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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著科學(xué)技術(shù)和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,鋼鐵產(chǎn)品的大規(guī)模需求與生產(chǎn)技術(shù)和組織管理之間產(chǎn)生了矛盾,有必要提供一種能夠?qū)е萝堉七^(guò)程具有較大靈活性和適應(yīng)性的軋制新技術(shù)來(lái)緩和這個(gè)矛盾,這種新技術(shù)被稱為柔性軋制技術(shù)。換句話說(shuō),柔性化軋制技術(shù)就是通過(guò)改變軋制工藝,使用同一種化學(xué)成分的原料軋制出不同性能級(jí)別的產(chǎn)品,或者使用不同化學(xué)成分的原料軋制出相同性能級(jí)別的產(chǎn)品。超級(jí)鋼和復(fù)相鋼以及相應(yīng)設(shè)備的成功開發(fā)為柔性化軋制技術(shù)的實(shí)現(xiàn)提供了實(shí)踐依據(jù)。同時(shí),精確預(yù)測(cè)熱軋產(chǎn)品組織
2、性能為柔性化軋制技術(shù)的實(shí)現(xiàn)提供了理論基礎(chǔ)。本文搜集了大量的實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù),并系統(tǒng)分析了各因素對(duì)熱軋板材組織性能的影響,建立了板材力學(xué)性能與其影響因素之間的定量關(guān)系;另外,建立了熱軋過(guò)程的溫度場(chǎng)模型、再結(jié)晶模型和相變模型,精確描述出板材在整個(gè)熱軋過(guò)程的微觀組織演變,挖掘出力學(xué)性能變化的根源和機(jī)理。根據(jù)基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組織性能預(yù)測(cè)技術(shù)和基于物理冶金模型的組織性能預(yù)測(cè)技術(shù),從宏觀和微觀角度精確預(yù)測(cè)板材的力學(xué)性能。在高精度預(yù)測(cè)板材力學(xué)性能的基礎(chǔ)
3、上,逆向計(jì)算了熱軋溫度制度,實(shí)現(xiàn)通過(guò)改變熱軋溫度制度,獲得要求強(qiáng)度的產(chǎn)品;另外,分析了熱軋過(guò)程各參數(shù)對(duì)微觀組織演變的影響,根據(jù)力學(xué)性能變化的機(jī)理,合理調(diào)整工藝制度,實(shí)現(xiàn)板材產(chǎn)品的柔性化軋制。根據(jù)基于組織性能預(yù)測(cè)的柔性化軋制制定方法,編制了相應(yīng)的軟件。本文的創(chuàng)新點(diǎn)和主要研究?jī)?nèi)容如下:
(1)從宏觀角度定量分析了各因素與熱軋板材組織性能的關(guān)系以及建立了它們之間的函數(shù)關(guān)系。以均化處理方法分析各因素對(duì)熱軋板材力學(xué)性能的影響,并建立
4、了普碳鋼和微合金鋼力學(xué)性能的回歸模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。結(jié)果表明,回歸模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型均可以精確預(yù)測(cè)熱軋產(chǎn)品的力學(xué)性能,且后者比前者精度高,回歸模型可以為化學(xué)成分設(shè)計(jì)提供理論指導(dǎo)。同時(shí),通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)了各因素對(duì)熱軋板材力學(xué)性能的影響,預(yù)測(cè)結(jié)果與均化處理結(jié)果基本一致。
(2)提出提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)能力的方法以及在高精度人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上逆向計(jì)算熱軋溫度制度。隱藏層單元數(shù)和訓(xùn)練時(shí)間等參數(shù)是影響人工神經(jīng)網(wǎng)
5、絡(luò)模型預(yù)測(cè)能力的重要因素,提出通過(guò)遺傳算法來(lái)優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的方法,提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)能力。在優(yōu)化后的高精度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上,通過(guò)遺傳算法計(jì)算溫度制度,包括第一階段開軋溫度、第二階段開軋溫度(存在于控制軋制過(guò)程中)、終軋溫度和終冷溫度(存在于控制冷卻過(guò)程中),計(jì)算的溫度制度通過(guò)回歸模型計(jì)算得到的力學(xué)性能與預(yù)期的力學(xué)性能非常吻合。因此,從理論上獲得了柔性化軋制技術(shù)的定量計(jì)算方法,實(shí)現(xiàn)了通過(guò)相同化學(xué)成分的鋼坯生產(chǎn)不同力學(xué)性能的產(chǎn)品
6、,以及通過(guò)不同化學(xué)成分的鋼坯生產(chǎn)相同力學(xué)性能的產(chǎn)品。
(3)建立了輸送輥道對(duì)軋件溫度場(chǎng)定量影響模型以及提出了提高溫度場(chǎng)模擬精度的方法。建立了輸送輥與軋件之間接觸的熱傳導(dǎo)模型,考慮了軋件與輸送輥之間的傳熱。結(jié)果表明,輸送輥對(duì)軋件溫度場(chǎng)的影響相對(duì)來(lái)說(shuō)比較小,大約能使軋件整體溫度下降14~18℃,軋件上表面比下表面高約4~16℃,本模型有利于進(jìn)一步提高熱軋溫度場(chǎng)模擬精度。通過(guò)Monte Carlo算法小幅度優(yōu)化了熱軋過(guò)程溫度場(chǎng)。
7、結(jié)果表明,優(yōu)化后的溫度場(chǎng)與實(shí)測(cè)溫度更接近,這種方法也有利于提高溫度場(chǎng)的計(jì)算精度,同時(shí)可以實(shí)現(xiàn)溫度場(chǎng)的在線精確模擬。
(4)建立了管線鋼X65再結(jié)晶過(guò)程微觀組織演變模型和平均流變應(yīng)力模型,提出了晶粒細(xì)化工藝。對(duì)管線鋼再結(jié)晶過(guò)程進(jìn)行模擬,分析了垂直于軋制方向的二維斷面中各位置奧氏體晶粒尺寸和再結(jié)晶分?jǐn)?shù)的變化過(guò)程,提出了有利于鐵素體晶粒細(xì)化的工藝,并模擬了相應(yīng)微觀組織演變過(guò)程。結(jié)果表明,通過(guò)加大精軋入口前兩個(gè)道次的壓下量或者降低
8、精軋入口溫度和精軋出口溫度,可以細(xì)化相變前奧氏體晶粒尺寸,有利于隨后冷卻過(guò)程的鐵素體晶粒細(xì)化。如果精軋入口溫度過(guò)低,不利于相變前奧氏體晶粒的細(xì)化和生產(chǎn)設(shè)備的保護(hù),不過(guò)出現(xiàn)的殘余應(yīng)變能提供大量的鐵素體形核位置,仍能獲得細(xì)小的鐵素體晶粒。建立了平均流變應(yīng)力的回歸模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,比傳統(tǒng)的Misaka模型更精確。
(5)建立了考慮溶質(zhì)拖曳、殘余應(yīng)變、奧氏體晶粒等因素影響的鐵素體相變模型。通過(guò)熱膨脹實(shí)驗(yàn)獲得熱膨脹曲線,結(jié)合金
9、相法確定鐵素體相變隨溫度和時(shí)間變化的過(guò)程,在鐵素體形核長(zhǎng)大模型的基礎(chǔ)上,計(jì)算了Nb含量與鐵素體相變開始溫度的定量關(guān)系。結(jié)果表明,鐵素體相變開始發(fā)生時(shí)鐵素體晶核周圍的臨界碳濃度與溫度和冷卻速率無(wú)關(guān),隨著鋼中Nb含量的增加而線性增大;當(dāng)Nb含量較低時(shí),鐵素體形核結(jié)束溫度隨著Nb含量的增加而降低,Nb含量大于0.023mass%后,形核溫度并不會(huì)隨著Nb含量的增加而降低;在奧氏體中固溶的Nb會(huì)抑制鐵素體實(shí)際相變的發(fā)生;小冷卻速率(<5℃·s-
10、1)的條件下,隨著冷卻速率的增大,鐵素體相變開始溫度急劇降低,當(dāng)冷卻速率大于5℃.s-1時(shí),增大的冷卻速率與降低的鐵素體相變開始溫度近似成正比;通過(guò)模型計(jì)算的鐵素體實(shí)際相變溫度與實(shí)測(cè)的鐵素體實(shí)際相變溫度吻合;當(dāng)Nb含量超過(guò)一定程度,隨著微量合金元素Nb的增加,可能在熱軋過(guò)程中導(dǎo)致殘余應(yīng)變的增加,以及含Nb析出物的增加,它們均能促進(jìn)鐵素體形核,提高鐵素體形核速率,從而可能提高鐵素體的轉(zhuǎn)變體積分?jǐn)?shù),但是這種鐵素體分?jǐn)?shù)的增量很小。
11、 (6)基于物理冶金模型的組織性能預(yù)測(cè)在板材生產(chǎn)過(guò)程中的應(yīng)用:根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)的所有過(guò)程數(shù)據(jù),模擬了板材生產(chǎn)的溫度場(chǎng)、再結(jié)晶過(guò)程和相變過(guò)程的演變。結(jié)果表明,預(yù)測(cè)的最終微觀組織與金相組織吻合較好,微合金鋼熱軋微觀組織演變模型具有較高預(yù)測(cè)精度;當(dāng)?shù)诙A段軋制過(guò)程位于未再結(jié)晶區(qū)時(shí),適當(dāng)增加該過(guò)程的總壓下量,有利于提高隨后相變過(guò)程的形核率。當(dāng)鐵素體后期長(zhǎng)大階段的冷卻速率較小時(shí),提高鐵素體形核階段和前期長(zhǎng)大階段的冷卻速率,有利于提高總形核率,細(xì)化鐵素體
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