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公开(公告)号:CN101768703B
公开(公告)日:2011-09-21
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%,A1≤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:CN101984123A
公开(公告)日:2011-03-09
申请号:CN201010534889.3
申请日:2010-11-08
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及冶金技术领域,具体涉及一种高速列车用不锈钢车厢板的制备方法。包括以下工艺步骤:首先选用301L不锈钢板,经过热轧固溶处理、酸洗、冷轧后,采取不同条件的柔性退火,当退火温度为1050~1100℃时,得到强度等级为LT的车厢板;当退火温度为910~950℃时,得到强度等级为DLT的车厢板;当退火温度为860~900℃时,得到强度等级为ST的车厢板;当退火温度为810~840℃时,得到强度等级为MT的车厢板;当退火温度为780~800℃时,得到强度等级为HT的车厢板,上述各不同温度下的退火时间均为1~3min。该工艺下能够得到比传统生产工艺更好的综合性能,特别在高强度等级优势更明显。
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公开(公告)号:CN101226701B
公开(公告)日:2010-11-10
申请号:CN200710159274.5
申请日:2007-12-28
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种双辊薄带铸轧模拟设备,包括中频感应炉、在线供气装置、在线结晶面表面附近温度场测量装置、在线熔池温度检测装置,该设备所设的模拟器结构是:底板上设有底支架、中频感应炉滑动的轨道及限位挡块;底支架和上端水平槽钢台间有两条竖直滑杆,每条滑杆上有一个能在杆上滑动的大滑桶,两个大滑桶间连有上下两横梁;槽钢台上有液压装置,液压装置和下横梁间螺纹连接;结晶器通过快速伸缩杆固定在小滑块上,小滑块能够在下横梁上滑动;小滑块上的辊轮能沿着弧形导轨滚动,从而带动结晶器运动;弧形导轨紧固在支板上,支板固定于底支架内侧的槽内。通过模拟实验,得到铸轧过程中各工艺参数匹配关系,用以指导实际工业生产。
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公开(公告)号:CN101788498A
公开(公告)日:2010-07-28
申请号:CN201010010116.5
申请日:2010-01-14
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种化学腐蚀检测热轧带钢氧化铁皮结构的方法,其特征在于按以下步骤进行:(1)采用线切割方法在热轧带钢上切割出断面,采用超声波对断面进行清洗去除油污;(2)采用热镶嵌方法,将热轧带钢与镶嵌料镶嵌在一起,露出断面;(3)采用砂纸对断面进行打磨;(4)将镶嵌试样的断面采用研磨膏抛光;(5)将盐酸和乙醇混合后制成混合溶液,将抛光后的镶嵌试样浸入混合溶液中,腐蚀4~10s后取出,用乙醇清洗去除酸液;(6)采用金相显微镜观察镶嵌试样的断面。本发明的方法设备要求简单,适用性广泛,检测结果准确,热轧带钢的生产过程中控制钢材表面质量具有重要意义。
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公开(公告)号:CN100577839C
公开(公告)日:2010-01-06
申请号:CN200810011049.1
申请日:2008-04-17
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种590MPa级低屈强比低碳当量建筑用钢板的制造方法,要点是选配钢的化学组成成分重量百分比为:C 0.15,Si 0.37,Mn 1.41,Nb 0.031,V 0.081,Alt0.0295,P 0.014,S 0.005,其余为铁Fe,执行如下控轧控冷热处理工艺制度:钢坯加热温度为1200±10℃,执行控轧工艺,一阶段终轧温度为1040~1060℃,中间坯厚度为46~90mm,二阶段开轧温度为940-910℃,二阶段终轧温度为840-870℃;轧后以3~8℃/s冷速冷却至室温;在760~810℃进行淬火,500℃回火。本发明高性能建筑用钢金相组织为回火索氏体/贝氏体和块状铁素体的复相组织;具有较高的综合力学性能和焊接性能且成本低,具有广阔的发展前景。
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公开(公告)号:CN1731165A
公开(公告)日:2006-02-08
申请号:CN200510047065.2
申请日:2005-08-18
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提出了一种温差电势分析方法,在程序控制温度下,通过测量试样与参照物之间的某一特定的热参数之差值随温度和时间变化的技术,其特征在于该特定的热参数是材料的温差电势率。本发明还提出了一种实施温差电势分析方法的装置,包括载物台、气氛控制系统、温控系统、电位测试系统和数据记录与显示系统,其特征在于试样与参照物热端和冷端由温控系统控制;冷、热端之间的温差电势由电位测量系统测量并同冷、热端温度一起输入数据记录与显示系统,从而得出温差电势率与温度或时间关系曲线进行分析。
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公开(公告)号:CN119824301A
公开(公告)日:2025-04-15
申请号:CN202411806747.6
申请日:2024-12-10
Applicant: 东北大学 , 山东钢铁集团日照有限公司
Abstract: 本发明公开了一种超低温冲击韧性优异的5.5Ni钢及其制备方法和应用。5.5Ni钢的化学成分按质量百分比计为:C 0.04%~0.1%,Si 0.04~0.15%,Mn0.5%~1.5%,Ni 5.0%~6.0%,Mo 0.2%~0.3%,其余元素是Fe及不可避免的杂质。制备方法包括:冶炼,热机械处理和淬火‑两相区淬火‑回火工艺进行热处理。本发明提供的5.5Ni钢,仅添加一定质量分数的Mo元素,弥补了由于Ni元素降低带来的淬透性和强度不足问题,并通过热机械处理和淬火‑两相区淬火‑回火工艺的QLT热处理工艺,解决了5.5Ni钢替代9Ni钢面临的低温韧性不高的难题,使本发明的5.5Ni钢的‑196℃冲击吸收功达到250J以上,室温下屈服强度大于580MPa,满足LNG储罐用钢对强度和低温韧性要求。
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公开(公告)号:CN118446928A
公开(公告)日:2024-08-06
申请号:CN202410529213.7
申请日:2024-04-29
Applicant: 东北大学 , 中信金属股份有限公司 , 湖南华菱湘潭钢铁有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于CycleGan模型的IF钢金相照片晶界强化方法,属于材料性能预测技术领域,包括数据采集;数据处理;数据划分:将数据集按照数据划分策略划分为训练集和测试集;搭建CycleGan模型:利用两组传统生成对抗网络,分别优化最小化损失,得到两个域之间的两个数据转换函数模型;IF钢金相照片晶界强化:利用最终的CycleGan模型,对原始金相照片处理,去除金相试样表面存在的划痕,补全残缺的晶界。本发明采用上述方法,基于CycleGan模型,对不同域的两个数据集训练,得到模型结构,实现两个数据的相互转换,对于明晰IF钢晶界起到有利效果。
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公开(公告)号:CN118389890A
公开(公告)日:2024-07-26
申请号:CN202410631618.1
申请日:2024-05-21
Applicant: 中国科学院金属研究所 , 东北大学
IPC: C22C1/05 , B22F3/00 , B22F3/02 , B22F3/14 , B22F3/20 , B22F3/24 , C22F1/04 , C22C21/00 , C22C32/00 , C22C1/059 , B22F9/04
Abstract: 本发明是关于一种铝基复合材料及高通量制备方法,其中,所述高通量制备方法包括如下步骤:准备多种不同类型的原料粉末;准备具有多个容置腔的蜂窝状结构;将不同类型的原料粉末一一对应地分别装填到不同的容置腔内,得到装有不同类型原料粉末的蜂窝状结构;对装有不同类型原料粉末的蜂窝状结构进行冷压成型,得到蜂窝状坯块;对蜂窝状坯块进行真空热压处理,得到蜂窝状坯锭;对蜂窝状坯锭进行热挤出处理,得到蜂窝状挤出结构;对蜂窝状挤出结构进行热处理,得到蜂窝状铝基复合材料;其中,蜂窝状铝基复合材料包括多种类型的铝基复合材料单元。本发明能一次性制备出多种铝基复合复合材料,后续也可以对制备的材料进行高通量表征。
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公开(公告)号:CN113128124B
公开(公告)日:2023-09-15
申请号:CN202110442000.7
申请日:2021-04-23
Applicant: 东北大学 , 河钢集团有限公司 , 河钢数字技术股份有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06F18/231 , G06F18/2415 , G06N3/047 , G06N3/086 , G16C60/00 , G16C20/70 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F111/10 , G06F113/26 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种基于改进神经网络的多牌号C‑Mn钢力学性能预测方法,首先采集多牌号C‑Mn钢在热连轧生产过程中的生产数据并进行数据处理,然后采用前向选择的相关性分析方法生成各力学性能的样本集,采用PSO算法对BRNN网络模型训练过程中的参数进行优化,通过选取多个牌号的C‑Mn钢生产数据,使数据样本中包含了更加全面的生产工艺信息,解决了单钢种生产工艺的数据无法包括全面的工艺信息的问题;通过采用数据处理和相关性分析方法,使数据更加稳定且更具规律性,并可以有效简化预测模型的结构;通过引入PSO算法对BRNN模型进行改进,解决了其存在的容易陷入局部最小值的问题,经过改进的神经网络具有良好的泛化能力,能够更客观地符合物理冶金学规律。
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