高强度带肋钢筋轧后超快速冷却生产工艺

    公开(公告)号:CN1718770A

    公开(公告)日:2006-01-11

    申请号:CN200510046823.9

    申请日:2005-07-07

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明提出了一种高强度带肋钢筋轧后快速冷却生产工艺,包括钢轧热轧和热轧后的余热处理,其特征在于:在热轧后的余热处理时采用超快速冷却技术,以大于700℃/秒的冷却速率在1秒钟内将钢筋终冷至480~720℃,使钢筋的奥氏体组织迅速转变为晶粒度11-12级的铁素体/珠光体组织。上述冷却时间对于Φ22mm以下的钢筋应小于0.4秒;对于Φ22mm以上的钢筋则应小于0.8秒。采用本发明的工艺可以:(1)用低碳钢轧制出国标HRB335号的带肋钢筋;(2)用20MnSi钢可轧制出国标HRB400,日标SD390和英标Gr460号的带肋钢筋;而(3)用加入微量合金V、Nb和Ti的20Mn和20MnSi钢可轧制出国标HRB500号带肋钢筋。故本发明的工艺推广应用后具有极大的社会效益和经济效益。

    一种低碳420MPa级复合强化超细晶粒带钢

    公开(公告)号:CN1234900C

    公开(公告)日:2006-01-04

    申请号:CN200310104865.4

    申请日:2003-10-20

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明涉及一种低碳420MPa级复合强化超细晶粒带钢,其化学成分重量百分比C:0.10~0.14%,Si:0.18~0.40%,Mn:0.85~1.10%,P<0.01%,S<0.01%,其余为平衡量的Fe,其带钢的金相组织为晶粒尺寸3~5μm的铁素体基体,其它为5~10%的贝氏体和<5%的珠光体的复相组织;本发明超细晶粒带钢是以上述化学成分为原料,经过冶炼,连铸成坯料,加热后进行控轧控冷,精轧终轧温度为770~790℃,在精轧机架间进行水冷;轧后冷却速度为20~30℃/s,卷取温度430~470℃,所获带钢的屈服强度为420~450MPa,抗拉强度为530~550MPa,本发明产品可以替代同强度级别的低合金高强度钢,开辟了节省合金元素、降低钢材成本,大幅度提高性能,促进钢材品种更新换代新途径。

    一种低碳520MPa级复合强化超细晶粒带钢制备方法

    公开(公告)号:CN1537967A

    公开(公告)日:2004-10-20

    申请号:CN200310104863.5

    申请日:2003-10-20

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明涉及一种低碳520MPa级复合强化超细晶粒带钢的制备方法,以化学成分重量比是C:0.12~0.15%,Si:0.15~0.40%,Mn:1.10~1.30%,Nb:0.007~0.015%,P<0.01%,S<0.01%,其余为平衡量的Fe为原料,经过冶炼,并连铸成坯料,将坯料加热至温度为1190~1210℃;在奥氏体再结晶区、未再结晶区及形变诱导相变区控制轧制,粗轧开轧温度为1140~1160℃,粗轧终轧温度为1040~1050℃,中间坯厚度为32~45mm,精轧开轧温度为1000~980℃,精轧终轧温度为790~820℃,在精轧机架间进行水冷,轧后冷却速度20~30℃/s,卷取温度为430~470℃,所获产品金相组织为晶粒尺寸2~4μm的铁素体基体,其它为10~20%的贝氏体和<5%的珠光体的复相组织:带钢的屈服强度为520~570MPa,抗拉强度为630~690MPa;本产品完全可以替代同强度级别的低合金高强度钢,有效地节省合金元素、降低钢材成本。

    型钢连轧予张力式智能化微张力控制技术

    公开(公告)号:CN1135942A

    公开(公告)日:1996-11-20

    申请号:CN96115102.1

    申请日:1996-02-14

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 一种型钢连轧予张力式智能化微张力控制技术,采取的步骤和条件是测量机架间张力变化,对张力变化参量进行数字转换,将采集的张力值与设定的予张力值比较,将变化值反馈控制系统,调整机架转速,其特征是:在机架间设置张力传感器,在机架底部设置可调式轧机牌坊固定装置。本发明优点是通过直接参数反映机架间张力值的波动,确保机架间张力最小且恒定,防止轧件堆钢、拉钢及变形,确保轧件断面尺寸和整体质量。

    一种输电线路巡检机器人单目检测与定位方法

    公开(公告)号:CN110298330B

    公开(公告)日:2023-07-18

    申请号:CN201910603761.9

    申请日:2019-07-05

    Applicant: 东北大学

    Inventor: 房立金 吴迪

    Abstract: 本发明提供一种输电线路巡检机器人单目检测与定位方法,包括:(1)采集不同种类线路障碍的彩色图像与深度图像,标注出彩色图片中障碍物区域作为目标区域,构建数据集一;(2)对数据集一进行预处理,送入YOLOV3网络进行训练;(3)根据YOLOV3网络输出结果,得到目标障碍物区域,在对应的深度图像中找到同样的区域,获得深度信息,由YOLOV3网络得到输出张量与其对应的深度信息构成数据集二;(4)将数据集二送入线性回归模型进行训练;(5)利用已训练好的YOLOV3网络与线性回归模型进行障碍物识别与定位测试。本发明利用了深度学习与机器学习的方法,与传统的方法相比升了准确率与实时性,大大降低了成本,得到更好的检测效果和性能。

    基于Excel&VBA的数据收集和处理自动化工具及使用方法

    公开(公告)号:CN109783496B

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN201910032236.6

    申请日:2019-01-14

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 动态软件缺陷定位技术一直以来都是软件测试领域的研究热点,基于神经网络缺陷定位方法的提出又给这项技术的发展提供了更多的可能。但训练神经网络模型的海量数据的收集和处理一直没有统一的过程和工具,导致前人的很多工作成果难以复用或无法复用。本发明提供了基于Excel&VBA的数据收集和处理自动化工具及使用方法,包括:数据收集模块、数据样本标记模块、数据清洗模块与数据转化模块;可以实现自动收集海量gcov文件中的代码执行信息,生成原始代码执行信息数据集,再经过自动化的清洗和转化过程,生成可供神经网络进行训练的标准数据集。使用本发明的工具可以减少在缺陷定位实验中海量数据的收集和处理工作,避免重复工作,提高整体实验效率。

    基于Excel&VBA的数据收集和处理自动化工具及使用方法

    公开(公告)号:CN109783496A

    公开(公告)日:2019-05-21

    申请号:CN201910032236.6

    申请日:2019-01-14

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 动态软件缺陷定位技术一直以来都是软件测试领域的研究热点,基于神经网络缺陷定位方法的提出又给这项技术的发展提供了更多的可能。但训练神经网络模型的海量数据的收集和处理一直没有统一的过程和工具,导致前人的很多工作成果难以复用或无法复用。本发明提供了基于Excel&VBA的数据收集和处理自动化工具及使用方法,包括:数据收集模块、数据样本标记模块、数据清洗模块与数据转化模块;可以实现自动收集海量gcov文件中的代码执行信息,生成原始代码执行信息数据集,再经过自动化的清洗和转化过程,生成可供神经网络进行训练的标准数据集。使用本发明的工具可以减少在缺陷定位实验中海量数据的收集和处理工作,避免重复工作,提高整体实验效率。

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