X46级管线钢热连轧过程中温度场及平均流变应力的预测

采用有限元计算模型和实测轧件温度以及精轧各道次的轧制压力值，对不同边界条件下的传热系数和塑性功转热率进行了优化计算，得到了轧件断面温度场。在此基础上考虑了再结晶等因素，建立了计算精轧过程中应力一应变曲线的流变应力模型，并利用该模型对X46级管线钢精轧各道次的流变应力进行了预测。结果表明：该模型的计算结果与用Sims法计算的结果吻合较好，能真实反映工业生产的实际情况。     

TSCR生产X65管线钢过程的再结晶研究和MFS预测

在有限元差分法模拟温度场基础上,预测了管线钢TSCR过程的组织演变及断面分布规律,建立了考虑晶粒尺寸和再结晶影响的平均流变应力模型,提出了细晶轧制的工艺窗口.随着温度降低,精轧后几道次几乎没有再结晶发生;加大精轧区前两个道次压下量或者降低精轧入口温度可实现奥氏体晶粒细化;模型预测值与工业实测数据吻合良好.     

热连轧带钢温度场有限元分析和平均流变应力的预测

通过热连轧带钢温度场的有限元分析以及带钢热连轧过程的再结晶动力学和应变累积的研究，建立了精轧过程平均流变应力模型：静态再结晶平均流变应力σk=k1 exp{0．126-1．75[C] 0．594[C]^2 (2851 2968[C]-1120[C]^2)/T/ε^0.21ε^0.13，其中T-再结晶温度/K，ε-应变，ε-应变速率/s^-1，k1-系数；动态再结晶平均流变应力σD=9．8σB(1-Xdyn) 1．14σBB Xdyn，其中Xdyn-动态再结晶率，σBB-动态再结晶进入稳态时应力。X46级管线钢(％：0．07C-0．97Mn-0．33Si-0．018Nb)工业轧制时轧制压力的实测数据与该模型预测数据吻合良好。     

C-Mn钢热轧带奥氏体再结晶晶粒尺寸的预测

在研究板带控轧控冷过程中钢中显微组织演变过程奥氏体再结晶、碳氮化合物析出、奥氏体相变和组织性能对应关系的物理冶金模型的基础上，通过Gleeble-1500热模拟机和计算机模拟计算得出成分(％)0．16C，0．06Si，1．30Mn钢在1173～1081K经7道次热变形后奥氏体晶粒尺寸为43μm，同时实测7道次变形后轧钢组织中奥氏体尺寸为38μm，相对误差13％。计算机模拟计算的奥氏体再结晶晶粒尺寸与实测结果吻合较好。     

400 MPa超级钢热连轧过程中再结晶及流变应力的预测

开发了描述低碳钢软化行为的再结晶模型，并对奥氏体再结晶动力学和微观组织演变进行了模拟计算。在此基础上建立了计算机精轧过程应力-应变模型，根据现场数据预测了400MPa级超级钢细晶化轧制的轧制力，预测结果与实验值吻合，这项研究可广泛用于钢种开发，轧制规程设定和优化以及轧制过程的在线控制。     

304不锈钢热变形过程奥氏体动态再结晶及流变应力研究

在800～1 200℃温度范围和0.5～10s-1应变速率条件下对304不锈钢进行单道次热压缩实验,结合显微组织分析,研究了304不锈钢的热变形过程中奥氏体动态再结晶规律及流变应力.确定了该材料的动态再结晶参数、热变形方程.根据变形条件和流变应力曲线形式将热变形过程流变应力曲线分成3种类型,分别回归得到了它们的表达式.     

加热过程中X80管线钢奥氏体晶粒长大行为

通过改变均热温度和均热时间,来研究X80管线钢在不同热条件下的奥氏体晶粒的长大行为。分别得出均热温度和均热时问与奥氏体晶粒尺寸的关系。结果表明：随着均热温度和时间的升高与延长,先形成奥氏体晶粒开始长大。当均热温度低于1180℃时,奥氏体晶粒尺寸和长大速率较小,当温度高于1200℃时,奥氏体晶粒快速长大并出现晶粒反常长大。均热温度在1180℃时,奥氏体晶粒长大速率刚开始最大,然当均热温度超过1h后晶粒长大速率开始降低。     

低碳钢低温区流变应力的预测

在Sellars-Tegart方程的基础上确立了低温区的ε，ε’与T的关系。针对SS400钢，建立了在低温区预测流变应力的数学模型。该模型由两个基本方程组成，它们确立了应力与应变，温度，应变速率的数学关系，成功地预测了动态回复型，动态再结晶型应力－应变曲线，以及应变诱导相变对该曲线的影响，利用上述模型对400MPa级超级钢结晶化工业轧制实验的轧制力进行了预测，其结果与实验值吻合良好。     

用VOIGT函数法测定晶粒尺寸和微观应力

本文介绍用 VOIGT 函数法测定晶粒尺寸和微观应力,并与其他方法作了比较,实验证明此法的分析结果可靠,可以应用于常规分析。     

加热温度对X70钢原始奥氏体晶粒尺寸的影响

对X70管线钢的原始奥氏体晶粒尺寸随加热温度的变化情况进行了研究,结果表明,随着加热温度的升高,原始奥氏体晶粒尺寸逐渐增大,并在1 200℃附近出现粗大晶粒,而钢中的铌在1 150℃左右已基本固溶,由此对此种管线钢在控轧控冷工艺中加热温度的选择进行了探讨。     

Prediction of Rolling Load, Recrystallization Kinetics, and Microstructure During Hot Strip Rolling

 The recrystallization kinetics and grain size models were developed for the C Mn and niobium containing steels to describe the metallurgical phenomenon such as softening, grain growth, and strain accumulation. Based on the recrystallization kinetics equations, the mean flow stress and the rolling load of each pass were predicted and the optimum rolling schedule was proposed for hot strip rolling. The austenite grain refinement is associated with the addition of niobium, the decrease of starting temperature of finish rolling, and the reduction of finished thickness. The mean flow stress curve with a continuous rising characteristic can be usually observed in the finish rolling of niobium containing steel, which is formed as a result of the heavy incomplete softening and strain accumulation. The predicted rolling loads are in good agreement with the measured ones.     

Recrystallization Behavior Design for Controlling Grain Size in Strip Rolling Process

To promote effectively dynamic recrystallization and obtain a homogeneous distribution of ultrafine grain size in strip finish rolling process,the behavior of static and dynamic recrystallization must be appropriately designed to provide an ultrafine austenite microstructure without mixed grain size.The design of rolling schedule was analyzed based on the control of the recrystallization behavior to achieve ultrafine grain size in the strip rolling process of niobium microalloyed steel.The experimental simulations were presented to validate the twice dynamic recrystallization design to achieve ultrafine grain size control.     

基于人工神经网络的热轧碳钢变形抗力预报

以恒应变速率凸轮压缩试验机得到的实验数据为基础,采用人工神经网络的方法建立了碳钢变形抗力与应变、应变速率及温度对应关系的预测模型,与多元非线性回归模型比较,神经网络模型具有较高的预测精度.     

Si-Mn系相变诱导塑性钢热轧过程中组织演变的预测

 建立了热轧相变诱导塑性(TRIP)钢奥氏体动态和静态再结晶、晶粒尺寸和流变应力预测模型,定量分析了不同硅含量对其再结晶的影响。结果表明,预测值与实测值符合较好;硅含量增加可抑制、减缓动态和静态再结晶发生,抑制奥氏体晶粒长大,提高流变应力、残余应变和位错密度,从而有利于铁素体相变的发生。     

Numerical Simulation of Austenite Recrystallization in CSP Hot Rolled C-Mn Steel Strip

An integrated mathematical model is developed to predict the microstructure evolution of C-Mn steel during multipass hot rolling on the CSP production line,and the thermal evolution,the temperature distribution,the deformation,and the austenite recrystallization are simulated.The characteristics of austenite recrystallization of hot rolled C-Mn steel in the CSP process are also discussed.The simulation of the microstructure evolution of C-Mn steel ZJ510L during CSP multipass hot rolling indicates that dynamic recrystallization and metadynamic recrystallization may easily occur in the first few passes,where nonuniform recrystallization and inhomogeneous grain size microstructure may readily occur;during the last few passes,static recrystallization may occur dominantly,and the microstructure will become more homogeneous and partial recrystallization may occur at relatively low temperature.     

基于BP神经网络不锈钢锻造再结晶的晶粒尺寸模型

金属的热变形是一个非常复杂的非线性过程,热变形过程中的晶粒尺寸变化直接决定着变形后金属的组织和性能。利用BP神经网络处理了304不锈钢的热变形非线性系统,从试验数据中自动总结出规律。采用人工神经网络技术对304奥氏体不锈钢锻造工艺参数（变形温度和变形速率）,再结晶（包括静态再结晶、动态再结晶）和晶粒长大进行建模,分析了静态、动态再结晶晶粒尺寸,并对模型的预测性能进行了研究。     

X80热连轧管线钢的成分、工艺对组织及性能的影响

对三种不同成分设计的Mn-Mo-Nb+钢的精轧轧程、轧制温度以及C、Mo含量对热轧板卷屈服强度和DWTT撕裂面积等性能的影响进行了研究,所得到的结论对提高强度,细化奥氏体晶粒,避免混晶具有指导性。采用含Mo低碳、高Nb设计,控制精轧轧程,可以获得具有优良强度和韧性的X80热连轧管线钢产品。     

基于Z参数金属热变形分段流变应力模型研究

考虑峰值应力后的稳态应力的软化机制,构建了包括动态回复和动态再结晶过程的基于Z参数的金属热成形分段流变应力数学模型,在Gleeble-3500热力模拟试验机上采用圆柱试样对金属材料进行了进行恒温和恒速热压缩变形试验,研究其在高温塑性变形过程中流变应力的变化规律,确定其形变表观激活能Q和应变硬化指数n,得到了峰值应力,峰值应变,稳态应力与lnZ的线性关系以及动态回复参数和动态再结晶动力学的数学模型,分段流变应力模型的模拟结果与试验结果吻合较好.