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摘要
借助工业大数据和冶金机理对各要素的影响进行剖析、把复杂问题拆分成若干子问题,建立热轧含Nb高强钢力学性能预报模型。首先,借鉴广义可加模型的思路,提出融合大数据与冶金机理的力学性能建模方法;考虑微合金元素碳氮化物析出对力学性能的影响,开发含Nb钢碳氮化物析出的热力学模型,可对不同温度与成分下的奥氏体平衡成分、碳氮析出物含量进行模拟计算。接着,针对某热轧线进行建模实验,采用三次光滑样条非参数估计方法获得各自变量的单变量光滑函数,得到成分、碳氮化物及工艺参数对抗拉强度的影响关系曲线。实际预测实践表明,抗拉强度、屈服强度的预测误差分别为2.54%和3.34%,新模型具有计算精度高、适应能力强等优点,可为微合金钢产品设计和优化提供参考。
- 出版日期2017
- 单位上海梅山钢铁股份有限公司; 武汉科技大学
