济钢厚板组织_性能项目结题报告.pptVIP

一、项目完成的主要内容及过程 一、项目完成的主要内容及过程 1）2004年6月－2004年12月，现场调查和采集数据，编写各模块基础程序，建立轧制工艺数据库。 2）2004年12－2005年6月，第一次实验室轧制实验及热模拟实验，确立各模块的关键参数，建立了针对6～12mm厚板的屈服强度、抗拉强度的预测模型。 3）2005年6－2005年12月，第二次实验室轧制实验，建立了12～40mm厚钢板的组织性能模型，包括屈服强度、抗拉强度、延伸率、冲击功的预测模型；完善软件各部分功能和完成软件界面设计。 二、项目的主要创新点 2.2 厚板常温冲击功的预报模型 2.3 针对济钢厚板生产工艺，建立组织－性能预测模型 厚板的轧制及冷却工艺 实验室模拟厚板热轧实验 钢种Q235、Q345、Q460的热模拟热轧实验 三、组织－性能预报的建模思路 3.2 组织－性能预报的基本思路（针对济钢厚板） 三、组织－性能预报的建模思路 三、组织－性能预报的建模思路 四、实验室模拟热轧实验结果 四、轧制实验结果 四、实验室模拟热轧实验结果 四、实验室模拟热轧实验结果 四、实验室模拟热轧实验结果 四、实验室模拟热轧实验结果 四、轧制实验结果 四、实验室模拟热轧实验结果 五、C-Mn钢组织演变模拟计算结果 五、C-Mn钢组织演变模拟计算结果 五、厚板组织演变模拟计算结果 五、厚板组织演变模拟计算结果 五、厚板组织演变模拟计算结果 五、厚板组织演变模拟计算结果 五、厚板组织演变模拟计算结果 五、厚板组织演变模拟计算结果 五、厚板组织演变模拟计算结果 五、厚板组织演变模拟计算结果 五、厚板组织演变模拟计算结果 六、性能预报效果及分析 六、性能预报效果及分析 六、性能预报效果及分析 七、结论 相变过程组织分数随温度的变化情况 (Q235B) 对于冷却中的相变过程，济钢厚板主要发生的是A－F，A－P，最终的组织为F＋P组织，也有少量的贝氏体存在。 5.10 相变过程组织演变的模拟 5.11 组织演变结果验证（Q235B,Q345B,16MnR,Q460） 厚板组织组成预报结果 a 奥氏体晶粒尺寸 b 铁素体晶粒尺寸 c 最终相组成 6.1 强度的预报 对4个钢种热轧状态下的屈服和抗拉强度进行了预报，实测值和预报值的相对误差在±8%以内。 热轧C-Mn及微合金钢强度的预报 6.2 延伸率的预报 对4个钢种热轧状态下的延伸率进行了预报，其绝对误差56％在±2％ 以内，95％在±5％以内。 六、性能预报效果及分析 热轧C-Mn及微合金钢延伸率的预报 6.3 冲击功的预报 利用神经元网络和物理冶金学模型相结合的方法对济钢厚板的4个钢种的常温冲击功进行了预报,其绝对误差在±30J以内。 热轧C-Mn及微合金钢常温冲击功的预报 6.4 性能预报完成对照 铁素体晶粒尺寸及分数实测和预测值都在?8％以内 显微组织预测值与（晶粒尺寸、相分数）实测值对比在?8％以内 强度预测值与实测值在?6％以内，延伸率实测和预测值在10％，冲击功在?30J 力学性能预测值与实测值对比在 ?8％以内 16MnR Q345B 完成情况 合同规定指标 钢种 * 轧制技术及连轧自动化国家重点实验室(东北大学) 中厚板热轧过程组织－性能预测的研究结题报告 1、建立了描述济钢厚板轧制及层流冷却过程中的温度和 组织演变的物理冶金学模型。 2、建立了济钢厚板的轧制工艺数据库；通过热轧实验及热模拟实验确定了温度场和组织演变模型的关键参数，获得了适用于济钢厚板生产的工艺参数。 3、通过回归方法和神经元网络建立了描述济钢厚板的组织性能对应关系模型，包括预报厚板冲击功的神经元网络模型。 1.1 项目完成的主要内容 1.2 项目完成的主要过程 2.1 厚板轧制过程温度变化的智能化预报模型 二、项目的主要创新点 二、项目主要创新点 3.1 组织性能预报基本思路 三、组织－性能预报的建模思路 3.3 模型的建立 温度场模块：各阶段换热系数的确定 组织演变： a)加热奥氏体晶粒尺寸变化模型 b)轧制过程静态、动态及亚动态再结晶动力学方程，沉淀析出动力学模型 c)奥氏体向铁素体（F）、珠光体（P）和贝氏体（B）转变的动力学方程 d）组织－性能对应关系模型：强度、延伸率、冲击功各影响参数的确定 3.4 需要调整的参数表 组织－性能间的关系，神经元网络参数的选择…… 静态再结晶，动态再结晶，析出，相变…… 空冷换热系数，除鳞阶段换热系数，层流冷却阶段换热系数……. 性能 组织演变 温度场 表1 各模块需要调整的参数 四、实验室模拟热轧实验结果 实验室轧机基本参数：轧辊直径φ450mm,最大轧制力4000KN，轧制速度0~1.5m/