设计了不同相构成的超高强DH钢，抗拉强度均大于1300 MPa，组织由铁素体、马氏体、残留奥氏体和极少量碳化物构成。对比了不同相构成对超高强DH钢力学性能和应变硬化行为等的影响，并深入研究了残留奥氏体在超高强度DH钢中的作用机制。结果表明：随着马氏体和残留奥氏体体积分数的增大，铁素体体积分数的减小，实验钢屈服和抗拉强度同时升高，而延伸率呈先增大后减小趋势。软韧相铁素体体积分数的减小和硬相马氏体体积分数的增大导致屈服强度和抗拉强度增加。相对于回火马氏体，淬火马氏体对强度的提升更显著，在拉伸过程中转变的残留奥氏体的量是引起延伸率变化的主要原因，组织中显著的带状组织会造成颈缩后延伸率的明显降低。通过对应变硬化行为的分析表明，随着真应变的增大，应变硬化率呈减小的趋势，在真应变大于2%后的大范围内，对于应变硬化率，DH1>DH2>DH3，主要与铁素体体积分数有关；在真应变大于5.73%后，DH2钢的应变硬化率高于DH1钢和DH3钢，主要与DH2钢中更显著的TRIP效应有关。除了残留奥氏体体积分数，残留奥氏体中的碳含量对TRIP效应同样有显著的影响。较高比例的硬相马氏体组织结合适当比例的软韧相铁素体和残留奥氏体有助于DH2钢获得最良好的强塑积13.17 GPa·%，其中屈服强度达880 MPa，抗拉强度达1497 MPa，均匀延伸率为6.71%，总伸长率为8.8%，颈缩后延伸率为2.09%，屈强比0.59

一、抽样分布 有时,总体分布的类型虽然已知,但其中含有未知参数此时需对总体的未知参数或对 总体的重要数字特征(如数学期望、分差等)进行统计推断,此类问题称为参数统计推断在 参数统计推断问题中,常需利用总体的样本构造出合适的统计量,并使其服从或渐近地服从 已知的总体分布.统计学中泛称统计量分布为抽样分布

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转炉冶炼终点碳曲线拟合模型避开了熔池初始碳含量难以精准确定的问题,假设吹炼后期脱碳速率与熔池碳含量具有一定的函数关系,通过这种函数关系预报钢水终点碳含量.终点碳的三次方模型和指数模型预报精度在±0.02%之间的命中率分别为85.9%和81.2%.运用熔渣分子理论,基于冶炼热轧板材(SPHC)的渣组元成分,计算得出渣中FeO的活度为0.241.出钢温度为1686℃时,C和Fe元素选择性氧化的临界碳质量分数为0.033%.本文在传统指数模型的基础上,充分考虑了枪位、顶吹流量、底吹流量等操作参数对熔池脱碳速率的影响,建立了基于熔池混匀度的指数模型.基于熔池混匀度的指数模型与其他烟气分析碳曲线拟合模型相比,命中率有所提高.以新钢生产热轧板材(目标碳质量分数为0.06%)时的烟气数据为研究对象建模,终点碳质量分数预报误差在±0.02%之间的有75炉次,占验证数据量的88.2%

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