以BP算法为基础开发了ANN学习预测系统,用于宝钢IF钢大生产产品性能预测.同时,应用在宝钢IF钢大生产数据对该系统进行了测试和分析,并与多元线性回归结果进行预测精度比较.结果表明,ANN学习预测系统,除σ0.2误差较高(9.0%)外,σb,δ,r和n值均<5.0%,且比多线性回归方法精度高

在分析ML08Al冷镦钢对钢中夹杂要求的基础上,设计了LF精炼终渣的组成范围,并确定了相应的现场造渣制度.生产实践表明,精炼渣化渣情况良好,脱硫率较高,能满足生产要求.对连铸方坯洁净度研究表明,在目前生产工艺条件下,铸坯T[O]<20×10-6,大样电解夹杂总量<10mg/10kg钢.同时对钙处理进行了相关热力学探讨,确定了钢中[Ca]的控制范围

通过热力学计算分析了生产帘线钢生产工艺中生产条件对钢中夹杂物成分的影响.从控制夹杂物成分的角度,提出了采用不含铝的Si-Mn合金进行脱氧,控制酸溶铝的含量在1×10~6-5×10-6(质量分数)范围内,不采用铝质包衬的钢包,提高VD真空度在300Pa以上,取消喂Si-Ca丝等建议

利用连轧管后的中间冷却、再加热及定减径过程,实现钢管生产的在线形变热处理,这种工艺既能提高钢管的性能,又能降低生产成本.结果表明:40Mn2V钢经在线形变热处理后,奥氏体晶粒度较直接定径工艺提高2.5～3级,生产无缝钢管的纵向冲击功Ak≥22J,σ0.5≥555MPa,σb≥819MPa,延伸率δ5≥23%,满足API标准对N80石油套管的性能要求.中间冷却过程中,奥氏体的完全分解程度以及合理的再加热温度是改善N80石油套管力学性能的关键

开发了唐钢薄板坯连铸连轧流程物流仿真系统.该系统分为调度、炼钢、精炼、连铸、加热炉、连轧六个子系统,其中调度子系统负责仿真参数的初始化、计划的编制、实时调整等:其他子系统负责工序仿真、参数产生以及故障模拟生成等.所编软件能够较好地模拟实际生产流程,实现了整个生产线的合理衔接匹配;可以根据实际生产情况,进行计划的制定和实时调整,并实现了对常见故障及时、灵活的处理

对CSP生产的700 MPa级高强钢板卷上表面氧化层进行了研究.发现钢卷沿卷长方向头部、中部氧化层主要由Fe+Fe3O4共析组织构成,而尾部则主要由Fe2O3层和Fe3O4层双层组织构成.沿板宽方向,边部的氧化层较厚,离边部越远,氧化层越薄.从边部到板宽中心,Fe2O3层和Fe3O4层的比例逐渐减少,Fe+Fe3O4共析组织逐渐增加,到距边部300 mm时氧化层几乎全部由Fe+Fe3O4共析组织构成.相较于CSP生产的SPHC钢,前者氧化层厚度对板卷厚度变化不太敏感

采用薄板坯连铸连轧工业生产设备及常规取向硅钢生产技术开发了低成本取向硅钢生产技术,成品性能达到国家牌号标准30Q150.通过适当的热轧板退火处理可获得粗大的热轧板晶粒组织,这有利于促进抑制剂数量的增加及Goss织构的增强,使钢板磁性能提高到30Q140标准

对转炉—RH真空处理一连铸生产焊接气瓶钢各个工艺阶段钢中非金属夹杂物的形貌、尺寸、组成及来源等进行了系统的研究.结果发现钢包渣与钢液作用而生成的夹杂物在浇注过程中可以从钢液中上浮去除,尺寸小于40 μm的角状和蔟群状的Al2O3夹杂物则难以完全从钢液中排出而滞留在钢中,从而构成铸坯中非金属夹杂物的主要来源.铸坯中T[O](14-16)×10-6之间,非金属夹杂物含量为0.09-0.15mg/kg,表明所生产的铸坯具有较高的洁净度

采用Q345连铸坯料,经过表面清理、焊接组坯和抽真空至1×10-3 Pa后密封,分别采用两阶段控轧和再结晶型控轧两种轧制工艺进行轧制.用剪切、拉伸和冷弯试验检验复合板的力学性能,利用扫描电镜观察分析复合板的组织与结合面.结果表明:两种轧制工艺生产出的钢板各项力学性都能达标;再结晶控轧工艺比两阶段控轧工艺复合效果更好,并生产出的钢板厚向性能更加均匀.试验条件下的轧制复合包含机械啮合与再结晶两种机制

通过对连铸板坯生产检验的硫印数据库的统计分析,得到了含铌钒钛微合金化钢连铸板坯中心偏析的影响因素.结果表明:中心偏析程度随钢水中C、P、S含量的增加而加重;Mn质量分数高于1.5%以及锰硫比高于300对改善中心偏析有利;高钢水过热度、高拉速和增加铸坯宽度均不利于改善铸坯中心偏析.由于B级以下中心偏析对钢材使用性能影响不大,因此在生产过程中为使铸坯B-1.0级以上中心偏析出现比率降至10%以下,提出如下控制策略:钢液中C、P、S含量尽量按钢种要求的下限控制,Mn含量尽量按上限控制,实际生产中元素控制[C]1.5%,[Mn]/[S]>300;过热度应小于24℃,拉速控制在1.0~1.1m·min-1为宜.应开发合适的二冷配水制度,并提高铸机精度