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公开(公告)号：CN110442953B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN201910698740.X
申请日：2019-07-31
Applicant: 东北大学 , 本钢板材股份有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/12 , G06N20/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种基于物理冶金学指导下机器学习的Q&P钢的设计方法，涉及汽车钢的成分工艺设计技术领域。本发明首先采集数据,采用多次留出法将数据划分训练集及测试集；根据训练集建立基于物理冶金学指导的集成学习算法模型；将集成学习算法模型的相关系数大于85％的作为遗传算法中的目标函数；遗传算法被用于优化设计成分及工艺获得最佳强塑积的Q&P钢，对Q&P钢的成分及工艺进行设计；对于得到的大量设计结果采用SVC分类器进行分类筛选，输出其典型合金的成分、工艺、强塑积。本方法相对于单纯机器学习，可以提升模型泛化能力，使设计更为高效，设计结果更加符合物理冶金学原理。
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公开(公告)号：CN114058799A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111438758.X
申请日：2021-11-29
Applicant: 东北大学 , 本钢板材股份有限公司
IPC: C21D1/26 , C22C38/04 , C22C38/02 , C22C38/06 , C22C38/34 , C22C38/38 , C22C38/26 , C22C38/24 , C22C38/28 , C22C38/20 , C21D8/02 , C21D1/30 , C21D1/74
Abstract: 本发明属于热处理技术领域，具体涉及一种高Cr‑Si合金化热成形钢的罩式退火方法。针对高淬透性的高Cr‑Si合金化热成形钢卷取后的组织性能均匀性差、热成形后马氏体组织弯曲性能有限，酸洗焊接、开卷落料、热成形过程工艺不稳定，导致成材率低，性能波动大等问题，本发明提供一种改善高Cr‑Si合金化高淬透性热轧热成形钢均匀性与弯曲性能的罩式退火方法。经过罩式退火之后，热成形钢卷的组织均匀性大幅提高，内应力降低，钢卷头尾与卷心的性能差距减小，开卷瓢曲得到改善，并降低了边部、头尾材料损耗。另外，罩式退火过程中，高温氢气还原作用可以在本发明所述成分的钢卷表面产生一定厚度的脱碳层，进而提高后续热成形加工制成的热成形钢的弯曲性能。
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公开(公告)号：CN113857448A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111438770.0
申请日：2021-11-29
Applicant: 东北大学 , 本钢板材股份有限公司
IPC: B22D11/111 , C22C38/02 , C22C38/04 , C22C38/06 , C22C38/20 , C22C38/24 , C22C38/26 , C22C38/28 , C22C38/34 , C22C38/38
Abstract: 本发明涉及钢铁冶炼和铸造技术领域，具体涉及一种低碱度免涂层热成形钢连铸用保护渣。本发明的保护渣用于一种免涂层高Cr‑Si的热成形钢，该钢种的气隙和坯壳不均匀等问题相比普通钢种更加严重。本发明提供一种具有均匀传热和良好润滑的用于该钢种连铸用的低碱度保护渣，既满足裂纹敏感性钢种连铸保护渣传热和润滑性能，减少空气和水中的氟含量，减少污染降低含氟水对设备的腐蚀，并且不采用价格较高的Li2O，B2O3等成分，造价较低，节约使用成本。
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公开(公告)号：CN113846272A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111428574.5
申请日：2021-11-29
Applicant: 东北大学 , 本钢板材股份有限公司
IPC: C22C38/02 , C22C38/04 , C22C38/06 , C22C38/38 , C22C38/28 , C22C38/34 , C22C38/26 , C22C38/24 , C22C38/20 , C21D8/04 , C21D1/26 , C21D1/74 , C23G1/08 , B21C37/02
Abstract: 本发明属于金属加工技术领域，具体涉及一种1700MPa级高Cr‑Si薄规格热成形钢的热轧制备方法。针对现有技术中存在的热成形用钢板需要加入冷轧才能制备，需要镀层才能进行热成形的问题，本发明提供一种低成本的1700MPa级高Cr‑Si合金化免镀层热成形钢，且提出了具有该成分的薄规格免镀层热成形钢的热轧制备方法。本发明的热成形钢制备工艺简单、成本低，制成的热成形钢组织均匀、力学性能和抗高温氧化性能优异。
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公开(公告)号：CN111876646B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202010756786.5
申请日：2020-07-31
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明的一种高强塑积中熵合金带材的制备方法，属于金属板带材轧制与热处理技术领域，制备过程为：按成分比例，制备(FeCoNi)76‑84Ti8‑12Al8‑12中熵合金作坯料，加热至1150‑1250℃，保温45‑60min，降温至950‑1050℃，恒温轧制后淬火至室温，475‑525℃保温20‑40min，恒温轧制，应变速率为10‑20s‑1，应变量为50％‑60％，轧后淬火至室温，经室温冷轧，总变形量为70％‑80％，得到1‑3mm厚冷轧板材，780‑820℃下退火保温45‑60min后，淬火至室温，制得带材产品。该工艺结合特定的热轧、冷轧及热处理工艺制备方法，获得的中熵合金带材具有更高的强塑积，该制备方法流程简单，可操作性强，可为批量化生产高强塑积板带材提供高效的制备工艺。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110396633B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201910420629.4
申请日：2019-05-20
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了一种超细晶双峰组织中熵合金的制备方法，包括：1)选取CoCrNi中熵合金，其Co、Cr及Ni的原子百分比为1:1:1；2)热轧：将1)步中的中熵合金加热至880～900℃，进行多道次热轧，总变形量为50～60％，热轧后淬火至室温；3)冷轧：将热轧后的中熵合金进行深冷轧，冷轧轧制温度为‑75～‑70℃，总变形量为60～70％，冷轧后放置室温；4)退火：将冷轧后的中熵合金板材放入加热炉中，加热至780～820℃，保温120～150min后淬火至室温。本发明提供的制备方法，在无相变条件下，使最终产品获得微米与纳米双峰晶粒尺寸的分布特征。
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公开(公告)号：CN105603170A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201610086438.5
申请日：2016-02-15
Applicant: 东北大学
IPC: C21D8/02
CPC classification number: C21D8/0247 , C21D8/02
Abstract: 一种超厚规格热轧卷板的超快冷工艺及卷取方法，其特征在于超快冷工艺：25.4mm厚、规格X70带钢从精轧机轧出并经超快冷段冷却至500～550℃，后空冷2s，再经普通层冷至400～450℃卷取温度；带钢头部卷取机夹送辊位置控制时间为0.03s，提前固定带钢；提高带钢头部卷取圈数为5圈，并且助卷辊持续与带钢头部接触，直至卷筒带载转矩到12.66KN·M时，助卷辊正常打开，使头部卷取紧实、带钢近尾部时，增加助卷辊压力到750KN，保证尾部带钢卷取稳定；超厚规格带钢尾部助卷辊抱尾时间为8～12s，固定尾部带钢形状。本发明在保证钢卷强度的同时有效提高DWTT断裂韧性。采用400～450℃的低温卷取温度已经远超过设备卷取此类钢种的设计能力，是对现有技术的重大突破。
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公开(公告)号：CN118692583B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411163823.6
申请日：2024-08-23
Applicant: 中国科学院金属研究所 , 东北大学
Abstract: 本发明提供一种计算合金冶炼过程中稀土元素蒸发损耗量的方法，涉及稀土微合金化合金制备技术领域，包括以下步骤：步骤1）计算合金冶炼过程中合金熔液与冶炼设备内气体接触的表面积S；步骤2）计算第i个时间微元dt内稀土元素j的挥发速率Vj；步骤3）根据合金熔液与冶炼设备内气体接触的表面积S及稀土元素的挥发速率Vj，计算第i个时间微元dt内稀土元素的损耗量dmi：步骤4）根据时间微元dt内稀土元素的损耗量dmi，计算冶炼时间t内稀土元素的损耗量Δm。本发明通过引用元素蒸发以及熔体质量控制理论的Langmuir动力学计算法则，考虑稀土元素的挥发随时间变化，定量计算稀土元素在高温冶炼合金过程中的蒸发损耗量。
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公开(公告)号：CN116904802A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310872889.1
申请日：2023-07-17
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种低裂纹敏感性的增材适用镍基高温合金及制备方法，属于增材制造镍基高温合金技术领域，本发明的方案为：以重量百分比计，所述增材制造镍基高温合金的化学成分如下：Al 6.0‑6.5wt%、Co 14.4‑14.8wt%、Cr 5.6‑6.0wt%、Mo 0.01‑0.05wt%、Ta 0.8‑1.5wt%、Ti 0.01‑0.05wt%、W 2.1‑2.5wt%、C 0.1‑0.3wt%、B 0.01‑0.1wt%、Nb 2.0‑2.5wt%、余量为Ni。本发明提供一种在增材加工条件下不出现微裂纹，具有低孔洞缺陷，具有高温性能、良好组织稳定性的增材制造镍基高温合金。
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公开(公告)号：CN113033106B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202110368798.5
申请日：2021-04-06
Applicant: 东北大学
IPC: G06F30/27 , G06F119/02 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种基于EBSD与深度学习方法的钢铁材料性能预测方法，涉及钢铁材料性能预测和深度学习应用技术领域。本发明以EBSD的BC图为基础，利用深度学习方法卷积神经网络Convolutional Neural Network(CNN)建立钢铁材料组织(BC图)与性能间的对应关系，实现钢铁材料的性能预测。以EBSD的BC图为基础，利用深度学习方法卷积神经网络Convolutional Neural Network(CNN)建立钢铁材料组织(BC图)与性能间的对应关系，实现钢铁材料的性能预测。
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