Ti微合金化汽车大梁钢510L动态再结晶行为

采用单道次压缩实验和阶梯试样热轧-淬火实验研究了低成本的Ti微合金化汽车大梁钢510L的动态再结晶行为.结果表明,应变速率为0.1s^-1时,变形温度为850~1050℃时均发生动态再结晶,应变速率为0.2s^-1时,只有在变形温度高于950℃时发生动态再结晶.变形温度的升高和变形量的增大会逐渐细化奥氏体晶粒,并使再结晶体积分数趋于增大.回归得到实验钢的动态再结晶激活能仅为211.43kJ/mol,说明Ti的添加几乎没有抑制高温奥氏体的动态再结晶,并建立了动态再结晶临界应变模型和动力学模型.     

Ti微合金化汽车大梁钢510L的组织性能

通过层流冷却及卷取过程模拟实验和实验室热轧实验研究了冷却工艺参数对Ti微合金化汽车大梁钢510L组织性能的影响规律,并在生产现场进行了工业试制.结果表明,大冷速有利于弥散细小的TiC粒子析出,冷速和终冷温度对实验钢强度的影响是细晶强化、析出强化和相变强化共同作用的结果,N含量显著影响Ti的析出强化效果,在冶炼时应严格控制钢中的N含量,否则将对钢板的性能产生较大的影响.实现了低成本Ti微合金化汽车大梁钢510L的批量稳定生产.     

基于大数据的C-Mn钢数据预处理及神经网络模型

在神经网络建模时,如果原始数据不加处理或经过简单剔除异常值后用于建模,则可能建立出错误的模型,即其规律并不符合物理冶金原理.因此建模前需要对原始数据进行处理,使其呈现出显著的规律性.针对钢铁生产采集的大量C-Mn钢数据进行了钢种归并,提出了数据预处理的一套方法,并采用LMBP神经网络建立了满足一定精度(94.21%)的多牌号C-Mn钢屈服强度预测模型.通过平均影响值(mean impact value,MIV)分析了成分及工艺参数对屈服强度的影响规律.结果表明,随着碳含量的增加,屈服强度增大;随着终轧厚度和卷取温度的降低,屈服强度增大.