基于图神经网络的钢铁材料马氏体相变起始温度预测方法

    公开(公告)号:CN118629549A

    公开(公告)日:2024-09-10

    申请号:CN202410697379.X

    申请日:2024-05-31

    Abstract: 本发明提供一种基于图神经网络的钢铁材料马氏体相变起始温度预测方法,涉及温度预测技术领域,本发明首先构建包含钢铁材料的化学成分、奥氏体晶粒尺寸、磁场以及预应变四个不同影响因素的数据库,从而得到基础数据集;基于基础数据集进行热力学知识图谱的构建,构建图卷积神经网络DDM‑GNN模型;设置迭代次数、学习率、批量以及损失函数,在进行热力学知识图谱中的特征和关系信息相融合时,采用矩阵拼接的方式来获得邻接卷积矩阵;采用全连接层来连接输出,得到预测的Ms温度;通过采用自适应矩估计法Adam对DDM‑DNN模型进行训练,最终取出训练过程中损失函数最小的模型作为最终模型Best_Model,实现温度预测。

    1500MPa级别高强高耐蚀马氏体不锈钢热冲压工艺

    公开(公告)号:CN119819830A

    公开(公告)日:2025-04-15

    申请号:CN202510171527.9

    申请日:2025-02-17

    Abstract: 本发明涉及一种1500MPa级别高强高耐蚀马氏体不锈钢热冲压工艺,针对热轧工艺生产的不锈钢钢板:加热温度为870~925℃,到温后保温15~20min;或加热温度为930~1050℃,到温后保温3~5min;冷却速率≥0.1℃/s,待钢板的温度达到720~870℃时,进行合模,压力≥20MPa;合模后冷却速率≥0.1℃/s;温度≤180℃时开模;针对冷轧工艺生产的不锈钢钢板:加热温度为890~945℃,保温15~20min;或加热温度为950~1100℃,保温3~5min;冷却速率≥0.1℃/s,温度达到720~870℃时,进行合模,压力≥20MPa;合模后冷却速率≥0.1℃/s;温度≤180℃时开模。本发明通过热冲压工艺技术控制Cr的碳化物、氮化物以及微合金元素的析出,进行Cr23C6、Cr2N、(Nb、V)(C、N)等相组成及析出相微观组织调控。

    一种确定压下工艺对中心偏析定量影响的数值方法

    公开(公告)号:CN119089747A

    公开(公告)日:2024-12-06

    申请号:CN202411224116.3

    申请日:2024-09-03

    Abstract: 本发明涉及一种确定压下工艺对中心偏析定量影响的数值方法,通过模型Ⅰ,模拟获得铸坯温度场、溶质分布及中心偏析指数,将温度场作为热载荷,经模型Ⅱ,仿真得到芯部钢液体积变化量;基于溶质分布和芯部钢液体积变化量计算压下结束时铸坯溶质含量,再将压下结束时铸坯溶质含量作为入口边界,进行局部流动、凝固传热和传质耦合即为模型Ⅲ,模拟获得铸坯完全凝固时中心偏析指数与压下前后偏析变化量。本发明优点是:通过流动、凝固传热与传质多场耦合数学模型和热‑力耦合有限元数学模型相结合,实现数值仿真计算实施轻/重压下后连铸坯中心偏析指数,有助于定量评价压下工艺对中心偏析的改善效果,为压下工艺参数的优化提供技术支撑。

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