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公开(公告)号:CN113857448B
公开(公告)日:2022-02-22
申请号:CN202111438770.0
申请日:2021-11-29
Applicant: 东北大学 , 本钢板材股份有限公司
IPC: B22D11/111 , C22C38/02 , C22C38/04 , C22C38/06 , C22C38/20 , C22C38/24 , C22C38/26 , C22C38/28 , C22C38/34 , C22C38/38
Abstract: 本发明涉及钢铁冶炼和铸造技术领域,具体涉及一种低碱度免涂层热成形钢连铸用保护渣。本发明的保护渣用于一种免涂层高Cr‑Si的热成形钢,该钢种的气隙和坯壳不均匀等问题相比普通钢种更加严重。本发明提供一种具有均匀传热和良好润滑的用于该钢种连铸用的低碱度保护渣,既满足裂纹敏感性钢种连铸保护渣传热和润滑性能,减少空气和水中的氟含量,减少污染降低含氟水对设备的腐蚀,并且不采用价格较高的Li2O,B2O3等成分,造价较低,节约使用成本。
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公开(公告)号:CN110273095B
公开(公告)日:2021-03-02
申请号:CN201910232105.2
申请日:2019-03-26
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供了一种抗拉强度1.5GPa中熵合金的制备方法,其步骤包括:选取CoCrNi三元中熵合金作坯料,其Co、Cr及Ni原子百分比为1:1:1;将坯料加热轧制成4~12mm的板材,然后空冷至室温;将空冷后的板材在加热炉中加热,保温,然后淬火至室温,再在‑50℃的温度下进行冷轧,总变形量为75%,得到厚度为1~3mm的板材;将1~3mm板材在退火炉中加热,保温,然后淬火至室温,得到抗拉强度1.5GPa的中熵合金。本发明提供的一种抗拉强度1.5GPa中熵合金的制备方法,制得的中熵合金具有高强度与高塑性。
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公开(公告)号:CN110442953A
公开(公告)日:2019-11-12
申请号:CN201910698740.X
申请日:2019-07-31
Applicant: 东北大学 , 本钢板材股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于物理冶金学指导下机器学习的Q&P钢的设计方法,涉及汽车钢的成分工艺设计技术领域。本发明首先采集数据,采用多次留出法将数据划分训练集及测试集;根据训练集建立基于物理冶金学指导的集成学习算法模型;将集成学习算法模型的相关系数大于85%的作为遗传算法中的目标函数;遗传算法被用于优化设计成分及工艺获得最佳强塑积的Q&P钢,对Q&P钢的成分及工艺进行设计;对于得到的大量设计结果采用SVC分类器进行分类筛选,输出其典型合金的成分、工艺、强塑积。本方法相对于单纯机器学习,可以提升模型泛化能力,使设计更为高效,设计结果更加符合物理冶金学原理。
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