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公开(公告)号：CN113897552B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202111184538.9
申请日：2021-10-12
Applicant: 上海大学 , 鞍钢集团北京研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及钢板技术领域，提出了一种30GPa·％相变诱发塑性汽车钢板，关键在于，按照质量百分比计，钢板的化学成分包括：C 0.29‑0.30％、Mn 1.80‑2.00％、Si 1.00‑1.10％和Al 0.50‑0.70％，Fe余量；钢板的临界退火温度为780‑790℃。解决了现有技术中在不添加微合金元素的前提下，如何选取恰当的目标成分及连退温度，使其性能实现当抗拉强度超过980MPa时，达到30GPa·％强塑积指标的问题。
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公开(公告)号：CN114581471A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210151321.6
申请日：2022-02-16
Applicant: 鞍钢集团北京研究院有限公司
Abstract: 本申请提出了一种DP钢微观组织图像分割方法、装置和电子设备。其中，该方法包括：通过对获取的马氏体双相DP钢微观组织图像进行晶粒边缘检测，得到DP钢微观组织图像对应的晶粒边缘图，并基于晶粒边缘图中的晶粒颗数，对晶粒边缘图进行分割，以得到晶粒边缘图对应的多个超像素块，再对多个超像素块中满足合并条件的相邻两个超像素块进行合并，以得到DP钢微观组织的目标晶粒边缘图，由此，基于对DP钢微观组织图像对应的晶粒边缘图进行分割，并将分割后满足合并条件的相邻两个超像素块进行合并，从而可准确得到DP钢微观组织图像对应的目标晶粒边缘图，实现对DP钢微观组织图像的高精度分割，提高了DP钢微观组织图像的分割精度。
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公开(公告)号：CN118888020A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411056016.4
申请日：2024-08-02
Applicant: 鞍钢集团北京研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种铁基合金中铜镍元素赋存状态及力学性能的模拟方法，包括步骤：初始铁单晶模型扩胞后，铜和镍原子随机替换铁原子，铜和镍原子之和占总原子数的比例少于20％，生成Fe‑Cu‑Ni合金模型，选取势函数，设置模型条件，将Fe‑Cu‑Ni合金模型在等温等压系综NPT下弛豫1～5ns，交换温度为400～1200K，时间步长为1～10fs，单位时间步长交换次数设置为1～20，进行拉伸模拟，在原子尺度上研究铁基合金中铜和镍元素的赋存状态及其对拉伸性能的影响的模拟方法，此方法可以研究不同退火模拟温度和时间下，铜和镍元素的赋存状态，通过拉伸模拟来研究力学性能，为揭示铁基合金中铜和镍元素赋存状态及其对力学行为的影响具有重要意义。
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公开(公告)号：CN118824429A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410853700.9
申请日：2024-06-28
Applicant: 鞍钢集团北京研究院有限公司 , 东北大学
IPC: G16C60/00 , G16C20/70 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06V20/69 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种基于卷积神经网络的双相钢加工硬化预测方法，涉及材料力学性能分析技术领域。利用EBSD实验获得的BC图和材料力学属性建立高质量的数据集；深度学习模型用来学习BC图中显微组织形貌特征，建立BC图与加工硬化之间的映射关系。采用卷积神经网络以真实材料的微观结构为设计变量，采用先进的人工智能方法识别拉伸过程中材料成分和非线性微尺度特性的变化，同时实现对不同体系DP钢加工硬化的高效普适性预测。本发明实现简单，效率和普适性相比与传统方法得到提升，并且该深度学习方法可以应用到具有复杂显微组织的钢种中，可用于不同合金体系，具有扩展性。
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