摘要: 本文聚焦数字孪生技术在冶金工程领域的创新应用与发展趋势。作为工业4.0 的核心组成部分，数字孪生在钢铁行业展现出巨大的应用潜力和广泛的前景。首先，本文回顾了数字孪生技术的定义、背景与核心发展技术，阐述了其在冶金领域的重要意义。其次，结合钢铁制造体系的生产流程，系统梳理了数字孪生技术在冶金领域的实践路径和应用场景。最后，基于多维视角剖析了钢铁数字孪生工业化实施进程中的技术瓶颈，并结合行业特点及技术发展，展望了其未来发展方向。值得注意的是，本文追踪了生成式人工智能算法、大语言模型及智能代理等前沿技术的最新进展，分析了它们与数字孪生技术在不同层面的融合潜力，为构建具备智能认知的下一代冶金数字孪生系统提供理论方向。

摘要：第三代先进高强钢(TG-AHSS)是近年来材料科学与汽车工业领域的研究热点。本文针对TG-AHSS的成分设计、热处理工艺及强韧化机制，基于热力学稳定性阐明了第三代先进高强钢成分设计的宗旨，基于广义稳定性对几类代表性热处理工艺进行了诠释。在此基础上，从广义稳定性与热-动力学相关性形成的热-动力学贯通性入手，对第三代先进高强钢的强韧化机制进行了总结和归纳。从热-动力学角度，对第三代先进高强钢的设计策略进行了展望。

摘要:依托基于先进检测与智能装备支撑的少人/无人化操维集控,以及基于工业互联网平台的多业务协同数字化业务管控,形成了“双智控”的轧钢智能工厂建设架构。然而,在研究与应用领域,对于智能装备的概念,并没有建立起清晰明确的定位认识。结合具体的技术模块描述与案例介绍,探讨了智能装备对智能工厂的作用效果与价值体现。首先,通过依托全流程表面检测的表面质量数字化管控、融合“平台+装备+视频AI+跟踪”的物料逐支跟踪、原料库与加热炉区域坯料检测与异常识别校核、智能化视觉检测装备辅助运维管理等案例,提出了先进检测增强感知支撑数字化业务管控的智能装备建设模式;其次,通过介绍多类工业机器人应用、热轧运行非对称检测与自动纠偏控制、中厚板轧机自动转钢、加热炉智能改造和直接轧制技术,展示了建设主生产流程设备控制系统协同的“测控一体化智能装备”,提升产品质量稳定性与生产自动化水平的发展趋势;还有,介绍了长材平面智能无人库技术、棒材轧后区域少人化技术,提出了针对缺乏自动控制、人工操作密集且工作环境恶劣的区域,通过多类型智能装备应用,实现生产效率、成材率等关键运行指标提升的发展模式。最后,展望了智能装备的发展趋势,即与主生产设备、关键质量控制更加紧密融合,实现面向高效化、高质化生产的“智能轧机”,并支撑数字化业务管控应用的完善,推动双智控“智能钢厂”建设水平的持续提升。

摘要: 以QP1180-EL超高强钢为研究对象, 通过试验方法完成材料硬化、断裂特性测试, 并完成GISSMO 损伤模型参数标定; 针对防撞梁零件开展冲压全流程仿真分析, 根据GISSMO 损伤模型完成成形过程损伤累积计算; 结合防撞梁零件三点弯曲试验, 对比研究了不考虑冲压成形过程; 考虑冲压成形过程厚度减薄及应力、应变且不考虑损伤; 考虑冲压成形过程厚度减薄及应力、应变及损伤3 种条件下零件结构性能的差异性。结果显示, 考虑成形过程中的厚度减薄及应变、应力可以提高结构峰值力预测精度, 考虑冲压损伤可以进一步提高结构失效行为预测精度。

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。

摘要：本文系统梳理了刀剪用马氏体不锈钢的钢材牌号、材料成分及热处理工艺。针对刀剪工具对切割性能、防腐性能的核心需求，综述了近年来通过优化热处理工艺、控制碳化物形态、开发高氮马氏体不锈钢和应用表面处理技术等手段来提升材料综合性能的研究进展。同时，总结了马氏体不锈钢的抗菌功能化改性方法。最后，展望了刀剪用马氏体不锈钢的发展趋势，提出有价值的探索方向。

摘要：抗菌不锈钢是一种新型抗菌材料，因抗菌机制和制备方法的不同，其抗菌性能存在较大差异。综述了采用等离子体表面技术，包括离子注入技术、磁控溅射镀膜技术、双层辉光等离子表面冶金技术等制备抗菌不锈钢的研究进展，介绍了抗菌不锈钢的抗菌机制并展望了未来的发展方向。

摘要：阐述了模具在国民经济中的重要性，简介模具材料研发和应用现状，预测发展趋势，重点解析模具表面强化工艺方法，提出了发展模具材料建议，论述了表面强化方法及其选择原则和应用案例，指出振兴民族工业，必须模具先行。

摘要：含硫易切削钢由于良好的力学性能和切削性能被广泛应用于汽车制造、机械制造、船舶建造等行业。随着近年来基础建设、乘用车和航运领域的发展，含硫易切削钢的产量和质量要求也不断提高。通常采用钙处理的方法来调控钢水中的夹杂物，而含硫钢的含硫特性对冶炼和连铸过程中的钢水洁净度和钢水的可浇性有严重的负面影响，因此，如何制定合理的钙处理工艺对于提高易切削钢的可浇性具有重要意义。系统研究了喂人钙线和硫线的加入时机、时间间隔和钙线加入量等因素对钢水洁净度和水口结瘤的影响规律，分析了含硫易切削钢水口结瘤的主要原因。研究表明，钙处理后钢液中会产生表面为CaS而芯部为Al2O3的夹杂物，这种夹杂物在水口内壁的不断附着沉积是导致水口堵塞的主要原因。在铝质量分数为0.03%的钢水中，当硫质量分数超过0.015%时，易产生高熔点夹杂物而恶化钢水可浇性。对于转炉出钢量为140t的45S含硫易切削钢，将硫线分别在LF和RH后喂人、延长钙线和硫线间的喂入间隔时间至10min以上、减少钙线总喂入量至100m以下均能有效减少钢液中CaS·Al2O3夹杂物数量，并且将45S钢种的连浇炉数提升至15炉以上。研究为优化含硫易切削钢的钙处理工艺提供了理论依据，有助于提高生产效率和产品质量，对推动机械、交通等领域用含硫易切削钢的应用和发展具有重要意义。未来将针对如何控制含硫钢种的夹杂物数量和形态、夹杂物在轧后对钢板质量的影响以及如何减少钙的添加量进行深人研究。

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。