热处理过程大型铸钢件变形的三维动态测量

本文提出了一种新的铸件变形三维动态测量方法—固定方位角测量法,解决了热处理过程高温无标志点情况下大型铸钢件变形的三维动态测量问题,并建立了相应的数据分析方法.采用该方法对某工厂正火过程强制风冷阶段大型水轮机叶片铸件的翘曲变形行为进行了三维动态测量,获得了整个叶片的翘曲变形过程,并对叶片翘曲变形的测量误差进行了分析.测量结果表明,固定方位角法能有效用于高温和无标志点情况下大型弱刚度铸件翘曲行为的三维动态测量,为研究热处理过程的铸件变形提供了新的方法.     

工艺参数对高强度钢强度及韧性的影响

通过两阶段控制轧制加快速冷却,综合利用细晶强化、相变强化和析出强化等强化机制获得了满足了国标GB/T 16270-1996中Q550和Q620要求的高强度钢板。通过光学显微镜、扫描电镜和背散射衍射手段研究了终冷温度及终轧温度对力学性能的影响。结果表明,随终冷温度降低,屈服强度、抗拉强度和屈强比升高;终轧温度高不利于组织的细化,导致强度和韧性降低;随终冷温度升高,M-A岛的尺寸增大,体积分数增多,不利于韧性和塑性的提高。     

TWIP钢Fe-23Mn-2Al-0.2C的组织及拉伸变形机制

研究了TWIP钢Fe-23Mn-2Al-0.2C固溶处理后的组织演变和拉伸变形行为,并对其变形机制进行了探讨。结果表明:随固溶温度升高,实验钢的晶粒尺寸逐渐增大,屈服强度和抗拉强度均降低,伸长率增大,强塑积先增大后减小,在900℃时达到最高;实验钢的拉伸变形呈现连续屈服,同时随固溶温度升高,加工硬化速率(dσ/dε)与真应变(ε)的变化关系由2阶段变为3阶段。通过OM和TEM观察显示,随着晶粒尺寸的增加,变形过程中形变孪晶数量增多,孪晶诱导塑性(TWIP)效应增大。     

低碳钢表面氧化铁皮在连续冷却过程中的组织转变

实验室条件下研究了低碳钢表面氧化铁皮在连续冷却过程中的组织转变,分析了卷取温度和冷却速率对Fe1-yO相变的影响。在不同连续冷却条件下,最终的氧化铁皮结构可分为两类,第一类氧化铁皮只包含先共析Fe3O4和残余Fe1-yO;第二类氧化铁皮由共析组织、先共析Fe3O4和少量残余Fe1-yO组成。结果表明,低冷却速率有利于共析反应的发生。在400~500℃,Fe1-yO最不稳定,在该温度区间卷取,最终氧化铁皮中将出现大量的共析组织。当卷取温度远高于570℃,Fe2+在Fe1-yO中扩散,使Fe1-yO的阳离子空位浓度降低,稳定性提高,这种Fe1-yO的共析转变需要更长时间,最终的氧化铁皮中共析组织含量较低。     

海洋柔性立管用钢的疲劳断裂行为

采用GPS100高频疲劳试验机研究了海洋柔性立管用钢在温轧工艺下的疲劳断裂行为。结果表明,海洋柔性立管用钢疲劳寿命随加载应力幅的升高而不断下降;疲劳裂纹产生于试样表面,裂纹源区可见变形带及河流花样,裂纹扩展区存在大量二次裂纹,瞬断区疲劳裂纹呈韧性断裂特征。在疲劳裂纹扩展过程中,裂纹的扩展能力因大角度晶界的铁素体和高强度贝氏体的相互作用而受到限制,同时在晶界处形成的二次裂纹同样可减缓扩展速率,达到提高疲劳寿命的效果。     

RAL关于钢材热轧信息物理系统的研究进展

回顾了轧制技术及连轧自动化国家重点实验室(RAL)关于热轧钢材组织性能预测与控制-热轧钢材信息物理系统(CPS)研究项目的发展历程,分析了各个发展阶段的主要研究内容和取得的重要进展及应用情况,最后展望了CPS应用于钢铁智能制造的前景。     

异构片层结构304不锈钢的制备及其力学性能

采用形变诱导马氏体退火逆转变工艺制备了异构片层结构(HLS)的304奥氏体不锈钢。通过扫描电镜和X射线衍射仪分析了304奥氏体不锈钢的显微组织和物相组成,并采用室温拉伸试验研究了其力学性能。结果表明,通过变形量为34%的热轧、75%的冷轧以及700 ℃退火12 min后,试验钢中的马氏体相逆转变为奥氏体相,部分残留奥氏体发生再结晶,获得了由微米再结晶晶粒与超细晶/纳米晶晶粒以及残留奥氏体晶粒组成的异构片层结构,微米再结晶晶粒和残留奥氏体被超细晶/纳米晶晶粒所包围。异构片层结构304奥氏体不锈钢的屈服强度为940.1 MPa,断裂总延伸率为43.1%,获得了良好的强度-塑性匹配。     

射流倾斜角度对热轧无缝钢管冷却均匀性的影响

为了获得射流倾斜角度对热轧无缝钢管冷却效率及均匀性的影响规律,运用Fluent软件对单股倾斜射流冲击冷却热轧无缝钢管的流动特点及传热特性进行了有限元模拟。研究了不同射流倾斜角度下无缝钢管表面剪切力、湍流动能及压力分布特点,并获得冲击点处热流量及钢管1/2厚度处温度的变化曲线。结果表明,射流倾斜角度对钢管表面剪切力、湍流动能及温度分布具有显著的影响;随着射流倾斜角度的增加,钢管表面剪切力及湍流动能非对称性逐渐增加,且在顺流方向3°附近出现最大值;从钢管1/2厚度处温度分布发现,随着射流倾斜角度的增加,换热效率及温度均匀性得到了改善,先升高后降低;通过标准差计算,当入射角θ=10°时,冲击点两侧温度均匀性最佳。     

Self-Learning and Its Application to Laminar Cooling Model of Hot Rolled Strip

The mathematical model for online controlling hot rolled steel cooling on run-out table （ROT for abbreviation） was analyzed, and water cooling is found to be the main cooling mode for hot rolled steel. The calculation of the drop in strip temperature by both water cooling and air cooling is summed up to obtain the change of heat transfer coefficient. It is found that the learning coefficient of heat transfer coefficient is the kernel coefficient of coiler temperature control （CTC） model tuning. To decrease the deviation between the calculated steel temperature and the measured one at coiler entrance, a laminar cooling control self-learning strategy is used. Using the data acquired in the field, the results of the self-learning model used in the field were analyzed. The analyzed results show that the self-learning function is effective.     

Internal frictions of austenitic stainless steels at low temperature

Internal frictions were measured for three types of austenitic stainless steel, AISI 304, 310S and 316, in the temperature range 4–300 K. The intrinsic friction is presented in terms of the quality factor of a 20 kHz eigenmode vibration of discs made from each material. Temperature dependence is also given for the resonant frequency of each disc. These mechanical properties show some peculiarities at low temperature.