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基于遗传神经网络的不锈钢带冷轧轧制力模型

为了提高工厂从国外引进的以BlandFord公式为基础的冷轧不锈钢带轧制力模型的计算精度，将基于遗传算法的BP神经网络与现有变形阻力和轧制压力解析数学模型相结合，建立了变形阻力和轧制压力修正模型。将在生产现场采集的部分过程记录数据，进行分类和预处理后作为训练样本用于训练遗传神经网络模型。将其他现场实测数据用于验证所建的轧制力模型，计算结果表明所建的轧制力模型具有较高的计算精度。

关键词: 不锈钢;轧制力;神经网络;遗传算法

钛镍形状记忆合金冷拉拔的加工硬化及再结晶

于孟 , 牛中杰 , 毛江虹 , 薛飒 , 贾兵然

稀有金属 doi:10.13373/j.cnki.cjrm.2015.08.002

通过真空感应熔炼制备了Ti-50.9Ni(％,原子分数,下同)形状记忆合金铸锭,铸锭经锻造、轧制及热拉拔至Φ2.0mm线材,对其退火后进行不同拉拔变形量的冷拉拔,并对不同冷拉拔变形量的丝材进行500 ～ 800℃退火.借助拉伸实验、X射线衍射(XRD)和金相显微镜(0M)等手段研究了Ti-50.9Ni形状记忆合金冷拉拔的加工硬化速率和再结晶,得到了Ti-50.9Ni形状记忆合金冷拉拔加工硬化规律及退火温度对冷拉拔Ti-50.9Ni合金显微组织的影响.研究结果表明,Ti-50.9Ni合金的加工硬化速率较高,平均加工硬化速率可达20 MPa·％-1以上,其加工硬化速率dσb/dε曲线分为3个区域.随着冷拉拔变形量的增加,加工硬化速率dσb/dε先降低,然后升高,再降低,在冷拉拔真应变ε分别为0和0.27时出现了极大值,其原因是Ti-50.9Ni合金冷加工时马氏体的产生、生长及相互交织,以及马氏体量随加工量的变化.进行充分冷拉拔变形后的Ti-50.9Ni形状记忆合金的纤维组织在600℃(约为0.55Tm)退火时发生再结晶现象,在700℃时晶粒将发生长大现象,且Ti-50.9 Ni合金发生再结晶的临界变形量在10％～20％之间.因此,冷拉拔加工的Ti-50.9Ni形状记忆合金的退火温度宜在600 ～ 700℃之间选择.

关键词: 钛镍 , 形状记忆合金 , 冷拉拔 , 加工硬化 , 再结晶

不同应变及失稳准则Ti-50.9Ni合金加工图研究

于孟 , 牛中杰 , 毛江虹 , 薛飒 , 杨华斌 , 曹继敏

稀有金属 doi:10.3969/j.issn.0258-7076.2013.05.004

根据动态材料模型绘制并分析了不同应变及失稳准则下Ti-50.9％ Ni(原子分数)形状记忆合金的加工图.结果表明,应变量对等轴组织Ti-50.9％ Ni形状记忆合金加工图的影响较大,Ti-50.9％ Ni形状记忆合金热加工的非稳定流动区域随着应变量的增大逐渐由低温高应变速率区域向高温及低应变速率区域扩展.在温度为700～800℃、应变速率约为0.001～0.010 s-1和温度为800 ～ 950℃、应变速率约为0.005～0.030 s-1两个区域中,真应变小于0.6时能量耗散效率值η皆大于40％,是适合Ti-50.9％ Ni形状记忆合金进行热加工的区域.基于Prasad失稳准则和Murty失稳准则得到的Ti-50.9％ Ni形状记忆合金的能量耗散效率等值线分布及塑性失稳区分布相似,且Prasad失稳准则得到的Ti-50.9％ Ni形状记忆合金加工失稳区更大一些,而Malas失稳准则确定的Ti-50.9％ Ni形状记忆合金进行热加工时的稳定变形区位于中等温度和中等应变速率区域.

关键词: 钛镍 , 形状记忆合金 , 动态材料模型 , 加工图

R2级表面镀锡基板平整轧制过程表面粗糙度控制

于孟 , 张清东 , 李瑞 , 王波

钢铁

以某厂连退机组R2级表面镀锡基板产品开发任务为依托,通过在试验生产中带钢整体取样和离线测量表面三维形貌,以工业试验方法研究揭示了双机架平整轧制过程中带钢表面粗糙度的遗传与变化规律,运用逐步回归方法针对大量实测数据建立了双机架平整轧制过程带钢表面粗糙度遗传与变化的预测模型,并根据试验掌握的带钢表面粗糙度的变化规律和拟合获得的带钢表面粗糙度预测模型,研究建立了R2级表面镀锡基板的连退平整轧制过程粗糙度控制的工艺策略、设定模型和工艺参数,形成一套R2级表面镀锡基板粗糙度控制技术.将该套技术应用于实际生产中,国内首次成功开发出R2级表面镀锡板,并且使R级表面镀锡基板粗糙度控制精度显著提高,其中满足粗糙度精度窗口[0.37μm,0.47μm]的合格率达到65.33%,基本消除了镀锡辊涂后的表面印刷图案的色差和鲜映度缺陷.

关键词: 镀锡基板 , 平整 , 粗糙度 , 三维形貌 , 双机架平整机

冷轧SUS301和SUS304不锈钢表面硬度控制工艺优化研究

于孟 , 张清东 , 何汝迎 , 李实 , 叶乃威

钢铁

基于具体生产机组设备和工艺条件,对SUS301和SUS304硬态不锈钢的冷轧生产工艺规程和工艺参数进行了研究,分析确定了硬态不锈钢生产过程中表面硬度的相关工艺参数,提出了针对硬态不锈钢生产的冷轧工艺规程调整方法,并利用BP神经网络建立了压下率设定模型,建立了宝新公司自有的硬态不锈钢表面硬度的工艺控制技术.相关技术应用于实际生产后,SUS301和SUS304硬态不锈钢产品的表面硬度控制精度明显提高.

关键词: 硬态不锈钢 , 工艺规程 , 工艺参数 , 表面硬度控制工艺 , 神经网络

基于遗传神经网络的不锈钢带冷轧轧制力模型

张清东 , 徐兴刚 , 于孟 , 瞿标 , 李实

钢铁

为了提高工厂从国外引进的以Bland-Ford公式为基础的冷轧不锈钢带轧制力模型的计算精度,将基于遗传算法的BP神经网络与现有变形阻力和轧制压力解析数学模型相结合,建立了变形阻力和轧制压力修正模型.将在生产现场采集的部分过程记录数据,进行分类和预处理后作为训练样本用于训练遗传神经网络模型.将其他现场实测数据用于验证所建的轧制力模型,计算结果表明所建的轧制力模型具有较高的计算精度.

关键词: 不锈钢 , 轧制力 , 神经网络 , 遗传算法

Ni含量和第三元素对退火态钛镍合金相变的影响

于孟 , 薛飒 , 贾兵然 , 毛江虹 , 牛中杰

稀有金属 doi:10.13373/j.cnki.cjrm.XY15031002

采用差示扫描量热仪(DSC)分析了不同镍含量(49.7％,50.0％,50.5％,50.8％,50.9％;原子分数)及加入第三元素(Fe,Cu)的退火态钛镍合金的相变特征.结果表明:当Ni含量在49.7％～50.9％范围内变化时,退火态二元钛镍合金相变只存在B2(≒)B19'一阶段相变.加入3％ Fe元素后,其退火态相变类型为B19′(≒)R(≒)B2二阶段相变.加入5％ Cu元素后,其退火态相变类型与二元钛镍合金相似,只出现B2(≒)B19′一阶段相变.对于二元钛镍合金,其各相变温度随着镍含量的增加近似呈线性降低,相变滞后△Tp随着镍含量的增加而减小,相变滞后△TS随着镍含量的增加先增大再减小.马氏体相变峰宽△TM和逆马氏体相变峰宽△TA在Ni含量为50.2％～50.4％时取得最小值.退火态二元钛镍合金的相变潜热△H随着镍含量的增加而下降.加入3％ Fe元素的钛镍合金,其相变潜热△H为3～5 J.g-1,相转变更易进行.加入5％Cu元素的钛镍合金的相变潜热△H与等原子比二元钛镍合金相当,其相变峰宽△TM和△TA皆低于二元钛镍合金,相变滞后△TS和△TP更小,分别可达到8.5和24.3℃,更适合制作高精度、快响应热驱动系统.

关键词: 成分 , 钛镍 , 形状记忆合金 , 相变

基于结构相似的CIE L?a?b?颜色信号向孟塞尔色序系统分级转换

叶程 , 刘真 , 吴光远 , 朱明

液晶与显示 doi:10.3788/YJYXS20163106.0626

针对传统数学建模法无法实现CIELAB颜色信号向孟塞尔色序系统精确转换的问题，提出一种基于结构相似的分级转换算法。首先使用Pearson相关系数分析CIELAB颜色系统与孟塞尔色序系统间的结构关系，接着在此基础上采用分级转换的方式先后得到CIELAB颜色信号对应的孟塞尔明度V、色调 H 和彩度C 三色标，并在第二级转换求色标H时使用了一种多次插值求最小色差的新方法，以保证算法的计算精度。对2735组检验样本的测试结果表明，本文算法具有良好的计算精度和可靠性，并可被广泛应用于各类图像颜色信号处理系统中。

关键词: 跨媒体 , 图像信号处理 , 颜色空间转换 , CIELAB颜色空间 , 孟塞尔色序系统