超塑性材料现状及新型超塑性低中碳合金钢研发

摘要：在分析超塑性金属材料现状及发展趋势的基础上，对低中碳钢、高碳钢和双相不锈钢、奥氏体钢等钢铁材料的超塑性研究进行了归纳分析，提出了低成本量大面广低中碳合金钢将成为超塑性材料研发的一个重要方向。研究结果表明，通过科学合金化设计、精细组织调控和初步超塑性行为研究，可以获得在10－2/s应变速率和750～850℃下具有1 000%超塑性的低成本超塑性低中碳合金钢。这种优异超塑性性能主要归因于形成超细晶组织的合金化设计与组织调控。该研究成果打破传统低中碳钢不具有超塑性的局面，实现了可工业化超塑性能的低中碳合金钢创新发展，将推动超塑性钢材在航空航天和交通运输等领域的广泛应用。

钢铁 2024年04月26日 1 点赞 0 评论 1292 浏览

高品质钢铁板带轧制关键装备与技术研究进展

摘要：高品质钢铁板带是航空航天、武器装备、核电能源、轨道交通、石油化工、建筑桥梁等国家重大工程的基础材料，其生产装备与制备技术代表着工业基础水平，是支撑我国经济发展的中流砥柱和维护国防安全的重要保障。面向未来国家经济主战场与战略必争领域，以高品质钢铁板带为对象，对宽厚板轧制、热连轧、冷连轧等具有代表性的生产过程进行关键装备与技术研究进展综述，将国家需求和创新引领作为主线，提出以“极限化、复合化、智能化、绿色化”为导向的技术路线和发展方向，进一步健全创新体系、攻克关键技术、突破关键材料、提高产品质量、促进产业升级和降低能源消耗，以期对钢铁产业绿色可持续发展有所裨益。

钢铁 2024年04月23日 1 点赞 0 评论 846 浏览

钢铁材料基础研究的评述

摘要：钢铁材料是不断发展的新材料，这获益于持续不断的基础研究。钢铁研究总院结构材料研究所是国内外在钢铁材料研发领域最完全的研发机构，它重视钢铁材料的基础研究工作。评述了近年来钢铁材料基础研究的发展，包括提高钢材强度的基础研究、改善钢材寿命的基础研究和提高钢制部件服役安全性的基础研究等。通过这些基础研究，形成了创新性的微合金化技术、变形诱导相变理论、晶粒细化技术、在线软化退火技术、耐延迟断裂技术、抗疲劳破坏技术、氮合金化奥氏体钢技术、高韧性超高强度钢技术、热成形马氏体钢技术、核电用钢技术等。基础研究将会促进新一代钢铁材料的不断涌现。

钢铁 2024年04月12日 0 点赞 0 评论 653 浏览

钢的高性能化理论与技术进展

摘要：高强度化始终是钢的发展主题，同时还需要解决高强度化后导致的韧塑性降低、疲劳破坏和延迟断裂敏感性增加等问题。在获得高的力学性能之后，实际应用时还需要材料具有良好的工艺适应性与服役性能，达到合适的材料生产-零件制造-服役评价的技术匹配。本文以耐候钢、合金结构钢、紧固件用钢、高氮奥氏体不锈钢、马氏体不锈钢为案例，回顾并展望了与耐腐蚀、高强度、高品质等相关的材料发展动向。

钢铁 2024年01月04日 1 点赞 0 评论 717 浏览

机器学习在球墨铸铁研发中的应用

摘要：基于数据驱动的机器学习方法通过构建材料特征参数与目标性能间的复杂映射关系，突破传统研发模式在时间与成本上的限制，为球墨铸铁研发提供了全新范式。通过对基于机器学习的球墨铸铁研发过程中的应用进展进行系统梳理，在阐释机器学习数据收集、数据预处理、模型构建与训练以及模型评估等基本实施框架的基础上，综述了机器学习在组织与缺陷控制、力学性能的预测以及服役行为的预测等方面的应用，探讨了球墨铸铁研发和应用过程中基于机器学习的一些急需解决的问题，提出了基于机器学习的球墨铸铁研发方向及未来的发展趋势。

钢铁 2026年06月26日 1 点赞 0 评论 17 浏览

机器学习在炼钢工业的深度应用：机遇与挑战

摘要：随着人工智能的快速发展，机器学习算法在炼钢工业中的应用成为研究热点。本文系统探讨智能模型在短流程炼钢过程复杂工业场景的深度应用挑战与机遇，重点分析其在电炉、精炼和连铸等核心环节的应用现状。结合钢铁流程的典型场景，阐述机器学习在工艺优化、异常诊断与自主决策等方面的思考。针对炼钢环境下的实时性、可靠性需求，提出机器学习在智能制造体系中的研究方向，包括多模态感知、因果推理与数字孪生等前沿技术。最后，探讨机器学习在短流程炼钢工业深度应用面临的挑战、潜在的解决方案和未来应用展望。

钢铁 2026年06月24日 1 点赞 0 评论 26 浏览

高强钢氢含量预测及可解释性分析框架

摘要： 构建了一个基于数据驱动方法的高强钢氢含量预测与可解释性分析框架，系统评估了人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和极端梯度提升算法（XGBoost）4 种机器学习模型在多维特征空间下的预测性能，同时进一步利用SHAP（SHapley Additive exPlanations）方法开展可解释性分析，揭示12种元素（铁、碳、钼、锰、钛、钒、硅、铬、铜、镍、铝、铌）含量以及电流密度、温度、充氢时间、应变速率4 种试验条件对氢含量预测的贡献规律及其交互作用。结果表明：ANN、RF 和SVM 模型在训练集和测试集上预测氢含量的均方根误差和预测波动范围较大，部分预测结果在2 倍误差带外；XGBoost 模型在训练集和测试集上均具有较小的均方根误差和预测波动范围，预测结果均匀地分布在2 倍误差带内，该模型对高强钢氢含量的预测性能最佳。ANN 和SVM 模型的6 个特征（碳、锰、硅、铜含量，应变速率，充氢时间）对氢含量预测的贡献相对均衡，表明预测依赖多数特征的综合作用；RF 和XGBoost 模型的1～3 个特征（碳、锰或硅含量）的贡献显著更高，其余特征仅作为辅助信息，对预测结果的影响较小。高低特征值在正负贡献上混杂分布，说明氢含量与各特征存在显著非线性响应，并且预测结果受多特征间的复杂耦合效应影响。

钢铁 2026年06月22日 1 点赞 0 评论 39 浏览

高强度弹簧钢的研究现状及发展趋势

摘要：在全球制造业高速发展的大背景下，高性能弹簧作为重型机械与精密设备所需的关键器件，其需求量不断增加，性能要求也不断提高。提升弹簧钢的强度以及延长其使用寿命，是当前国内外学者对高强度弹簧钢的研究重点。本文根据当前弹簧钢的研究现状，分别从弹簧钢的热处理工艺、表面改性及强化等方面进行了阐述，分析了第一性原理在弹簧钢研究中的重要性，总结了弹簧钢高强度化的国内外研究现状及弹簧钢的发展趋势，为高性能弹簧钢的发展提供理论支撑和技术参考。

钢铁 2026年06月18日 1 点赞 0 评论 43 浏览

碳素钢表面熔覆技术的研究进展

摘要：熔覆技术因稀释率低、热影响区小和覆层强度高等特点，在工业中被大量应用。概述了冷金属过渡熔覆、激光熔覆与等离子熔覆三种常见的熔覆方法及研究现状，并从工艺参数、数值模拟、复合熔覆和外部辅助等方面对熔覆层表面成形和熔覆层质量控制进行了综述。最后，对表面熔覆技术的研究方向进行了展望。

钢铁 2026年06月10日 1 点赞 0 评论 72 浏览

钢中典型残余元素危害及其控制技术的研究进展

摘要:随着中国“碳达峰、碳中和”战略的提出与实施,冶金行业面临着巨大的碳减排压力。相比于传统高炉-转炉炼钢,电炉炼钢碳排放更低,是近零碳排放炼钢的重要途径之一。电炉炼钢的主要原料是废钢,其含有的残余有害元素,如铜、锡、砷、锑等对生产流程的顺利进行以及钢铁产品的最终性能有着重要影响。综述了典型残余元素的来源及控制标准、危害机制、脱除及减害控制方法等方面的研究进展。残余元素在钢液凝固过程中产生溶质凝固偏析容易产生内部裂纹,在晶界的偏聚行为使晶界强度下降会导致钢的热塑性变差,或造成第二类回火脆性,此外在钢基体和氧化层之间的富集也会造成表面热脆。配料稀释法作为工业生产中控制残余元素危害的主要手段,成本高且不能从根本上解决残余元素问题。而添加抑制元素如硼、稀土等可以生成残余元素化合物上浮去除,或形成竞争偏聚,降低残余元素危害。

钢铁 2026年06月09日 1 点赞 0 评论 77 浏览