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公开(公告)号:CN113899605B
公开(公告)日:2022-09-30
申请号:CN202111122873.6
申请日:2021-09-24
Applicant: 北京科技大学
IPC: G01N1/28 , G01N1/30 , G01N1/32 , G01N21/84 , G01N23/207
Abstract: 本发明公开了一种QP钢中各相体积含量的定量分析方法,该方法用100%减去彩色金相法得到的QP钢的马氏体体积含量,再减去X射线衍射法得到的QP钢的残余奥氏体体积含量,即可得到QP钢中的铁素体体积含量,进而得到QP钢中各相体积含量。该方法的新型染色剂不含苦味酸,溶液性能稳定、安全性高,配方简单、易操作,对QP钢中的马氏体相有非常好的染色作用,能够使得金相组织复杂、残余奥氏体比较细小的QP钢中的马氏体相与其它相具有较明显的衬度,轮廓清晰,易于识别,进而可以根据彩色金相法和X射线衍射法对QP钢中各相体积含量进行准确的定量分析,最终为QP钢中微观组织的识别及定量检测提供保证,促进产品研究开发并取得显著经济效益和社会效益。
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公开(公告)号:CN113899605A
公开(公告)日:2022-01-07
申请号:CN202111122873.6
申请日:2021-09-24
Applicant: 北京科技大学
IPC: G01N1/28 , G01N1/30 , G01N1/32 , G01N21/84 , G01N23/207
Abstract: 本发明公开了一种QP钢中各相体积含量的定量分析方法,该方法用100%减去彩色金相法得到的QP钢的马氏体体积含量,再减去X射线衍射法得到的QP钢的残余奥氏体体积含量,即可得到QP钢中的铁素体体积含量,进而得到QP钢中各相体积含量。该方法的新型染色剂不含苦味酸,溶液性能稳定、安全性高,配方简单、易操作,对QP钢中的马氏体相有非常好的染色作用,能够使得金相组织复杂、残余奥氏体比较细小的QP钢中的马氏体相与其它相具有较明显的衬度,轮廓清晰,易于识别,进而可以根据彩色金相法和X射线衍射法对QP钢中各相体积含量进行准确的定量分析,最终为QP钢中微观组织的识别及定量检测提供保证,促进产品研究开发并取得显著经济效益和社会效益。
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公开(公告)号:CN116288010A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310313737.8
申请日:2023-03-28
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于薄板坯连铸连轧的薄规格高强高塑QP钢及制备方法,属于汽车用钢及制备领域。所述制备方法包括热轧精轧阶段热处理工艺的调整以获得含体积分数≥90%马氏体组织的薄规格带材,再进行临界区连续退火调控,将带材以5~50℃/s加热至680℃~720℃,再以0.5~7℃/s加热至800~850℃,等温80~150秒,之后以5℃/s缓冷至680℃~720℃,然后以大于30℃/s快冷至240~320℃保温10~60秒,再以10℃/s加热至370~450℃保温120~180秒,最终以10℃/s降到室温,得到含有马氏体、铁素体和残余奥氏体混合组织的薄规格高强高塑QP钢。本发明所制备的规格高强高塑QP钢提高了性能,且制备过程简约高效,降低了能耗和碳排放。
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公开(公告)号:CN116288010B
公开(公告)日:2025-04-18
申请号:CN202310313737.8
申请日:2023-03-28
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于薄板坯连铸连轧的薄规格高强高塑QP钢及制备方法,属于汽车用钢及制备领域。所述制备方法包括热轧精轧阶段热处理工艺的调整以获得含体积分数≥90%马氏体组织的薄规格带材,再进行临界区连续退火调控,将带材以5~50℃/s加热至680℃~720℃,再以0.5~7℃/s加热至800~850℃,等温80~150秒,之后以5℃/s缓冷至680℃~720℃,然后以大于30℃/s快冷至240~320℃保温10~60秒,再以10℃/s加热至370~450℃保温120~180秒,最终以10℃/s降到室温,得到含有马氏体、铁素体和残余奥氏体混合组织的薄规格高强高塑QP钢。本发明所制备的规格高强高塑QP钢提高了性能,且制备过程简约高效,降低了能耗和碳排放。
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公开(公告)号:CN119580896A
公开(公告)日:2025-03-07
申请号:CN202411659661.5
申请日:2024-11-20
Applicant: 北京科技大学
IPC: G16C60/00 , G16C20/70 , G16C20/90 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/0985 , G06N5/01
Abstract: 本发明实施例公开了基于生成对抗网络和梯度提升决策树模型的合金系金属材料力学及扩孔性能预测方法,包括:建立合金系金属材料的原始性能数据库;利用生成对抗网络,对合金系金属材料的性能数据库进行扩充,得到扩充性能数据库,构建力学及扩孔性能数据库;将力学及扩孔性能数据库的数据分为训练集数据和测试集数据;采用交叉验证法将训练集数据分为训练数据和验证数据,利用梯度提升决策树模型对训练数据进行学习训练,利用验证数据校正梯度提升决策树模型超参数,构建梯度提升决策树模型;利用测试集数据评估构建的梯度提升决策树模型;利用构建的梯度提升决策树模型预测合金系金属材料的力学及扩孔性能。该方法预测结果解释性强、预测精度高。
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