摘要：在圆管直缝焊接成形基础上，应用金属变形协调关系，建立圆管方型化的连续变形生产工艺。开发连续成型的孔型系列，建立圆管方型化的塑性变形数学模型；利用有限元对各道次变形关系进行模拟，优化并确定孔型和成形工艺参数，对带材边缘的应力应变进行失稳分析；开发研制方管连续生产机组。针对方管７8mm×78mm×3.0mm进行试生产，获得满意结果。经理论与试验比较分析，其结果具有较好一致性，为生产实践奠定了基础。

摘要：分析了近年来我国棒线材产量及产品结构的发展和变化；针对棒线材生产流程短捷化，以轧制工序为出发点，从缩短与前工序的界面、轧线本身短捷化、缩短与后工序的界面３个方面介绍了已取得的技术进步并提出了一些新思路，在此基础上探讨了我国棒线材生产流程短捷化方面面临的挑战和未来发展方向，指出对生产流程短捷化的创新是棒线材新一轮产品结构优化和技术装备升级发展的重中之重，也是整个产业链需要共同努力的主要技术方向。

摘要：钢中界面的化学成分、晶体结构、电子结构及其在变形、加热等外部环境作用下的演变行为等都深刻影响着钢的力学和化学行为，主导控制钢的力学、化学和加工性能。钢中界面往往是钢中新相的核点、变形的结点、裂纹的起点、腐蚀的源点。在一定程度上讲，弄清钢中界面科学问题，也就知道了钢失效的本质和提高钢质量的方向。在钢中界面科学研究（Ⅰ）的基础上，以钢中界面为研究对象，详细综述了界面对钢相变行为和服役使用性能的影响。分析了相界及相界成分或析出物偏聚对奥氏体向铁素体转变、奥氏体向贝氏体转变和逆转奥氏体相变的影响；探讨了界面以及界面成分偏聚对强度、塑性和韧性的影响；阐述了孪晶界、相界以及夹杂物／基体之间的界面在疲劳裂纹萌生和扩展方面起到的作用；重点关注了晶界、孪晶界调控以及晶界偏聚调控提高耐腐蚀性能的机理以及应用；分析了各种界面类型对抗氢脆性能的影响并简述了界面在蠕变性能劣化中起到的作用。同时简单介绍了机器学习在界面研究方面的应用，并指出了钢在服役性能中面临的界面科学问题以及今后重点研究方向的建议。

摘要:简述了汽轮机转子用铁素体耐热钢的发展历程。总结了对超超临界汽轮机转子用耐热钢的性能要求。根据欧洲COST 项目中汽轮机转子用耐热钢研究的进展，介绍了620 ℃等级超超临界高、中压转子用FB2 耐热钢的研发和应用。论述了超超临界低压转子用超纯净30Cr2Ni4MoV 钢在国内外的研究和发展状况。展望了我国700 ℃超超临界转子用材料的研发。

摘要：随着我国能源需求的持续增长，管线钢作为油气管道建设的核心材料，其生产技术得到了快速发展。对我国管线钢生产技术的进步进行了总结，回顾并梳理了我国管线钢生产的发展历程，从早期的低钢级产品到如今的高性能、高钢级管线钢，展示了我国管线钢在生产技术方面的突破。重点介绍了当前管线钢生产中的关键技术，包括化学成分设计、轧制工艺、微观组织调控等方面的创新。此外，深入探讨了管线钢在耐腐蚀、高强度、耐低温等性能方面的产品特点与生产控制技术的研究进展。同时，指出新能源发展中氢气与二氧化碳储运、新型石油天然气管及装备、数字化与人工智能技术的应用是未来管线钢生产技术的研发重点。

摘要：超低碳钢显微组织为铁素体，在制样过程中极易出现划痕和晶界腐蚀不清晰的现象，严重影响金相组织分析。同时，显微组织特征的分析结果严重依赖于专家经验，受主观因素影响较大且效率低。为了高效获得超低碳钢显微组织特征信息，基于超低碳钢金相图像数据集，采用归一化、自适应阈值法处理图像，增强图像对比度；融合自注意力机制（Self-Attention，SA）和循环回归生成对抗神经网络（CycleGan），开发基于CycleGan+SA 的晶界增强算法；建立超低碳钢显微组织特征强化模型，实现了显微组织图像的自动处理与晶界信息的特征强化。在此基础上，采用分水岭分割算法对晶界强化后的显微组织图像进行精细化分析。结果表明，CycleGan+SA 算法可以有效去除原始金相图像中的划痕并补全晶界模糊区域，实现超低碳钢晶界特征强化。相比原始的CycleGan 算法，引入注意力机制后，CycleGan+SA 算法可以实现更清晰的晶粒分割，图像识别精确度P 值由97.43% 提升至98.75%，综合评价指标F 值由97.49% 提升至98.73%。在显微组织精细化分析方面，通过与常用分析软件对比，超低碳钢显微组织特征强化模型与Image J 软件测定的晶粒尺寸平均误差为1. 2 个晶粒，与Image Pro Plus 软件测定的晶界比例误差为0.008 个百分点，模型与软件统计结果吻合较好，具备一定的应用前景。

摘要：我国每年海洋钢结构腐蚀经济损失巨大，海洋高氯的大气环境，海水的潮起潮落，浪花飞溅等都是造成腐蚀现象以及腐蚀程度不同的原因。文章根据海洋环境腐蚀机理，以及各个海洋腐蚀区带的特点，针对涂层防护技术、喷涂防护技术、包覆防护技术和阴极保护技术等防腐技术的应用现状和各种技术优缺点进行了综述，并展望了海洋钢结构防腐蚀技术的发展方向。

摘要：钢材热轧过程中，轧件显微组织演变、表面氧化与轧制力能负荷相互影响，构成了“牵一发而动全身”的复杂黑箱系统。长期以来，国内外一直采用数学模型分离求解，导致只能近似解析而无法实现精确求解，制约了产品综合质量的进一步提升。通过深度挖掘实验数据和热轧工业数据，我国开发出集力能、组织及界面耦合的热轧工业大模型，实现了热轧主流程的全面、精准解析。介绍了我国热轧钢材组织演变和力学性能预测技术的发展历程及最新发展方向，为钢铁行业数字化转型提供借鉴和参考。

摘要： 热轧生产过程中道次间的应变诱导析出硬化行为与静态再结晶软化行为的耦合作用对钢材显微组织变化具有决定性影响。此外，对于Nb-Ti 复合微合金钢，其析出行为中组织演变过程异常复杂，会导致以假设和试验数据建立的传统物理冶金模型的计算精度偏低。随着机器学习在钢铁生产过程中的广泛应用，其逐渐被引入到Nb-Ti 微合金钢热变形过程中物理冶金行为的建模上。首先，在收集文献数据的基础上，通过相关性分析筛选出对再结晶和应变诱导析出行为影响权重大的成分和工艺参数作为模型输入变量；在此基础上，引入随机森林（RF）、极限梯度提升（XGBoost）及人工神经网络（ANN）3 种机器学习算法，分别建立了再结晶模型中静态再结晶分数为0.5 时对应的时间（t0.5）、材料参数（n）以及析出模型中析出开始时间（tps）和结束时间（tpf）的计算模型，其中，RF 模型计算的t0.5、n、tps 和tpf 的均方根误差（RMSE）分别为2.25、0.08、49.50、1252.8，优于其他机器学习算法。以700XL 为目标钢种进行双道次压缩试验，发现当变形温度为1 000 ℃时，软化率曲线变化呈现典型的再结晶软化过程；当变形温度为950 和925 ℃ 时，将同时发生微合金元素的应变诱导析出和静态再结晶，二者的耦合作用会导致软化率曲线出现“平台”。试验数据验证表明所建立的机器学习模型在析出的起止时间计算精度上优于传统物理冶金模型，同时计算得出的软化率曲线很好地呈现了再结晶与析出的交互作用规律。