中厚板生产研发及其低温冲击韧性研究概况

摘要:随着我国“一带一路”倡议的不断推进以及能源基础建设、造船领域的快速发展,作为制造容器/压力容器、船舶、管线等的主要材料—中厚板的需求越来越大,其力学性能要求也越来越高。低温冲击韧性是其中最为重要的性能指标之一。因厚度大,低温冲击韧性值通常表现出明显的离散性、波动性,是中厚板产品面临的主要质量问题之一。首先,归纳了中厚板的轧制生产工艺、关键制造技术以及力学和工艺性能要求。随着使用要求的提高和生产装备及技术的进步,中厚板的尺寸和性能要求也越来越大、越来越高;目前中厚板产品的最大厚度可达700 mm,稳定生产的高性能耐磨钢板的抗拉强度已高达1 900 MPa,1 300 MPa级别的高强机械用钢也已实现供货。然后,在此基础上,重点总结了国内外学者关于中厚板低温冲击韧性研究情况,包括产生机理(原因)、影响因素、改善方法等;低温韧性波动的主要原因是组织的不均匀性,通过成分和工艺优化提高组织均匀性可解决低温冲击波动问题。最后,指出了目前低温冲击韧性研究存在的不足以及中厚板产品开发和生产技术的未来发展方向。

稀土元素在钢中的作用研究进展

摘要:近年来稀土元素在钢中的作用被逐一发掘出来。通过对最新稀土钢相关文献的调研,梳理分析了稀土元素在钢中的作用机理与理论研究方法。结果表明:在钢中添加稀土元素,除了具有净化、夹杂物变质和微合金化作用外,还在催化表面渗氮和抑制氢扩散等方面起到积极作用,稀土钢的应用领域在逐渐扩大。当然,稀土钢的发展还受到多方面的制约,如稀土原材料、稀土加入技术、工艺顺行程度和组织性能调控方法等。一些先进表征方法能精确捕获钢中稀土元素的偏聚位置并准确鉴定稀土化合物等物相,但对稀土元素在钢中的作用机制及相关组织演变规律无法提供详细解释。因此,着重介绍了基于原子尺度模拟的先进研究理念,采用计算机计算与模拟技术,可以填补稀土原子微观作用机理的缺失,从而加快高品质稀土钢的研发。

不同转速永磁同步电机非晶合金和硅钢选材分析

摘要:介绍了非晶材料和硅钢的磁性能,并在高速电机分别采用这两种材料进行仿真,根据仿真结果对比分析了两种材料于电机效率以及不同转速下的铁损差值。并研究了不同转速下电机非晶材料和硅钢铁损的变化规律。结果表明,在高速电机中非晶材料优势明显,为不同转速工况的电机提供选材建议。

我国高附加值中厚板产品现状与发展趋势

摘要:介绍了我国高附加值中厚板产品的生产现状,从品种结构、产品规格、质量稳定性、配套技术等角度分析了与未来需求的差距,以工程机械、海洋平台、舰船、桥梁和管线用钢为典型代表,阐述了高附加值中厚板产品向高强度、耐腐蚀、轻量化、长寿命等方向的发展趋势。

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。

保淬透性结构钢的冶炼关键技术

摘要:钢材淬透性对保证钢材的使用寿命、性能稳定性和工作安全具有重要意义。保淬透性钢材在制造、建筑、航空航天等领域中都有着重要的应用。围绕中国保淬透性结构钢的发展,梳理了其标准的演变,并以齿轮钢为例系统总结了保淬透性结构钢对淬透性、洁净度、带状组织、晶粒度和易切削性等冶金质量指标的要求;从低氧含量控制、成分精准控制和夹杂物控制等方面分析了齿轮钢冶炼过程关键控制技术,提出了冶炼及连铸过程关键控制要点。同时,对冶炼工艺流程进行了详细解析,分析了目前主流的两类冶炼工艺流程,即钙处理工艺流程和非钙处理工艺流程的特点。通过上述内容的梳理和分析,为所有保淬透性结构钢和冷镦钢等钢种的冶炼工艺选择提供借鉴。

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。

国外子午线轮胎带束层材料和结构发展

摘要:以米其林、倍耐力、固特异和普利司通公司产品为例,分析国外子午线轮胎带束层材料和结构的发展变化。半钢子午线轮胎带束层用钢丝帘线向结构简单、单丝直径大的方向发展,冠带层帘线出现芳纶/锦纶复合帘线,带束层角度有所增大;全钢载重子午线轮胎带束层用钢丝帘线向高伸长、高抗冲击性方向发展,结构依使用要求不同而不同, 带束层工作层端点垫胶厚度有增大趋势。

钢铁行业大模型架构、应用与展望

摘要: 随着中国钢铁行业数字化转型快速发展,钢铁企业沉淀了海量知识资产和数据资产。如何深度挖掘知识和数据价值,逐步实现从数字化到智能化的过渡和升级,成为钢铁行业的挑战性难题。大模型( Large Model) 已经进入规模应用阶段,行业大模型是其深入垂直领域的关键。钢铁行业作为典型流程工业,场景资源和数据资产丰富,亟需行业大模型赋能,打造知识、数据和智能融合驱动的新业态新模式,实现智能化升级与高质量发展。本文首先提出了钢铁行业大模型的架构设计思路,研究了数据架构、平台架构和应用架构; 介绍了知识引擎应用、深度研究智能体、金相检测大模型和具身智能大模型,探索了自然语言大模型、视觉大模型和视觉-语言-动作大模型的应用模式; 最后从行业数据空间、大小模型协同体系和应用安全防护等方面对钢铁大模型未来发展进行了展望。