检索结果-内蒙古大学图书馆

钢铁 2023年第9期58卷 157-166页

作者：袁国张元祥王洋方烽李振垒王国栋东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819

薄带铸轧通过水冷铜辊将液态合金直接制备成1.5~3.0 mm的薄带,具有亚快速凝固和近终成形的显著特点,能够提高液相的凝固过冷度和固-液界面处温度梯度,从而显著影响合金的组织、织构和第二相演变过程,在特种合金制备方面具有巨大的工艺... 详细信息

薄带铸轧通过水冷铜辊将液态合金直接制备成1.5~3.0 mm的薄带,具有亚快速凝固和近终成形的显著特点,能够提高液相的凝固过冷度和固-液界面处温度梯度,从而显著影响合金的组织、织构和第二相演变过程,在特种合金制备方面具有巨大的工艺潜力。通过薄带铸轧获得了Fe-Si、Fe-Ga以及Fe-Cr合金铸带,通过金相、扫描电镜(SEM)、电子背散射衍射(EBSD)和透射电镜(TEM)等技术观察凝固组织中低能量晶界的微观形貌、比例、分布等特点,并设计了模型试验验证了低能量晶界的形成原因。结果表明,Fe-Si/Cr合金在熔池大过冷度条件下通过晶粒/晶核间的界面选择作用形成Σ1/Σ3/Σ5/Σ9等特殊晶界,晶界能量等级与过冷度大小密切相关,即过冷度较大时,Σ5/Σ9等高Σ值晶界可以形成(Σ为重合位置点阵晶界的重位点阵密度),而温度升高后,能量最低的Σ1晶界比例较高。通过偏晶合金构建和复现了这种晶粒之间的界面选择作用。低能量晶界迁移速率低,可以起到稳定基体晶粒尺寸诱发异常长大的效果,所以通过工业产线获得的Fe-1.5%Si铸带实现了{100}取向晶粒异常长大,而且在轧制-退火过程中Cube得到极大强化,使得再结晶板带具有极高的横纵向磁感值。此外,这种亚快速凝固过程中特殊晶界形成机理的深度研究和物理冶金原理阐释,能够在薄带铸轧、激光增材以及粉末成形等特殊冶金过程中应用,进一步促进系列技术的进步。

关键词：薄带铸轧近终成形亚快速凝固特种合金 CSL晶界

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中厚板平面形状数字孪生模型与CPS优化系统

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钢铁 2023年第9期58卷 137-147页

作者：张殿华李旭丁敬国董子硕东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819

宽厚板产线装备和自动化技术已经达到较高水平,但进一步提升产品成材率遇到瓶颈。开发了基于深度学习算法融合的钢板图像处理和轮廓特征提取算法,研制出基于机器视觉的高精度宽幅钢板的轮廓在线检测装置,实现了钢板轮廓高精度在线检测,... 详细信息

宽厚板产线装备和自动化技术已经达到较高水平,但进一步提升产品成材率遇到瓶颈。开发了基于深度学习算法融合的钢板图像处理和轮廓特征提取算法,研制出基于机器视觉的高精度宽幅钢板的轮廓在线检测装置,实现了钢板轮廓高精度在线检测,宽度感知精度±2 mm,长度感知误差小于0.5%,侧弯量检测精度±5 mm,头尾不规则变形区剪切精度±5 mm。基于机器视觉测量数据,以轧件尺寸、轧制工艺参数和钢板平面形状控制参数作为输入变量,以钢板头部变形区域的金属体积作为输出变量,建立了基于随机配置网络的平面形状数字孪生模型,根据不同展宽比和延伸比条件下的钢板进行可控点平面形状曲线设定。最后,基于平面形状设定模型以及基于机器视觉的平面形状反馈数据,计算得出头部可控点设定模型对应的体积变化量,并将该变化量计算出3条高斯曲线函数相应的调整值,最终建立了基于机器视觉的平面形状模型滚动优化模型,实现了可控点平面形状(plan view pattern control,PVPC)的智能预测、动态设定和反馈优化。实际应用结果表明,基于传统平面形状控制方法的综合成材率为92.28%,采用基于机器视觉反馈的平面形状CPS优化系统后的综合成材率提高至93.36%,比应用前提高了1%以上。该方法为企业创造了显著的经济效益,极大地增强了企业的市场竞争力。

关键词：宽厚板平面形状数字孪生信息物理系统数据驱动模型

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基于机器学习和多目标优化的耐候钢性能预测和逆向设计研究

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塑性工程学报 2023年第11期30卷 167-177页

作者：何欣高秀华施宗翔宋丽英李金波杜林秀东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819

针对传统耐候钢研发实验复杂、时间长和成本高等问题,提出了一种基于机器学习和多目标优化的耐候钢性能预测和逆向设计模型,同时附加物理冶金学参数指导建模过程,构建了优化后的SVR、RF和GPR模型预测耐候钢的力学性能和耐腐蚀性能,基于... 详细信息

针对传统耐候钢研发实验复杂、时间长和成本高等问题,提出了一种基于机器学习和多目标优化的耐候钢性能预测和逆向设计模型,同时附加物理冶金学参数指导建模过程,构建了优化后的SVR、RF和GPR模型预测耐候钢的力学性能和耐腐蚀性能,基于正向预测模型,利用SPEA2实现了对屈服强度、抗拉强度、伸长率和相对腐蚀速率的协同优化。结果表明,相较于最优SVR和RF模型,GPR模型与物理冶金学的耦合可实现耐候钢力学性能的高精度预测,显著降低模型过拟合程度,从而提高泛化性,在抗拉强度测试集中有95.19%的样本相对误差在10%以内,最优模型中决定系数达97.67%。针对耐腐蚀性能预测提出的回归和分类模型均表现出较高的预测准确率,GPR模型中有80.4%的样本相对误差在8%以内,GA-SVM模型的平均分类准确率达到80.93%。利用SPEA2可实现对Q700NH高耐候钢的成分和工艺设计,在该成分与工艺体系下,实验钢具备优异的力学性能和耐腐蚀性能,实现了耐候钢低成本高效率的研发设计。

关键词：机器学习多目标优化耐候钢物理冶金学

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基于析出相控制的热轧本质细晶钢技术及应用

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钢铁 2023年第9期58卷 167-177页

作者：王超袁国王国栋东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819

针对热轧厚钢板、管型材等产品在高温轧制或焊接条件下组织难以均匀细化的共性问题,开展了基础理论-关键技术-产品工艺的系统研究,通过对已有技术的发展和探索创新,提出基于析出相控制的新型本质细晶钢技术路线。通过“冶炼→连铸→轧... 详细信息

针对热轧厚钢板、管型材等产品在高温轧制或焊接条件下组织难以均匀细化的共性问题,开展了基础理论-关键技术-产品工艺的系统研究,通过对已有技术的发展和探索创新,提出基于析出相控制的新型本质细晶钢技术路线。通过“冶炼→连铸→轧制→冷却→焊接”全流程一体化工艺控制,调控钢中高热稳定性微-纳米析出相粒子分布,结合加工工艺优化控制,促进基体和焊接组织均匀细化,突破传统组织性能调控手段及工艺条件限制,显著提升材料综合服役性能,推动实现先进钢材的高性能绿色化制造。采用热力学计算软件分析了低合金钢中部分氮化物和氧化物的析出规律,利用电子探针显微镜和扫描电镜表征了钢中典型高温析出相的结构特征,从析出物的热稳定性及其与基体的交互作用角度说明复合析出相的设计思路。讨论了第二相诱导晶内铁素体形核的贫锰区机制和共格界面机制,采用高温原位表征技术研究了晶内铁素体转变行为,阐述了基于多类型、多尺度复合析出相体系设计的晶界、晶内多重组织细化机制。技术应用于大线能量焊接用钢板、热轧结构钢高温高效轧制、热轧无缝钢管在线组织调控、低成本热轧抗震钢筋等产品和工艺的开发,取得良好应用效果,并在更多产品领域展现出广阔的应用前景。

关键词：本质细晶钢析出相晶内铁素体组织细化高温变形大线能量焊接

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数据驱动的转炉智能吹炼控制系统的开发与应用

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钢铁 2023年第9期58卷 92-103页

作者：刘书超王国栋孙杰彭文张殿华袁国东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819

目前国内外转炉炼钢厂主流的“自动化炼钢”多为传统静态固定模型框架的转炉“一键式炼钢”,因其高度依赖入炉原辅料的稳定性、静态模型的准确性、枪位模型的适应性等客观因素,在实际生产应用中存在较多弊端,从而限制了转炉自动化炼钢... 详细信息

目前国内外转炉炼钢厂主流的“自动化炼钢”多为传统静态固定模型框架的转炉“一键式炼钢”,因其高度依赖入炉原辅料的稳定性、静态模型的准确性、枪位模型的适应性等客观因素,在实际生产应用中存在较多弊端,从而限制了转炉自动化炼钢的发展。为实现更高智能化程度的转炉自动化炼钢,研发团队近几年在多座大型转炉试验开发基于炉气分析、音频化渣、火焰监测、副枪检测等综合应用技术的实时数据驱动、动态模型架构的智能吹炼控制系统。研发团队对吹炼期间的渣况运行、喷溅返干、氧枪操控等工艺难点持续深入研究,经过长期的数据积累和观察实践,围绕“信息感知、科学分析、智慧决策、反馈赋能”的数据驱动理念,提炼总结出一整套“机理模型+经验公式+数据决策”的数据驱动模型,实现在转炉复杂工况下对氧枪枪位、吹炼流量、造渣加料、副枪检测等参数的自适应调整,从而实现转炉冶炼过程“无人为干预”的“智能化”吹炼模式,基本解决了炼钢厂转炉工序过分依赖入炉原材料、依赖现场操作工经验等“痛点”问题。数据驱动架构的转炉智能吹炼系统应用后,转炉吹炼过程氧枪枪位、流量和实时渣况形成联动,化渣效果更加平稳,脱磷率、溢渣喷溅率、一倒合格率、渣中FeO、钢水自由氧等关键工艺指标均有明显提升,对转炉工序散装料、钢铁料等消耗的控制均有积极作用。

关键词：自动化炼钢一键式炼钢转炉吹炼控制系统转炉工序全流程炉气分析音频化渣火焰监测数据驱动

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Ni_(38)Co_(25)Cr_(15)Fe_(10)Al_(10)Ti_(1)Nb_(1)非等原子比高熵合金的拉伸性能

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沈阳工业大学学报 2024年第2期46卷 172-176页

作者：顾宏亮吴迪冉蓉杨泉灵张元祥东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819

为了进一步提高FCC高熵合金的强度,利用真空电弧熔炼法制备了Ni_(38)Co_(25)Cr_(15)Fe_(10)Al_(10)Ti_(1)Nb_(1)非等原子比高熵合金。结果表明:高熵合金的凝固组织由单相FCC结构组成,铸带具有典型枝晶结构且存在元素偏析。高熵合金具有... 详细信息

为了进一步提高FCC高熵合金的强度,利用真空电弧熔炼法制备了Ni_(38)Co_(25)Cr_(15)Fe_(10)Al_(10)Ti_(1)Nb_(1)非等原子比高熵合金。结果表明:高熵合金的凝固组织由单相FCC结构组成,铸带具有典型枝晶结构且存在元素偏析。高熵合金具有较高的抗再结晶性能,退火温度为1000℃时再结晶分数仅约为45.1%,退火温度为1050℃时发生完全再结晶,此时晶粒尺寸细小均匀,平均晶粒尺寸约为4.25μm。退火Ni_(38)Co_(25)Cr_(15)Fe_(10)Al_(10)Ti_(1)Nb_(1)高熵合金具有优异的拉伸性能。经过1000℃退火后合金抗拉强度可达1640 MPa,伸长率约为20%,经过1050℃退火后合金抗拉强度和伸长率分别约为1580 MPa和28%。

关键词：高熵合金热处理 FCC结构组织演变再结晶行为晶粒尺寸强度伸长率

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珠光体纳米摩擦学行为的分子动力学模拟研究

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摩擦学学报（中英文） 2024年第6期44卷 800-810页

作者：夏桥生华东鹏石烨然周青王海丰邓想涛王昭东西北工业大学凝固技术国家重点实验室先进润滑与密封材料研究中心陕西西安710072 东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819

由于独特的叠层结构,铁素体和渗碳体能较好发挥协同作用,故珠光体组织表现出优异的摩擦学性能.然而,受试验技术限制,人们对珠光体优异摩擦学性能的机械起源认识仍不全面,尤其是在片层方向和片层厚度对珠光体摩擦学行为的影响方面.本文... 详细信息

由于独特的叠层结构,铁素体和渗碳体能较好发挥协同作用,故珠光体组织表现出优异的摩擦学性能.然而,受试验技术限制,人们对珠光体优异摩擦学性能的机械起源认识仍不全面,尤其是在片层方向和片层厚度对珠光体摩擦学行为的影响方面.本文中采用分子动力学模拟方法研究了片层方向和片层厚度对珠光体划痕摩擦学行为的影响.结果表明:与平行于表面的片层方向相比,垂直于表面的片层方向表现出更优异的摩擦学行为,其塑性影响区深度更小,磨损原子数量也较少.对于具有垂直于表面片层方向的珠光体,片层厚度对塑性影响区深度基本无影响,但摩擦力、摩擦系数和磨损原子数目随着片层厚度的减小而减小.此处,片层厚度与磨痕形貌紧密相关.本工作有助于人们理解珠光体片层方向和片层厚度与摩擦变形微观机制之间的关联,可为设计具有更优异摩擦学性能的珠光体钢提供一定理论指导.

关键词：珠光体片层方向片层厚度纳米划痕分子动力学模拟

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基于e-FCNN的电弧炉终点温度预报

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钢铁 2024年第1期59卷 49-57页

作者：陆泓彬朱红春姜周华李花兵杨策东北大学冶金学院辽宁沈阳110819 东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819

发展电弧炉炼钢短流程是实现钢铁工业绿色发展的重要战略途经,电弧炉炼钢的终点控制决定了出钢质量和冶炼效率,尤其是终点温度控制。建立电弧炉终点温度预测模型,提前预测终点温度,有助于及时调整冶炼工艺,实现快速、高效的出钢操作。... 详细信息

发展电弧炉炼钢短流程是实现钢铁工业绿色发展的重要战略途经,电弧炉炼钢的终点控制决定了出钢质量和冶炼效率,尤其是终点温度控制。建立电弧炉终点温度预测模型,提前预测终点温度,有助于及时调整冶炼工艺,实现快速、高效的出钢操作。电弧炉终点温度预测模型主要分为机理模型和数据驱动模型,数据驱动模型是目前的主要研究方向,但现有的数据驱动模型建模过程依赖大量历史数据,难以适用于在小样本数据条件下实现终点温度的准确预报。对此,紧密结合冶金机理,以人工智能算法为核心,建立了高适应性的电弧炉终点温度预报模型。通过冶金机理和皮尔逊数据相关性分析得到了模型的输入参数。以FCNN算法为基础,引入提前停止策略,提出了e-FCNN算法,防止了FCNN算法的过拟合现象,并基于e-FCNN算法建立了电弧炉终点温度预报模型。仿真结果表明,终点温度预报误差在±5℃以内,e-FCNN模型的命中率可以达到93.33%。另外,在小样本历史数据条件下,使用超参数随机网格搜索,建立了CART、RF、ε-SVR和v-SVR终点温度预报模型,结果表明,基于e-FCNN终点温度预报模型的精度明显优于其他机器学习模型。使用e-FCNN模型连续跟踪实际生产的30炉次,预报误差为±6℃时,命中率达到了96.7%,可以有效指导生产。未来,进一步提升机理和数据驱动的结合程度是电弧炉终点温度预报模型的发展方向。

关键词：电弧炉终点预报终点温度机器学习小样本

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基于深度学习的超低碳钢显微组织特征强化与精细化分析

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钢铁 2025年第2期60卷 119-127页

作者：王煜乔吴思炜曹光明刘建军窦君闫新悦刘振宇东北大学轧制技术与连轧自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819

超低碳钢显微组织为铁素体,在制样过程中极易出现划痕和晶界腐蚀不清晰的现象,严重影响金相组织分析。同时,显微组织特征的分析结果严重依赖于专家经验,受主观因素影响较大且效率低。为了高效获得超低碳钢显微组织特征信息,基于超低碳... 详细信息

超低碳钢显微组织为铁素体,在制样过程中极易出现划痕和晶界腐蚀不清晰的现象,严重影响金相组织分析。同时,显微组织特征的分析结果严重依赖于专家经验,受主观因素影响较大且效率低。为了高效获得超低碳钢显微组织特征信息,基于超低碳钢金相图像数据集,采用归一化、自适应阈值法处理图像,增强图像对比度;融合自注意力机制(Self-Attention,SA)和循环回归生成对抗神经网络(CycleGan),开发基于CycleGan+SA的晶界增强算法;建立超低碳钢显微组织特征强化模型,实现了显微组织图像的自动处理与晶界信息的特征强化。在此基础上,采用分水岭分割算法对晶界强化后的显微组织图像进行精细化分析。结果表明,CycleGan+SA算法可以有效去除原始金相图像中的划痕并补全晶界模糊区域,实现超低碳钢晶界特征强化。相比原始的CycleGan算法,引入注意力机制后,CycleGan+SA算法可以实现更清晰的晶粒分割,图像识别精确度P值由97.43%提升至98.75%,综合评价指标F值由97.49%提升至98.73%。在显微组织精细化分析方面,通过与常用分析软件对比,超低碳钢显微组织特征强化模型与Image J软件测定的晶粒尺寸平均误差为1.2个晶粒,与Image Pro Plus软件测定的晶界比例误差为0.008个百分点,模型与软件统计结果吻合较好,具备一定的应用前景。

关键词： CycleGan 自注意力机制深度学习晶界特征强化超低碳钢图像识别分水岭分割算法超低碳钢

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基于机理与数据驱动的热连轧板凸度组合预测

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哈尔滨工业大学学报 2023年第10期55卷 74-81页

作者：陈楠李旭栾峰丁敬国李影张殿华轧制技术及连轧自动化国家重点实验室(东北大学) 沈阳110819 东北大学计算机科学与工程学院沈阳110819

针对传统热连轧出口板凸度预测方法存在的模型精度低、解释性差等缺陷,提出了一种将机理与数据驱动相结合的热连轧板凸度组合预测模型。通过热连轧板凸度机理预测模型得到热连轧板凸度基准值,将该基准值与实际值之间的偏差量作为机器学... 详细信息

针对传统热连轧出口板凸度预测方法存在的模型精度低、解释性差等缺陷,提出了一种将机理与数据驱动相结合的热连轧板凸度组合预测模型。通过热连轧板凸度机理预测模型得到热连轧板凸度基准值,将该基准值与实际值之间的偏差量作为机器学习模型的预测变量,再将偏差量预测值与基准值进行求和得出组合预测模型的板凸度预测值,并将该组合预测策略应用至多个神经网络进行方法验证。研究结果表明,提出的热连轧板凸度组合预测模型相较于传统预测模型具有更好的预测性能,其中有97%以上预测数据的绝对误差小于0.02 mm,82%以上预测数据的绝对误差小于0.01 mm,同时该组合预测方法具有较好的可行性与普适性,所提出的模型能够实现机理模型与数据驱动模型的优势互补,使得模型更加符合实际物理意义,该组合模型既缓解了神经网络预测结果由于过程黑箱导致解释性差、可信度低的问题,又弥补了机理模型预测结果偏离生产工况、无法实时修正的缺陷,对热连轧板带钢的板形控制以及热连轧产品质量的改善具有重要意义。

关键词：热连轧板凸度模型组合预测机理数据驱动偏差量

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