新一代新能源车驱动电机的高强硅钢应用技术研发
摘 要：阐述了电驱动汽车所用电机的特点以及对硅钢的需求标准，并通过实验对比分析了高屈服强度无取向硅钢和传统无取向硅钢的电磁性能以及力学性能，通过有限元模型验证分析应用了高屈服强度硅钢的电机在高转速时可以达到低损耗、高机械强度等需求，为软磁材料的应用与电机结构的优化形成闭环模式提供了帮助。
在AI大航海时代来临之际 探索冶金行业的“AI新大陆”
摘要：自2020年全球多国提出“碳中和”目标以来，人工智能（AI）领域也在近两年取得了突飞猛进的发展，尤其是以ChatGPT、DeepSeek等为代表的大模型技术的突破，标志着我们正迎来一个崭新的时代。这是一个充满挑战和危机的时代，也是一个伟大的时代。
激光刻痕对高磁感取向硅钢板耐蚀性的影响
摘要: 通过扫描电镜(SEM)和能谱仪(EDS)对激光刻痕后高磁感取向硅钢表面进行形貌观察和化学成分分析,并采用硫酸铜点滴试验、加速腐蚀试验(交变湿热试验及动态接触湿热试验)研究了激光刻痕对取向硅钢耐蚀性的影响。结果发现:激光刻痕对取向硅钢表面涂层厚度均匀性和平整性造成破坏,使取向硅钢基体出现裸露的情况,耐蚀性大幅降低。
机器学习在材料科学中的应用
摘要：概述了4种机器学习方法，包括监督学习、无监督学习、深度学习、强化学习。讨论了机器学习在材料设计与发现、材料表征和计算材料学中的具体应用，展示了其在加速材料开发和优化方面的潜力。介绍了材料科学中的数据库和数据挖掘技术，总结了数据库的发展和数据挖掘的应用。汇总了新兴大模型技术在材料科学中的应用，提出大模型技术的发展引领材料科学进入了智能化新时代。然而当前领域仍面临诸多挑战，如数据质量、模型解释性和隐私安全问题等。通过深入研究和国际合作，未来的材料科学有望通过机器学习技术实现更加智能化和高效的材料设计与发现。
提高冷弯矩形钢管质量的措施
摘要：从原材料、轧制孔型、工装设备、焊接工艺参数、焊缝质量的检测方法等方面入手，阐述提高普通冷弯矩形钢管及带尖角冷弯矩形钢管外形尺寸精度、焊接质量、表面质量等的几种控制方法。实践证明：采用斜插辊、精成型时用箱形辊、总结最佳成型参数，优化改进侧立辊装配机架、立辊座和轧机机架结构，能使成型更加稳定、精准，可提高产品外形尺寸精度；通过提升带钢质量，优化焊接工艺等，可确保焊接质量的稳定；选择合理的轧辊模具，保证循环冷却水的清洁使用，优化输送辊道等，可改善冷弯矩形钢管的表面质量。
吉帕钢冷轧板形及厚度精度控制技术研究
摘要：针对吉帕钢冷轧板形及厚度精度控制的生产难题，设计出一种三次多项式与正弦函数组合的新型辊型，并开发出基于十八辊单机架轧制和冷连轧的目标板形动态设定控制技术，实现了多种超薄规格吉帕钢的稳定冷轧，最高轧制速度达到800m/min；开发出基于性能前馈的吉帕钢冷轧厚度精度控制方案，包括新型AGC性能前馈控制轧制技术以及厚度扩展性能前馈控制轧制技术，成功用于吉帕钢十八辊单机架轧制和冷连轧轧制，带钢头尾厚度偏差在2%以内的控制能力提升达到37%。
高频磁场在材料加工中的应用与最新进展
摘要：材料电磁加工向高频技术方向发展，高频磁场在材料加工过程中发挥着重要作用。传统高频磁场技术相较于工频电磁加工技术可以对导电材料产生更显著的热效应和电磁力，通过无接触的工作方式，广泛应用于感应淬火、感应焊接、感应热弯成型、感应熔覆以及电磁悬浮熔炼等金属材料的制造和加工中，具有高效率、高可控性、低能耗的优势。近年来发展出的高频磁场作用于低电导率液体中的新应用，突破了传统电磁技术在处理低导电材料时的限制。由独特排布的双相电感线圈产生的高频行波磁场可以对电导率为1～100S/m低导电液体产生厘米每秒量级的驱动效果，可以强化工业中液态钢渣等低导电液体的三传过程，有望应用于热态钢渣提铁技术，提高钢渣铁资源的回收率。结合传统高频技术和高频行波磁场技术的特点和应用，高频磁场技术在材料加工领域的未来发展需通过线圈结构设计以及频率控制实现复杂的加工过程，并将可应用的材料拓展到低导电介质领域。
厚板生产技术的发展、现状及展望
摘要：梳理了我国厚板生产的发展历史，将我国厚板生产发展划分为起步期、蓄势期、发展期、成熟期、优化期５个阶段，从轧机规格、装备水平、产能规模等方面对各阶段特点进行了分析；阐述了热送热装、加热炉、轧机、矫直机等厚板生产关键工艺及装备的技术进步和发展；论述了特殊船舶用钢、海洋工程用钢等厚板典型产品的开发、应用和发展；展望了我国厚板生产及研发的发展方向并提出了建议。
（0.10～0.14）mm电子元件用极薄冷轧钢带开发
摘要：通过在酸洗线设计安装酸洗钢带吹扫用压缩空气加热干燥装置，对轧制工艺参数工艺进行优化，对轧机AGC工艺控制系统进行升级改造，对轧机牌坊的精度进行调整，对退火工艺参数进行优化，对950平整机APC进行升级改造，成功开发出了（0.10～0.14）mm电子元件用极薄冷轧钢带。经客户使用，产品的各项指标满足了使用要求。
冷轧镀锌卷表面细微缺陷检测方法
摘要：[目的]一般冷轧镀锌卷表面细微缺陷检测模型难以兼顾高精度和低复杂度。[方法]提出了一种基于钢缺陷数据集(SDD)和 YOLO(即 you only look once)算法的细微缺陷检测模型。该模型通过 3 个关键创新来解决上述问题：在特征提取阶段仅对未被遮挡的有效像素进行运算，在特征表达阶段采用高频低尺度直连技术和 Harr小波变换，在缺陷回归预测阶段使用可变形卷积学习共享卷积核偏置参数。[结果]在自建的 SDD上，该模型达到 94.9%的检测精度和 103 FPS(帧率)的推理速度，模型大小仅13.8 M。[结论]本文为镀锌卷表面细微缺陷检测提供了高效的轻量级解决方案。
