通过对Mn-Cu-Nb-B系列低碳贝氏体钢的等温转变及连续冷却转变组织的研究，发现该系列微合金钢在500～700℃可发生多种类型中温组织转变.冷却速度和终冷温度对最终组织类型和性能有很大影响，终冷温度控制在630℃，可得到准多边形铁素体、粒状贝氏体和细小M/A组元的混合组织，该类型组织屈服强度可达到600MPa，且具有较好的塑性和低温冲击性能.在了解低碳贝氏体钢组织转变特点的基础上，利用冷却制度控制中温转变组织类型能优化低碳贝氏体钢的性能

对含有不同碳、锰、硅的16Mn钢进行了控轧控冷实验,测定了各项力学性能,对其主要组织参量铁素体晶粒平均直径(dF)及珠光体百分数(Pe%)进行了定量金相分析,进行了各项力学性能对16Mn钢中各元素含量和二主要组织参量的多元线性逐步回归分析,获得控轧控冷16Mn钢各项力学性能与钢的化学成分和组织参量之间定量关系的数字表达式。根据数学表达式所提供的信息,参照二组织参量对钢的化学成分和控轧控冷工艺参数的多元线性回归方程,探讨了控轧控冷16Mn钢的强韧化机制

针对污泥生态床系统冬季运行效果差的问题，自行培育、分离了四株耐冷菌，测试了其生理特性．实验表明，在0℃时，耐冷菌混合菌的比生长速率可达到0．058h-1，而中温菌为零．加入耐冷菌后，污泥生态床的冬季运行效果显著提高，Zn的去除率比不加耐冷菌时提高了25倍．

针对国产690合金成品管晶粒组织均匀性控制差的问题,引入不均匀因子Z评定组织均匀性,设计单、双道次冷轧和退火实验.实验结果表明:690合金荒管经变形量50%的单道次冷轧,在1100℃下保温5 min的中间退火处理后晶粒组织最均匀;荒管经一二道次变形量依次为50%、70%的双道次冷轧,两道冷轧工序之间采用1100℃保温时间5 min的中间退火,最后在1060℃下保温5 min或者1100℃保温3 min进行固溶处理获得的组织均匀性最好

以缩小连铸二冷区板坯表面实际温度和目标温度的差异为目标,建立了板坯连铸二次冷却智能控制模型.该模型采用支持向量机(SVM)实现板坯表面目标温度的动态设定,采用对角递归神经网络(DRNN)实现板坯表面温度的预测,采用T-S模糊递归神经网络实现二次冷却水动态调整与分配.通过对某钢厂板坯连铸过程进行仿真计算和现场试验,结果表明:该模型将二次冷却水水量控制问题与板坯在冷却过程中的温度状态相结合,实现了连铸二次冷却动态优化控制,有利于提高板坯的质量

在悬浮熔炼装置上采用玻璃包熔的净化处理工艺,可使Nd-Fe-B-Si合金熔体获得凝固前的深过冷,实验结果表明:随着过冷度的增加,枝晶形态由树枝晶向胞晶转变,并且是突发性的;该合金获得最大无量纲过冷度θ≥0.3。用X射线衍射分析表明;在深过冷Nd-Fe-B-Si合金的凝固组织中存在着亚稳相

10.1 固态相变的分类和特点 10.2 马氏体相变（Martensitic transformation） 1 马氏体相变的特点 2 马氏体的晶体结构 3 马氏体的组织形态与亚结构 4 马氏体转变的切变机制 5 马氏体的特殊性能与应用 6 无机非金属材料中的马氏 体转变 7 高分子材料中的马氏体相变 10.3贝氏体转变（Bainitic transformation） 1 贝氏体转变的特点 2 贝氏体的组织形态 3 贝氏体转变机制 4 贝氏体的性能 5 贝氏体在钢铁中的应用 10.4 钢的过冷奥氏体转变 1 过冷奥氏体等温转变图TTT 2 过冷奥氏体连续冷却转变图CCT 3 过冷奥氏体转变图的应用

研究了影响不同类型乳化液稳定性的因素,包括乳化剂的比例和总含量对阴离子乳化油稳定性的影响,乳化剂的HLB值(Hydrophile Lipophile Balance)和总量对非离子乳化油稳定性的影响.研究发现乳化剂的比例和乳化剂的HLB值对乳化油和乳化液的稳定性影响明显.通过研究不同浓度下乳化液的稳定性对其吸附性和摩擦系数的影响发现:乳化液的稳定性在一定范围内时,其润滑效果可达到最佳.在冷轧实验中也发现:应根据冷轧的实际规程和要求来选择乳化液的稳定性和合适的含量,以便使冷轧高效正常地进行

利用热模拟实验机模拟了中板控制轧制工业生产工艺,测定了一种钒微合金化船体结构钢经不同温度多道次变形后的动态CCT曲线,讨论了终轧温度和冷却速度对组织、γ/α相变及CCT曲线的影响.结果表明:随终轧温度的降低,实验钢的动态CCT曲线整体向左上方移动,获得铁素体+珠光体组织的冷却速度范围变宽;随冷却速度的增加,γ/α相变开始温度Ar3逐渐降低,贝氏体相变开始温度Bs以抛物线形式变化;铁素体晶粒随终轧温度降低或冷速的增加而细化

针对熔融气化炉冷煤气成分含量,提出了基于熵权模糊C均值聚类和偏最小二乘的COREX冷煤气成分预测方法.建模过程中首先根据料单中各种原料的单耗量,利用熵权模糊C均值聚类的方法将料单聚类成若干种料单类别,然后针对不同的料单类别,利用偏最小二乘法分别建立冷煤气成分预测模型.对宝钢COREX-1#炉实际生产数据验证结果表明:该方法可以有效地建立COREX冷煤气成分预测模型,具有较好的预测精度