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公开(公告)号:CN105740467B
公开(公告)日:2019-02-05
申请号:CN201610127406.5
申请日:2016-03-07
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/26
Abstract: 本发明提出一种C‑Mn钢工业大数据的挖掘方法,属于钢铁工业生产和数据统计建模的交叉技术领域,该方法包括数据样本选取、钢卷归并、相似工艺聚类和训练数据均匀化;本发明通过选择多个钢牌号的数据,使数据样本中包含了较为全面的参数信息,反映出更客观的物理冶金规律,使模型具有更广泛的适用性;通过对检测钢坯成分的判断和采用聚类的方法,将相似工艺的多组数据校正为一组数据,精简数据量,删除冗余数据;在此过程中剔除了异常数据,减小了误差,使数据的规律性更为显著;通过统计训练数据三种力学性能的分布,调整了训练数据的分布均衡性;采用均衡的数据训练神经网络,可以使网络模型学习到均衡的信息,提高了模型的规律性和准确性。
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公开(公告)号:CN108588568A
公开(公告)日:2018-09-28
申请号:CN201810841460.5
申请日:2018-07-27
Applicant: 东北大学 , 湖南华菱涟源钢铁有限公司 , 湖南华菱涟钢薄板有限公司
Abstract: 一种抗拉强度780MPa级极薄规格热轧双相钢及制造方法,属于冶金技术领域;该双相钢化学成分配比为,C:0.04~0.058%,Si:0.05~0.1%,Mn:1.3~1.5%,Nb:0.025~0.035%,Ti:0.028~0.039%,Cr:0.5~0.6%,S:≤0.003%,P:≤0.012%,Als:0.02~0.05%,余量为Fe和杂质;制造方法:现将连铸坯进行加热,然后采用半无头工艺进行轧制,最后进行两阶段控制冷却、卷取;本发明成分设计利用Ti和微量的Si元素,降低合金成本,改善表面质量,工艺上采用了半无头轧制工艺,有利于保证热轧双相钢的力学性能的稳定性,为极薄规格热轧双相钢实现“以热代冷”奠定了基础。
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公开(公告)号:CN101768703A
公开(公告)日:2010-07-07
申请号:CN201010101105.8
申请日:2010-01-26
Applicant: 东北大学
IPC: C22C38/58
Abstract: 一种低屈强比X80级管线钢及其制造方法,属于冶金技术领域,该管线钢的成分按重量百分比为C?0.02~0.06%,Si?0.22~0.29%,Mn?1.6~1.9%,S≤0.002%,P≤0.012%,Al≤0.045%,Cu?0.15~0.25%,Cr?0.08~0.26%,Ni?0.2~0.3%,Nb?0.07~0.11%,V?0.03~0.057%,Ti?0.012~0.022%,Mo?0.22~0.32%,N≤0.0043%,Ca≤0.0018%,余量为Fe。制造方法为:冶炼、浇注成铸坯,加热保温后进行两段轧制,第一段轧制开轧温度为1100~1150℃;第二段轧制开轧温度为920~940℃,第二阶段的总压下量68.4~72%;轧制完成后快速冷却,再空冷后以5~30℃/s的冷却速度冷却至340~490℃。本发明的产品具备较高强度的同时具有较低的屈强比即优良的抗大变形能力,可用于地震多发带和永冻带油气的正常运输和供应,具有广阔的发展前景。
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公开(公告)号:CN118314234B
公开(公告)日:2025-01-28
申请号:CN202410529215.6
申请日:2024-04-29
Applicant: 东北大学
IPC: G06T11/00 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种改进自编码器网络的C‑Mn钢显微组织图像生成方法,属于钢铁显微组织图像预测技术领域,包括获取C‑Mn数据集;对C‑Mn数据集进行预处理及扩充;对自编码器进行改进;构建编码器与解码器网络模型;应用编码器模型进行特征提取;构建PCA模型;构建XGBoost模型;将自设定的成分工艺数据依次输入到训练完毕的XGBoost模型、PCA模型及解码器模型中,得到预测的显微组织预测图像。本发明通过在传统的自编码器结构中引入稠密卷积块构成DCB‑AE网络,通过基于DCB‑AE网络的数据降维与升维方法解决了传统AE网络对于大尺度图像拟合的问题,此外,结合机器学习模型提高了显微组织图像生成模型的泛化能力。
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公开(公告)号:CN116497274B
公开(公告)日:2024-12-06
申请号:CN202310417574.8
申请日:2023-04-19
Applicant: 邯郸钢铁集团有限责任公司 , 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种低成本易轧制600MPa级热轧双相钢及制备方法,属于冶金技术领域。本发明的低成本易轧制600MPa级热轧双相钢,化学成分及质量份数包括:C:0.05~0.08%,Si:0.06~0.09%,Mn:0.70~1.10%,S:≤0.015%,P:≤0.015%;热轧双相钢组织包括铁素体和马氏体双相组织,厚度为2.0~11mm,抗拉强度为608~651MPa,屈服强度为352~391MPa,屈强比为0.58~0.60,断后伸长率为28.9~35.4%;制备方法包括步骤:将铸锭进行加热,然后进行轧制,得到厚度为2.0~11mm的板带,对板带进行轧制,得到抗拉强度600MPa级热轧双相钢。
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公开(公告)号:CN115976420B
公开(公告)日:2024-08-06
申请号:CN202211662040.3
申请日:2022-12-23
Applicant: 东北大学 , 抚顺新钢铁有限责任公司
Abstract: 一种低成本的400MPa级螺纹钢筋及其制备方法,属于钢铁冶金领域。低成本的400MPa级螺纹钢筋含有的化学成分按质量百分数为:C:0.20~0.28%,Si:0.10~0.30%,Mn:0.4~0.7%,P:≤0.045%,S:≤0.045%,O:<50ppm,N:<50ppm,余量为Fe元素和不可避免的杂质。其制备过程包括将钢坯进行保温后,进行多道次孔型轧制,进行冷却后,再多道次孔型轧制后进行两段冷却,钢中不添加任何微合金元素,且锰含量与硅含量较少,通过化学成分与工艺的整体调控既能降低生产成本又能满足性能要求,制备的400MPa级螺纹钢筋具有低成本、表面质量好的优点。
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公开(公告)号:CN116682505A
公开(公告)日:2023-09-01
申请号:CN202310707256.5
申请日:2023-06-14
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分位数回归森林的HRB400E钢材力学性能预测方法,数据样本的选取;数据处理;数据划分:将实际数据集按照数据划分策略划分为训练集和测试集;构建分位数回归森林模型:利用分位数回归森林模型对训练数据进行计算,结合贝叶斯优化方法确定模型最优超参数组合,从而得到最终预测模型;HRB400E钢材力学性能预测:利用最终的预测模型对待预测数据进行计算,得到待预测HRB400E钢材的力学性能预测值。本发明采用上述步骤,通过在随机森林模型中引入分位数回归从而实现区间预测,并结合贝叶斯优化确定最优参数组合,得到最优预测模型,可以反向对生产工艺参数进行优化和指导,对提高产品质量起到了有利效果。
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公开(公告)号:CN116497274A
公开(公告)日:2023-07-28
申请号:CN202310417574.8
申请日:2023-04-19
Applicant: 邯郸钢铁集团有限责任公司 , 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种低成本易轧制600MPa级热轧双相钢及制备方法,属于冶金技术领域。本发明的低成本易轧制600MPa级热轧双相钢,化学成分及质量份数包括:C:0.05~0.08%,Si:0.06~0.09%,Mn:0.70~1.10%,S:≤0.015%,P:≤0.015%;热轧双相钢组织包括铁素体和马氏体双相组织,厚度为2.0~11mm,抗拉强度为608~651MPa,屈服强度为352~391MPa,屈强比为0.58~0.60,断后伸长率为28.9~35.4%;制备方法包括步骤:将铸锭进行加热,然后进行轧制,得到厚度为2.0~11mm的板带,对板带进行轧制,得到抗拉强度600MPa级热轧双相钢。
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公开(公告)号:CN115976420A
公开(公告)日:2023-04-18
申请号:CN202211662040.3
申请日:2022-12-23
Applicant: 东北大学 , 抚顺新钢铁有限责任公司
Abstract: 一种低成本的400MPa级螺纹钢筋及其制备方法,属于钢铁冶金领域。低成本的400MPa级螺纹钢筋含有的化学成分按质量百分数为:C:0.20~0.28%,Si:0.10~0.30%,Mn:0.4~0.7%,P:≤0.045%,S:≤0.045%,O:<50ppm,N:<50ppm,余量为Fe元素和不可避免的杂质。其制备过程包括将钢坯进行保温后,进行多道次孔型轧制,进行冷却后,再多道次孔型轧制后进行两段冷却,钢中不添加任何微合金元素,且锰含量与硅含量较少,通过化学成分与工艺的整体调控既能降低生产成本又能满足性能要求,制备的400MPa级螺纹钢筋具有低成本、表面质量好的优点。
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公开(公告)号:CN111876685A
公开(公告)日:2020-11-03
申请号:CN202010781065.X
申请日:2020-08-06
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明的一种屈服强度555MPa级高韧性管线钢及其生产方法,管线钢化学成分按质量百分数为:C:0.04~0.08%,Si:0.05~0.15%,Mn:1.0~1.2%,S:0.001~0.003%,P:≤0.008%,Als:0.02~0.05%,Nb:0.05~0.07%,Ti:0.015~0.025%,余量为Fe和不可避免杂质。制备时,将相应成分钢坯加热保温后,控制开轧温度和总累计压下,进行3道次粗轧,粗轧后对中间坯进行快速降温,再进行4道次精轧,控制开轧、终轧温度与总累计压下,获得7~15mm厚钢板,结合快冷与空冷降温,制得屈服强度555MPa级高韧性管线钢。本发明通过成分与工艺整体调配,制备出具有高强度,高低温韧性,低屈强比,易于成形,-40℃下冲击吸收功可达380J的高韧性管线钢。
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