基于BP神经网络的CSP生产线轧制力预测模型

使用数学模型和BP神经网络相结合的方法对轧制力进行预测。与大多数神经网络仅选取轧制变量作为输入量不同,该BP神经网络增加了喷油量和轧制力模型计算值作为输入变量以考虑摩擦对轧制力的影响,避免过大的轧制力预测偏差,从而形成了11×7×1的网络结构,并和轧制力模型组合构成CSP生产线轧制力预测模型。结果表明:该神经网络模型预测值与实测平均值的平均相对误差仅为1.08%,轧制力模型的平均相对误差为6.32%,该神经网络对轧制力实测平均值的跟踪能力更好,有较高的工程应用价值。     

奥氏体化温度对含Nb轴承钢析出相的影响

对30CrNiMoNb钢不同奥氏体化温度下析出相进行了研究,结果表明,钢在热轧态时NbC大量析出有效地防止晶粒长大,使基材获得细小原始奥氏体晶粒。钢淬火时,当淬火温度低于1050 ℃时,NbC析出相部分固溶于奥氏体,但未固溶NbC可起到钉扎作用,抑制奥氏体晶粒长大,保证30CrNiMoNb钢获得细晶组织;当温度高于1050 ℃,NbC部分固溶于奥氏体,未固溶部分出现明显长大,对奥氏体晶粒的钉扎作用减弱,导致奥氏体晶粒长大。     

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通过对武钢开发的的耐大气腐蚀钢（WQ450GN）的力学性能和微观组织的检测和分析,结果表明：该材料力学性能优良,微观组织为细小的多边形铁素体＋少量贝氏体组织,析出的第二相主要为细小稳定的（Ti,Nb）（C,N）和少量的ε-Cu,这些析出的第二相对材料性能提高起到至关重要的作用,其强化机制为细晶强化、析出强化及相变强化。     

热处理对高强韧船舶用钢板组织及性能的影响

采用光学显微镜和力学性能测试设备研究了不同热处理方式对550 MPa级高强度船板组织和性能的影响。结果表明:随正火温度的升高(低于860℃),组织的变化并不明显,均为铁素体+粒状贝氏体+M/A;继续升高温度,铁素体晶粒尺寸明显粗大,带状组织减轻;钢板的屈服强度、抗拉强度都下降,屈服强度不能满足标准要求。高温热处理再经回火后,组织中的M/A岛几乎完全分解;屈服强度、伸长率及低温冲击韧度明显提高,抗拉强度下降。在高出Ac3点0~40℃进行正火+650℃回火处理,钢板的综合力学性能最佳。     

奥氏体化温度对30CrNiMoNb钢析出相的影响

对30CrNiMoNb钢不同奥氏体化温度下析出相进行了研究,结果表明,钢在热轧态时Nb C大量析出有效地防止晶粒长大,使基材获得细小原始奥氏体晶粒。钢淬火时,当淬火温度低于1050℃时,Nb C析出相部分固溶于奥氏体,但未固溶Nb C可起到钉扎作用,抑制奥氏体晶粒长大,保证30CrNiMoNb钢获得细晶组织;当温度高于1050℃,Nb C部分固溶于奥氏体,未固溶部分出现明显长大,对奥氏体晶粒的钉扎作用减弱,导致奥氏体晶粒长大。     

热轧润滑技术的探讨与应用

主要介绍了热轧工艺对润滑剂的性能要求和热轧润滑机理、作用及应用方式,并结合当今钢铁行业微利甚至亏损的背景,强调了润滑技术在热轧生产中应用的目的和意义。