公开(公告)号：CN117403047A

公开(公告)日：2024-01-16

申请号：CN202310967856.5

申请日：2023-08-02

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 张聪 ,  尹海清 ,  王永伟 ,  袁强强 ,  张瑞杰 ,  姜雪

IPC: C21D9/36 ,  C21D1/26 ,  G16C20/10 ,  G16C20/20 ,  G16C20/70 ,  G16C60/00

Abstract: 本发明提供一种高速钢球化退火工艺优化方法，属于高速钢显微组织和热处理工艺调控领域。所述方法包括：利用热力学计算M42高速钢中M2C型碳化物和奥氏体Fcc在球化退火温度时的成分；利用动力学构建M2C型碳化物在Fcc中的溶解模型，将高速钢球化退火温度、球化退火时间、Fcc成分、M2C成分以及Fcc/M2C界面能输入到溶解模型中，计算高速钢中M2C型碳化物的溶解速率；结合高速钢的显微组织统计得到的M2C型碳化物的尖端位置尺寸，利用计算得到的溶解速率获取M2C型碳化物尖端位置完全溶解所需的时间。采用本发明，能够实现基于热力学和动力学计算的高速钢球化退火工艺优化。

公开(公告)号：CN119040727A

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202411145677.4

申请日：2024-08-20

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 尹海清 ,  袁强强 ,  梁敬斌 ,  李栋 ,  尤晓东 ,  王永伟 ,  张聪 ,  张瑞杰 ,  曲选辉

IPC: C22C33/04 ,  C22C38/02 ,  C22C38/04 ,  C22C38/06 ,  C22C38/22 ,  C22C38/24 ,  C22C38/30 ,  B22D18/06 ,  C21D3/00 ,  C21D1/18 ,  C21D6/00

Abstract: 本发明提供一种细化高速钢铸态组织的方法，涉及高速钢铸锭制备的技术领域。所述细化高速钢铸态组织的方法包括原料配比、原料称量、原料熔炼、吸铸成型、退火处理和回火处理。高速钢材料按元素质量百分比计为：C 0.8‑1.3%，W 2‑10.0%，Mo 2.0‑9.0%，Cr 4.0‑5.0%，V 1‑3.0%，Co 1.5‑8.0%，Si 0‑1.5%，Mn 0.2‑0.4%，Al 0‑1.8%，余量为铁和不可避免的杂质元素。本发明通过制备方法选择和以氧化物代替部分碳化物形成元素加入的选择，使得高速钢对硅和氧化钼的原料的利用率较高，降低了传统制备成本，热能耗费量小；制备的高速钢的一次碳化物经过多重细化，提高了材料的韧性、硬度和红硬性，后续可加工性强，熔炼精炼过程简单，操作难度低，流程短，效率高，利于工业大规模生产和推广。

公开(公告)号：CN119274712A

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202411334993.6

申请日：2024-09-24

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 尹海清 ,  赵腾 ,  尹刚 ,  王子豪 ,  孙瑞霞 ,  袁强强 ,  张聪 ,  张瑞杰 ,  王永伟 ,  曲选辉

IPC: G16C60/00 ,  G16C20/30 ,  G06F30/20 ,  G01N3/08 ,  G01N3/02 ,  G01N3/04 ,  G01N9/02 ,  G06F119/14 ,  G06F119/12 ,  G06F119/02 ,  G06F113/26

Abstract: 本发明公开了一种合金材料元件服役性能的虚拟验证方法，属于元件服役性能预测技术领域，其包括：获取用于制作待验证系统中元件的合金材料的本征属性；采用预设的模拟方法，对待验证系统及系统中元件的实际服役条件进行模拟，得到待验证系统中元件在实际服役条件下的服役状态信息；将元件在实际服役条件下的服役状态信息与合金材料的本征属性进行对比；根据对比结果，实现合金材料元件服役性能的验证。采用本发明方案，通过在实验前进行合金元件服役性能的虚拟验证，降低了实验成本，降低了新的合金元件产品的设计研发周期。

公开(公告)号：CN116776679A

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202310704506.X

申请日：2023-06-14

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 尹海清 ,  袁强强 ,  梁敬斌 ,  李栋 ,  尤晓东 ,  王永伟 ,  姜雪 ,  乔哲祺 ,  张聪 ,  张瑞杰 ,  曲选辉

IPC: G06F30/23 ,  G06F30/27 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/243 ,  G06N20/00 ,  G01D21/02 ,  G06F119/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了一种预测高速钢热加工过程中碳化物特征的方法，包括于高速钢标准牌号成分进行配料熔炼以获得铸锭，热加工获得高速钢；在高速钢中沿对角线方向获取多组金相显微组织照片以获取碳化物特征作为目标值；通过有限元软件模拟高速钢热加工过程，提取有限元中应力、应变以及温度数据作为特征值；对特征值进行多种方式的降维处理并比较，筛选最优方式以获取最优降维数据结果；对降维数据结果进行分割，通过多种机器学习算法对分割的数据进行建模预测，基于目标值对多个预测结果进行误差评估以获取最优预测结果。本发明有效的利用了有限元数据进行分析，准确的预测了高速钢中碳化物的特征，显著降低“试错”成本35～65％，提高优化效率。