Nb-Ti微合金化热轧多相钢的组织和性能

通过两阶段控轧和随后的三段冷却,获得了14mm厚的Nb-Ti微合金化热轧多相钢板.利用光学显微镜、扫描电镜、透射电镜、X射线衍射(XRD)、电子背散射衍射(EBSD)和力学性能测试等手段对其组织和性能进行了研究.结果表明,试验钢的显微组织由铁素体、贝氏体和少量马氏体组成;其平均屈服强度为518MPa,抗拉强度为616MPa,延伸率高达41%;组织中大量的铁素体大角度晶界、近似等轴状铁素体晶粒和较小尺寸贝氏体束的存在,大大提高了试验钢的塑性;铁素体和贝氏体组织的细化,细小的(Nb,Ti)C粒子以及铁素体晶粒和贝氏体板条内的位错提高了试验钢的强度.     

人工鱼群神经网络在热连轧卷取温度预报中的应用

卷取温度预报结果对热轧带钢的成品性能具有重要影响。人工鱼群算法是新近提出的寻优策略,具有良好的克服局部极值、获得全局极值的能力。建立了一种人工鱼群神经网络预测模型,利用人工鱼群算法训练神经网络的权值,并将该神经网络用于卷取温度预报。通过某钢厂现场实测数据对该模型进行离线训练和对比测试,结果表明,该方法与传统的BP神经网络预测方法相比,具有较强的自适应能力和较好的预报效果;该模型能够精确预报卷取温度,可用于离线学习和预报,为在线应用打下良好基础。     

塔河油田伴生气集输管道内壁防腐研究

塔河油田作为西北石油局重点产油区,其伴生气产量随着油田开发也日益增加,在伴生气回收利用过程中,通过天然气集输管道气体日益增加,以20钢为主体的集输管道腐蚀情况时有发生,对油田正常生产造成一定安全隐患,本文针对管道腐蚀机理,结合塔河油田伴生气主要腐蚀成分,对本区域管道内壁腐蚀情况进行研究并提出建议。     

氢氟酸中硫脲对碳钢缓蚀性能的研究

采用失质量法研究了硫脲在氢氟酸中对碳钢的吸附及缓蚀作用,并应用吸附理论Sekine方法对实验数据进行处理.结果表明,硫脲对氢氟酸体系中碳钢的腐蚀有良好的抑制作用,硫脲在碳钢片表面产生了吸附,且低浓度下吸附基本符合Langmuir等温式.     

硝酸熔盐蓄热过程中NO_x的累积排放监测

通过实验对太阳能蓄热用硝酸熔盐是否排放NOx以及45#碳钢对这种排放是否存在影响进行研究.参照国家标准固定污染源中氮氧化物测定方法,通过监测不同指定温度下熔盐尾气中氮氧化物的排放量,以评估熔盐蓄热过程是否对环境造成影响.研究结果表明,空气中二元和三元硝酸熔盐在使用温度范围内会排放出少量氮氧化物,但其平均排放浓度远低于国家大气污染综合排放标准的限值.三元硝酸熔盐在相同温度下的平均排放量比二元熔盐的大.熔盐接触45#碳钢后其平均排放量成倍增加,但仍然符合国家大气污染物综合排放标准的要求.     

黄麻纤维农用非织造地膜的制备工艺研究

以黄麻、聚丙烯、ES纤维为原料,通过针刺和热轧工艺加固,制得黄麻农用非织造地膜.探讨工艺过程中的针刺密度、热轧时间、热轧压力、热轧温度等工艺参数对最终产品性能的影响,并通过正交设计寻找最优的工艺方案.     

刃板型钢的生产

刃板型钢是一种工程机械领域中使用的耐磨型钢,主要应用于推土机,铲雪车,装载机等.其传统的生产方式为机加工,即选取厚度与成品一致的钢板进行加热、锻打、切割等加工方式生产,这种传统的加工的方式优点是加工精度高,缺点是加工成本高,能耗高、成材率低.随着市场对刃版型钢需求日益增加,传统的加工方式的缺点日益明显,现对刃版型钢采用热轧型钢方式进行生产,在保证其产品精度的前提下大大降低了生产成本,提高了成材率,成材率达93％以上.     

Artificial neural network prediction of mechanical properties of hot rolled low carbon steel strip

Conventionally, direct tensile tests are employed to measure mechanical properties of industrially pro- duced products. In mass production, the cost of sampling and labor is high, which leads to an increase of total pro- duction cost and a decrease of production efficiency. The main purpose of this paper is to develop an intelligent pro- gram based on artificial neural network （ANN） to predict the mechanical properties of a commercial grade hot rolled low carbon steel strip, SPHC. A neural network model was developed by using 7 x 5 x 1 back-propagation （BP） neural network structure to determine the multiple relationships among chemical composition, product pro- cess and mechanical properties. Industrial on-line application of the model indicated that prediction results were in good agreement with measured values. It showed that 99.2 % of the products＇ tensile strength was accurately pre- dicted within an error margin of ~ 10 %, compared to measured values. Based on the model, the effects of chemical composition and hot rolling process on mechanical properties were derived and the relative importance of each in- put parameter was evaluated by sensitivity analysis. All the results demonstrate that the developed ANN models are capable of accurate predictions under real-time industrial conditions. The developed model can be used to sub- stitute mechanical property measurement and therefore reduce cost of production. It can also be used to control and optimize mechanical properties of the investigated steel.     

基于约束满足方法求解热轧带钢库存匹配问题

针对现代钢铁企业生产管理中的客户订单与热轧带钢库存产品的匹配问题,在考虑规格、质量、等级以及生产工艺约束的基础上,建立了旨在最大化订单满足率且最小化匹配损失的约束满足模型.在对问题以及匹配对象特点进行分析的基础上,引入匹配损失矩阵作为订单与库存余材属性匹配差异的损失惩罚,考虑到问题的复杂性,采用基于变量选择和值选择的启发式算法求解模型的近优解,并通过数值实验对提出的算法进行了验证.     

二氧化氯和有机膦药剂的配伍性能研究

研究二氧化氯和PBTCA(2-膦酸基丁烷-1,2,4-三羧酸)、HEDP(羟基亚乙基二膦酸)、ATMP(氨基三亚甲基磷酸)复配使用时对碳钢的缓蚀性能,并利用正交试验确定了最佳配方.