈服强度为500 Mpa,延伸率为15%的铸态薄带.采用XRD,OM,SEM和TEM对不锈钢的显微组织进行了分析和检测.结果发现,变形孪晶是影响高锰氮不锈钢塑性变形的重要机制.     

高合金无缝管管坯生产新工艺的研究

研究了电磁离心复合外场下形成的0Cr17Mn14Mo2N不锈钢管坯的凝固组织与力学性能。实验结果表明，在离心铸造过程中施加合适的磁感强度能够有效地改善0Cr17Mn14Mo2N不锈钢管坯的凝固组织，并使其冲击韧性、伸长率分别由普通离心铸态管坯的37J／cm^2和40％增大到119J／cm^2和56％。进而利用该工艺制取的铸态管坯成功地生产出0Cr17Mn14Mo2N无缝管材。     

退火时间对0.15%P铸轧耐候钢冷轧薄带组织性能的影响

使用双辊薄带铸轧机制备磷含量(质量分数)高达0.15%的耐候钢薄带,研究了退火时间对其组织性能的影响。结果表明,退火时间为40 min时,可获得细小的铁素体+珠光体组织。在本文的退火时间内耐候钢薄带的屈强比均小于0.8,加工硬化指数均大于0.2。随着退火时间的延长,其抗拉强度呈缓慢下降趋势,屈服强度先下降后基本保持不变。明确了局部出现细晶组     

电磁搅拌对离心铸造0Cr17Mn14Mo2N管坯组织和性能的影响

在离心转速和浇注温度恒定的条件下,考察了０Ｔ至０１８Ｔ不同强度稳恒电磁场对离心铸造０Ｃｒ１７Ｍｎ１４Ｍｏ２Ｎ不锈钢铸态组织和室温加工性能的影响。试验结果表明,铸态组织中的残余铁素体随磁场强度的提高而由不均匀的长条状变为粗化的块状组织,且分布均匀,促使铸坯塑性提高。磁场强度达到临界值００８Ｔ之后,残余铁素体随着磁场强度提高而细化,分布弥散,使铸坯塑性下降。分析表明,造成这种性况的原因是电磁场同时起到两方面的作用,一方面促使铁素体形成元素向核心偏聚,增加铁素体的稳定性,粗化残余铁素体;另一方面增加晶核数量。     

电磁搅拌对离心铸造Ocr17Mn14Mo2N管坯组织和性能的影响

在离心转速和浇注温度恒定的条件下,考究了０Ｔ至０．１８Ｔ不同强度稳恒电磁场对离心铸造０Ｃｒ１７Ｍｎ１４Ｍｏ２Ｎ不锈钢铸态组织和室温加工性能的影响。试验结果表明,铸态组织中的残余铁素体随磁场强度的提高而由不均匀的长条状变为粗化的块状组织,且分布均匀,促使铸坯塑性提高。磁场强度达到临界值０．０８Ｔ之后,残余铁素体随着磁场强度提高而细化,分布弥散,使铸坯塑性下降。     

方坯连铸机结晶器凝固传热的模型研究

开发了方坯连铸机结晶器内非稳态凝固传热的计算软件，能够预测结晶器内的温度分布和坯壳厚度。模型考虑了凝固时横、纵向以及角部气隙的存在所造成的传热不均匀。同时，采用等效比热法处理了凝固前沿产生的结晶潜热。并以生产厂方坯为研究对象，得出了结晶器温度分布规律、凝固坯壳生成规律，分析了拉速对铸坯温度和坯壳厚度的影响。结果表明，经模型计算得出的铸坯温度和结晶器出口处坯壳厚度值与现场测定的温度和拉漏数据基本相符。     

基于神经网络的连铸坯表面纵裂预测

针对铸坯质量预报问题,利用人工神经网络中的BP算法建立原始化学成分和连铸生产的主要工艺参数与产品最终质量之间的关系,并开发出专门的应用软件.软件共分3部分:数据处理部分、人工神经网络训练部分、运用成熟网络预报部分.该预测方法的特点是直观、方便、稳定.数据均从稳定生产的现场取得.采用神经网络对D32-1钢的铸坯质量进行预报,经过上千次训练后,产品质量的预报值与实际值拟合良好,预报结果的相对误差很小.