对CGO取向硅钢二次再结晶中断实验进行了研究,发现二次再结晶升温过程中,仅在异常长大开始前,高斯晶粒尺寸明显大于其他晶粒,且不同取向晶粒的数量与脱碳退火时的特征一致.高斯晶粒晶界上MnS等抑制剂的优先粗化使高斯晶粒能够率先发生异常长大,且只有晶界弯曲严重或经过很小的生长几个晶粒就能合并的高斯晶粒才能成为二次晶核.在高斯晶粒异常长大过程中,晶界形貌参差不齐,呈岛屿状.研究表明:高斯晶粒独特的生长方式,可能是使二次再结晶能很快完成的原因

为了研究非金属夹杂物对航空用超高强度钢性能的影响,采用扫描电镜原位观测的方法,跟踪观察了拉伸和低周疲劳载荷作用下两种航空用超高强度钢中不同种类、形态和尺寸的夹杂物导致裂纹萌生与扩展的微观行为.结果表明,对于单个TiN和AlN夹杂,在拉伸载荷作用下,裂纹均首先在夹杂内部萌生.夹杂面积越大,夹杂内萌生的裂纹条数越多,第1条裂纹萌生所需的应力越小.在疲劳载荷作用下,对于单个TiN夹杂,裂纹也首先萌生于夹杂内部.但对于以点链状形式存在的AlN夹杂,无论是在拉伸还是疲劳载荷作用下,裂纹均首先在点链状夹杂内部两夹杂之间的母材中萌生,然后沿点链状夹杂向两侧扩展.以点链状形式存在的夹杂对材料疲劳性能的危害比单个夹杂严重得多,夹杂物对材料疲劳性能的危害远大于对拉伸性能的危害

生产中发现原本板形良好的镀锌后带钢,经过卷取成卷运至下道工序(彩涂)再开卷后,带钢边部出现了严重的密集边浪,使带钢因无法涂层而成废次品.通过现场实测分析和运用逐层迭代法对卷取过程中带钢弹性变形行为解析求解,以及定量研究钢卷卷取层数、卷取张力、带钢厚度和板廓负凸度等因素对带钢在卷取状态下的应力场和位移场的影响,揭示出产生这一现象的力学背景.以解析分析结果和现场实测结果为依据,提出了卷取工艺参数的改进方案并投入生产使用,彻底消除了卷取过程产生的带钢边部板形缺陷,使机组的产品板形质量和成材率明显提高

将支持向量机(SVM)和遗传算法(GA)集成应用到矿体品位插值问题中,利用遗传算法全局搜索的优势对支持向量机的三个关键参数——惩罚系数C、不敏感系数ε和核函数参数σ进行寻优,克服单纯支持向量机法中依靠经验确定参数的局限性.将优化参数代入到支持向量机中进行迭代训练,得到基于遗传算法参数优化的支持向量机(GA-SVM)矿体品位插值模型.以国内典型矿山的实际勘探数据为例,通过该品位插值模型计算结果与传统插值方法计算结果和矿山生产实际数据的对比分析,验证了其可行性和有效性

以1996年、2002年、2005年及2007年四期SPOT卫星影像为材料,配合相关图籍数字化台湾花莲地区寿丰溪集水区与秀姑峦溪集水区的崩塌地图层,透过植生回复率(VRR)、新增崩塌率(ICR)及崩塌地重心位移的计算,探讨这两个集水区崩塌地变迁情形,并分析其环境因子特性.研究结果显示:利用多期卫星影像数据可有效进行崩塌地长期监测,并获知其变动情形;另突发暴雨可使崩塌大量发生,显为事件直接影响因子;而VRR、ICR与重心位移的计算,可有效量化植生恢复情形及新增崩塌状况;至于地理环境特征方面,崩塌发生概率随高程增加而增加,也与坡度呈正相关,因此未来在开发上应特别留意

跟踪某2250 mm热轧生产线CVC辊形实际窜辊数据发现,连续变凸度(CVC)辊形常窜到两端极限位置.分析表明,CVC辊形的二次凸度调控能力随带钢宽度减小而呈二次方下降趋势,表现出对较窄带钢凸度控制能力的明显不足.Smart-Crown辊形也存在同样问题.提出一种新的先进变凸度(AVC)工作辊辊形曲线,其二次和四次凸度与窜辊量呈线性关系,且随着四次凸度控制能力的增大,二次凸度控制能力随带钢宽度的变化明显放缓,有助于提高宽带钢或超宽带钢轧机对不同宽度带钢的板形控制能力

利用X射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)等手段考察了焙烧温度对提钒尾渣煤基直接还原效果的影响,并利用磨矿-磁选方法对焙烧产物进行了金属铁的分离实验.结果表明:最有利于金属铁析出、兼并、长大以及金属铁和渣相单体解离的焙烧温度是1200℃,在此温度下,提钒尾渣中的Fe2O3基本还原成了金属铁,Fe2TiO5基本转变成了金属铁和TiO2.铁质量分数36.54%、TiO2质量分数9.28%的提钒尾渣,经1200℃焙烧所得产物经过二段磨矿-二段磁选可获得铁质量分数90.90%、TiO2质量分数0.56%的金属铁粉

采用渣钢平衡的实验方法研究了1600℃下不同碱度和不同Al2O3含量的强还原性精炼渣对高强度低合金钢中非金属夹杂物的影响.结果表明:渣钢反应平衡后,炉渣中CaO和SiO2的质量比为1.9~4.5、Al2O3质量分数为21%~33%,钢中夹杂物主要为球状的CaO-MgO-Al2O3-SiO2系,尺寸在5μm以下,炉渣成分对夹杂物的成分影响很大.夹杂物主要分布在SiO2含量一定的CaO-MgO-Al2O3-SiO2伪三元相图中1 400~1 500℃的低熔点区,随着炉渣碱度的提高和Al2O3含量的降低,部分夹杂物逐渐偏离低熔点区域,夹杂物的总数量逐渐减小.当渣中Al2O3质量分数为21.22%、碱度为3.27时,有大量夹杂物分布在高熔点区域,夹杂物的总数量最小

研究了在没有压下辊的情况下滚压冲裁过程的运动学特性,据此提出了通孔滚压冲裁模具的设计方案.在此基础上,利用ABAQUS有限元软件进行了基于Shear Failure韧性断裂准则和任意拉格朗日一欧拉自适应网格技术的45号钢薄板滚压冲裁过程有限元仿真,分析了主要参数对断面质量的影响.仿真结果表明:方形孔滚压冲裁时,前后刃口依次经历板带弯曲、凸模压入、裂纹产生和发展、断裂和凸模拔出五个阶段;滚压冲裁断面的主要质量缺陷包括断面垂直度、毛刺、塌角、压痕等;影响滚压冲裁断面质量的主要因素包括侧隙、凸模高度、辊子半径等.减小标称侧隙和凸模高度、增大辊子半径均会使断面质量提高,其中又以对断面垂直度和毛刺高度的影响更为明显.对于45号钢一类的碳钢,后刃口标称侧隙以板厚的5%-10%为宜,前刃口标称侧隙可以更小:辊子半径应以大于板厚的100-150倍为宜;在保证板材完全断裂的前提下,应使凸模高度尽量减小

从安钢电极控制的实际应用出发,应用数据挖掘技术建立了电极预测模型并应用于电极控制系统的参数整定.首先介绍了建立电极预测模型的数据挖掘过程;然后在数据挖掘算法中提出了一种新的变结构遗传Elman网络方法,该算法用改进的混合遗传算法对网络结构和权值及自反馈增益同步动态寻优.将基于BP算法的Elman网络和本文提出的变结构遗传Elman网络都应用于安钢交流电弧炉的电极预测模型中进行比较.通过基于安钢现场数据的计算机仿真实验表明:采用变结构遗传Elman网络的数据挖掘算法比BP算法具有更好的动态性能、更快的逼近速度和更高的精度.在此基础上,把建立的模型应用于安钢电极控制系统的参数整定,取得了良好的控制效果