李阳
,
姜周华
,
姜茂发
,
梁连科
,
王厚昕
,
王军文
,
顾文兵
,
刘晓
,
汪钺强
材料与冶金学报
doi:10.3969/j.issn.1671-6620.2002.03.006
在250kg感应炉上对冷镦钢进行了含钡合金脱氧的试验研究.试验中钡系合金主要选取SiAlBaCa和SiAlBaCaSr及用于钙处理的SiCa、SiCaBa包芯线.选用FeSiAl作为对比脱氧剂,考察了钡系合金脱氧的全氧含量,脱氧产物的分布、尺寸和形貌,探讨了钡系合金脱氧和对夹杂物的变质作用的机理.试验中发现,含钡合金用于钢液脱氧,可获得较低的氧含量,其脱氧产物易于上浮且速度很快,钢中的夹杂物形态发生改善呈球形,而且均匀分布于钢中.
关键词:
含钡合金
,
脱氧
,
复合脱氧剂
,
夹杂物
,
炼钢
张贺艳
,
姜周华
,
梁连科
,
王文忠
,
刘晓
,
顾文斌
,
王军文
钢铁研究学报
本文对钢水回磷进行了热力学计算和分析,得知EAF-LF炼钢流程中钢水回磷的根本原因是熔池温度升高、炉渣氧化性减小和炉渣碱度降低,并针对宝山钢铁股份有限公司150 t EAF炉冶炼钢管钢过程定量计算了熔池温度、炉渣氧化性及炉渣碱度变化对钢水回磷量的影响.计算结果表明,在LF精炼的热力学条件下,渣中无磷存在;EAF下渣量及铁合金种类对LF精炼钢水回磷量也有影响,EAF每下渣100 kg,钢水增磷0.000 32 %,锰铁合金的增磷作用大于硅铁合金.每加入1 kg/t锰铁合金使钢水增磷不少于0.000 2 %.由计算及分析可知,为防止钢水回磷必须密切关注EAF终点升温过程、严格控制EAF下渣量并采用低磷锰铁合金.
关键词:
EAF-LF炼钢
,
钢水回磷
,
回磷热力学分析
,
EAF下渣
,
回磷量
姚曼
,
刘晓
,
罗庆梅
,
于艳
,
王金城
,
刘俊江
,
方大成
钢铁研究学报
笔者采用专门设计的热流传感器对弧形连铸圆坯结晶器的热流进行在线检测.结果表明:沿结晶器的高度和周向热流的分布是瞬间变化且不均匀的.温度的在线检测不能代替热流的在线检测,后者可更准确和直接地反映结晶器传热和坯壳厚度的均匀性;同时在线检测结晶器的温度和热流有可能对结晶器的设备状态(如结晶器的安装状况和水垢状况)实现在线预测.
关键词:
连铸
,
圆坯
,
热流
郭亮亮
,
姚曼
,
尹合壁
,
王旭东
,
方大成
,
刘晓
,
于艳
金属学报
基于结晶器温度和热流实测数据, 采用反算法模拟了圆坯结晶器热流场, 清楚显示出热流沿结晶器纵向和周向不均匀不对称分布特征. 利用得出的热流场数据, 拟合得到沿结晶器纵向、周向和铸坯间的热流公式, 其中考虑了拉速和结晶器安装状态的影响, 并与已发表的经验公式进行了对比. 采用的反算模拟方法和拟合的热流公式有助于实现连铸结晶器热流的可视化, 以及由于指导连铸过程中的热流分析和事故分析.
关键词:
连铸结晶器
,
round billet
郭亮亮
,
姚曼
,
尹合壁
,
王旭东
,
方大成
,
刘晓
,
于艳
金属学报
doi:10.3321/j.issn:0412-1961.2006.09.017
基于结晶器温度和热流实测数据,采用反算法模拟了圆坯结晶器热流场,清楚显示出热流沿结晶器纵向和周向不均匀不对称分布特征.利用得出的热流场数据,拟合得到沿结晶器纵向、周向和铸坯间的热流公式,其中考虑了拉速和结晶器安装状态的影响,并与已发表的经验公式进行了对比.采用的反算模拟方法和拟合的热流公式有助于实现连铸结晶器热流的可视化,以及由于指导连铸过程中的热流分析和事故分析.
关键词:
连铸结晶器
,
圆坯
,
热流
,
计算公式
刘晓
,
张明星
,
陈大明
,
周鹿宾
,
康沫狂
金属学报
测定了五种Si-Mn—Mo系贝氏体钢的CCT曲线,在低Mo(<0.25%)的情形下该钢种的高温转变区大幅度右移,且贝氏体转变线在空冷冷速范围内具有扁平的特点在该钢种中,Si使贝氏体转变区右移,使先共析铁素体区左移Mn推迟高温转变区比推迟贝氏体转变区更为剧烈
关键词:
准贝氏体
,
bainitic steel
,
CCT-curve
陈雷
,
王龙妹
,
杜晓建
,
刘晓
材料热处理学报
通过对2205双相不锈钢在铸态、锻态下流变曲线与组织的分析,研究了组织对热加工性能,特别是流变行为、变形抗力及失效特征的影响,讨论了双相不锈钢热加工开裂的机理及其影响因素.结果表明:在相同的热变形条件下,锻态材料较铸态材料具有良好的热加工性能,流变曲线上呈现出的"稳态区"更明显,开裂情况也得到显著改善,但变形抗力有所增加.两相不同的变形机制及初始K-S取向关系、硬且粗大带尖角的奥氏体的不均匀分布是造成双相不锈钢热加工开裂的重要因素.
关键词:
双相不锈钢
,
热加工性能
,
开裂
,
流变行为
李亮
,
姜周华
,
王文忠
,
徐荣军
,
刘晓
,
顾文兵
材料与冶金学报
doi:10.3969/j.issn.1671-6620.2002.01.015
在建立VD炉温度预报神经网络模型过程中,考察了影响目标温度的因素,并应用模式识别方法对各因素进行特征分析与筛选,删除了其中三个不必要的变量:吹氩量、VD罐冷却时间以及VD罐上炉使用时间.用筛选后的样本训练神经网络,预报精度有15%左右的提高.模型在线连续预报了76炉次,预报温度与实际测量温度之差在±4℃、士5℃之内的炉次分别占67.1%与80.3%.
关键词:
模式识别
,
神经网络
,
预报模型
,
钢水温度
,
VD
李亮
,
姜周华
,
王文忠
,
刘晓
,
顾文兵
,
徐荣军
钢铁
开发了较完善的VD炉终点钢液温度在线预报系统,应用神经网络方法对VD炉终点钢液温度进行预报,系统在线连续预报了76炉次,预报温度与实际测量温度之差在±4 ℃、±5 ℃、±6 ℃之内的炉次分别占67.1 %、80.3 %、89.5 %.文章最后分析了误差产生的原因.
关键词:
钢液温度
,
神经网络
,
预报模型
