赵彦峰
,
许云波
,
孙卫华
,
白彦
,
陈庆军
,
张殿华
材料热处理学报
采用物理冶金模型结合二维温度场对ASP(Angang Strip Production)热轧X70管线钢再结晶、相变等物理冶金过程进行了模拟,并结合BP神经网络对最终的力学性能进行了预测.研究表明,实验钢在层流冷却前的奥氏体晶粒尺寸为10～25 pm,板带横断面奥氏体晶粒尺寸分布不均匀,心部的奥氏体晶粒尺寸比角部大15 μm左右;在给定冷却速率的情况下采用前段冷却方式得到的铁素体分数比后段冷却方式大2%～5%;采用BP神经网络可以把伸长率预测结果相对误差标准差提高1.8% ;Si含量0.2%～0.3%成为其对力学性能影响的转折点.
关键词:
再结晶
,
相变
,
BP神经网络
,
模拟
,
预测
赵彦峰
,
王业勤
,
王晓南
,
张殿华
钢铁研究学报
为更精确地控制及优化X70管线钢的目标组织，以经典相变理论模型为基础，建立了先共析铁素体周围的临界碳浓度与原奥氏体的碳浓度之间的数学模型，并采用逆向回归法确定了铁素体相变分数的关键性参数，经试验验证，模型具有良好的精度。结果表明：临界碳浓度满足C^k=1．8，关系；铁素体相变分数的关键性参数m=1．3，b1=0．026，b2=-3．2；以冷速5℃js为f临界点，冷速对铁素体相变开始点的影响程度有明显变化；锰和铌含量对于铁素体相变开始温度的影响主要体现在α／γ界面处的溶质拖曳作用，铁素体相变开始温度由冷却速率和原始奥氏体晶界面积的乘积决定。
关键词:
铁素体相变
,
冷却速率
,
X70管线钢
,
模拟
,
形核
邓天勇
,
吴迪
,
许云波
,
赵彦峰
,
刘相华
,
王国栋
金属学报
doi:10.3321/j.issn:0412-1961.2009.01.011
为实现普碳钢中厚板的柔性化轧制,建立了一种新的用于制定温度制度的理论算法.首先建立最佳预测能力的人工神经网络,用于预测中厚板力学性能;然后运用遗传算法制定出温度制度,并由回归出的力学性能公式对预测结果进行验证.结果表明,通过回归法和人工神经网络均可精确地预测中厚板的力学性能,而且神经网络的预测精度比回归公式的预测精度高;终轧温度和终冷温度对力学性能的影响最大;通过温度制度和力学性能回归公式计算出的强度,与目标强度非常吻合;对同一成分的钢种,通过制定合适的温度制度可以轧制出不同强度的产品,以减缓中厚板产品大规模定制中各阶段之间的矛盾.
关键词:
普碳钢
,
中厚板
,
组织性能预测
,
温度制度
,
人工神经网络
,
遗传算法
,
柔性轧制
