邓天勇
,
许云波
,
袁向前
,
董毅
,
吴迪
,
刘相华
,
王国栋
金属学报
doi:10.3321/j.issn:0412-1961.2007.10.015
根据热膨胀实验测定的4种不同Nb含量低碳钢在不同连续冷却条件下先共析铁素体相变温度(Ar3),建立了一个新的铁素体形核和长大模型,用来预测含Nb低碳钢的Ar3,模型中考虑了Nb的溶质拖曳作用.结果表明,先共析铁素体相变形核长大的临界碳浓度随钢中Nb含量的增加而呈线性增大,但对温度和冷却速率的变化不敏感;在连续冷却过程中钢中Nb含量的增加会降低先共析铁素体形核温度,但当Nb含量大于0.023%之后形核温度并不会继续降低;固溶Nb会抑制铁素体相变的发生,NbC的析出会促进铁素体形核;本模型适合于Nb含量低于0.04%的低碳钢,使用该模型预测的Ar3与实测值吻合.
关键词:
含Nb低碳钢
,
先共析铁素体相变温度
,
临界碳浓度
,
形核
,
扩散
许云波
,
邓天勇
,
于永梅
,
王国栋
钢铁
在考虑动态、亚动态再结晶及静态再结晶的基础上,建立了X70管线钢的物理冶金模型,并应用于板带钢热连轧过程奥氏体再结晶、晶粒尺寸和流变应力的预测.结果表明,在合理的温度和压下条件下,应变累积可导致在精轧过程出现动态+亚动态再结晶行为,促进奥氏体晶粒的进一步细化.终轧温度的降低可引起奥氏体晶粒的粗化和残余应变的显著提高.建立了考虑晶粒尺寸和残余应变影响的平均流变应力(MFS)的人工神经网络预测模型,大大提高了热连轧过程MFS预测精度.
关键词:
人工神经网络
,
再结晶
,
晶粒尺寸
,
平均流变应力
,
残余应变
邓天勇
,
吴迪
,
许云波
,
刘相华
,
王国栋
钢铁
以SPHC为研究对象,通过遗传算法改善神经网络参数,获得最佳预测能力的神经网络,建立了带钢化学成分等因素对产品性能影响的定量关系.考虑了生产的条件和能力以及用户对力学性能的要求,通过遗传算法计算轧制过程中的温度制度参数,实现组织性能的柔性化轧制.研究结果表明,实际测量的3个温度制度参数包含在预测的温度制度参数范围内.在生产能力允许的条件下,温度制度可以控制的屈服强度波动范围约为±10%.采用遗传算法能高效地计算温度制度参数.
关键词:
热轧
,
柔性化轧制
,
精轧入口温度
,
精轧出口温度
,
卷取温度
邓天勇
,
吴迪
,
许云波
,
刘相华
,
王国栋
钢铁
以SPHC为研究对象，通过遗传算法改善神经网络参数，获得最佳预测能力的神经网络，建立了带钢化学成分等因素对产品性能影响的定量关系。考虑了生产的条件和能力以及用户对力学性能的要求，通过遗传算法计算轧制过程中的温度制度参数，实现组织性能的柔性化轧制。研究结果表明，实际测量的3个温度制度参数包含在预测的温度制度参数范围内。在生产能力允许的条件下，温度制度可以控制的屈服强度波动范围约为±10％。采用遗传算法能高效地计算温度制度参数。
关键词:
热轧;柔性化轧制;精轧入口温度;精轧出口温度;卷取温度
许云波
,
邓天勇
,
于永梅
,
王国栋
钢铁
在考虑动态、亚动态再结晶及静态再结晶的基础上，建立了X70管线钢的物理冶金模型，并应用于板带钢热连轧过程奥氏体再结晶、晶粒尺寸和流变应力的预测。结果表明，在合理的温度和压下条件下，应变累积可导致在精轧过程出现动态＋亚动态再结晶行为，促进奥氏体晶粒的进一步细化。终轧温度的降低可引起奥氏体晶粒的粗化和残余应变的显著提高。建立了考虑晶粒尺寸和残余应变影响的平均流变应力（MFS）的人工神经网络预测模型，大大提高了热连轧过程MFS预测精度。
关键词:
人工神经网络;再结晶;晶粒尺寸;平均流变应力;残余应变
邓天勇
,
许云波
,
吴迪
,
刘相华
,
王国栋
钢铁
在有限元差分法模拟温度场基础上,预测了管线钢TSCR过程的组织演变及断面分布规律,建立了考虑晶粒尺寸和再结晶影响的平均流变应力模型,提出了细晶轧制的工艺窗口.随着温度降低,精轧后几道次几乎没有再结晶发生;加大精轧区前两个道次压下量或者降低精轧入口温度可实现奥氏体晶粒细化;模型预测值与工业实测数据吻合良好.
关键词:
管线钢
,
薄板坯连铸连轧
,
再结晶
,
晶粒尺寸
,
平均流变应力
,
有限差分法
邓天勇
,
吴迪
,
许云波
,
赵彦峰
,
刘相华
,
王国栋
金属学报
doi:10.3321/j.issn:0412-1961.2009.01.011
为实现普碳钢中厚板的柔性化轧制,建立了一种新的用于制定温度制度的理论算法.首先建立最佳预测能力的人工神经网络,用于预测中厚板力学性能;然后运用遗传算法制定出温度制度,并由回归出的力学性能公式对预测结果进行验证.结果表明,通过回归法和人工神经网络均可精确地预测中厚板的力学性能,而且神经网络的预测精度比回归公式的预测精度高;终轧温度和终冷温度对力学性能的影响最大;通过温度制度和力学性能回归公式计算出的强度,与目标强度非常吻合;对同一成分的钢种,通过制定合适的温度制度可以轧制出不同强度的产品,以减缓中厚板产品大规模定制中各阶段之间的矛盾.
关键词:
普碳钢
,
中厚板
,
组织性能预测
,
温度制度
,
人工神经网络
,
遗传算法
,
柔性轧制
