耐高温特钢管道在循环载荷下的疲劳行为及其影响因素

摘要:本研究全面分析了循环载荷对耐高温特种钢管道疲劳行为的影响。关键发现包括:应力幅、平均应力和载荷频率是决定管道疲劳寿命的主要因素;高温环境会显著降低材料的疲劳抗力;载荷历史亦对疲劳行为产生重要影响。为提升管道性能,研究建议采用先进材料技术、优化设计,调整载荷条件,并考虑极端工作条件。这些结论不仅为耐高温特种钢管道的设计、应用和维护提供了科学指导,也为未来材料技术的发展指明了方向。通过深入理解循环载荷对管道疲劳行为的影响,能够有效预防管道故障,为材料科学领域提供了新的研究视角和实验数据。

高端轴承钢专利分析

摘要:本文聚焦我国面临的一项“卡脖子”难题——高端轴承钢,从专利分析的角度梳理了行业现状、专利申请态势、申请人分布和技术发展脉络,并对重点专利进行了分析和研究,基于研究结论尝试为我国高端轴承钢的研发给出相应的对策和建议,以期为我国攻克高端轴承钢的“卡脖子”难题积极助力。

电池壳用高精度极薄冷轧钢带开发生产实践

摘要:根据电池壳用高精度极薄冷轧钢带的技术要求,对六辊HC 轧机的工作辊、中间辊辊系,乳化液系统,电气控制系统等进行升级改造;同时试验分析了退火温度及退火保温时间对产品微观组织、物理性能的影响,优化了退火及平整轧制力等工艺参数,开发了电池壳用高精度极薄冷轧钢带。实物质量检验表明,产品厚度偏差0~-0.01mm,板形平整、表面质量达到高级精度(FC)要求,屈服强度180~240MPa,抗拉强度330~390MPa,断后伸长率≥35%,冲压无开裂,各项指标满足标准及客户要求。

高强度不锈钢应用及研究进展

摘要:高强度不锈钢因其优异的综合性能及成熟的生产工艺,已成为航空、航天、海洋、石化工程等高端制造业领域的重要材料。系统回溯高强度不锈钢的发展及应用历程,总结此类钢的强韧化机理及最新研究进展,并详细梳理了影响该钢的氢陷阱行为及氢脆抗力的主要因素。结合现有研究成果,提出了采用多种类纳米级第二相颗粒复合析出强化突破高强度不锈钢强韧性匹配极限的思路;通过调控钢中析出相及逆转变奥氏体的交互析出行为,提高后者的机械、化学稳定性,使其作为钢中裂纹及可扩散氢的双重“陷阱”,从而提高钢的裂纹及氢脆抗力。最后指出未来新型高强度不锈钢的研发须重点关注以材料基因算法、人工神经网络、机器学习为代表的“人工智能化”合金设计理念。

无镀铜焊丝的特性及推广应用

摘要:从无镀铜焊丝的特性出发,阐述了无镀铜焊丝的烟尘量、电弧稳定性、抗锈性、焊丝外观及飞溅等内容,说明了无镀铜焊丝与镀铜焊丝在本质上的差异,以及在生产应用中需要注意的相关事项,为焊接同仁对无镀铜焊丝与镀铜焊丝的选择与应用提供借鉴。

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。

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%。

(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。