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公开(公告)号：CN102069167B
公开(公告)日：2012-11-14
申请号：CN201010539148.4
申请日：2010-11-11
申请人： 东北大学
摘要： 一种双辊薄带连铸制备取向硅钢等轴晶薄带坯的方法，利用中频真空感应炉冶炼Si含量为2.8~3.4%的钢水，钢水经中间包流入由两个反向旋转的结晶辊和侧封板组成的空腔内形成熔池，控制对熔池内钢水的过热度为15~30℃、熔池内钢水与结晶辊辊面的接触弧长度为100~250mm、熔池内钢水与结晶辊辊面的接触时间为0.3~0.4s，使钢水经结晶辊凝固并导出，形成取向硅钢薄带坯。本发明方法使钢水迅速凝固，为等轴晶的形成创造了有利条件，完全避免了柱状晶的形成，可以获得具有细小、均匀、100%的等轴晶组织的取向硅钢薄带坯。
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公开(公告)号：CN101935800B
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201010297551.0
申请日：2010-09-30
申请人： 东北大学
摘要： 本发明属于冶金技术与材料科学领域，具体涉及一种高硅钢薄带及其制备方法。高硅钢主要应用于制作高频电动机、变压器以及高频扼流线圈中的铁芯。本发明所涉及的高硅钢的化学成分按重量百分比为Si6.5%，Al0.01%～0.6%，Mn0.4%～0.8%，N≤0.003%、S≤0.005%、P≤0.01%、O≤0.003%、C≤0.004%，余量为Fe和不可避免的夹杂。通过真空冶炼降低高硅钢中的夹杂物及有害气体含量，保证钢液的纯净度，然后对其进行铸轧，浇铸温度1470℃～1510℃，铸带厚度1.5～2.0mm，出铸辊后对铸带进行喷水冷却，保温，温轧，最后经过再结晶退火获得产品。利用该工艺生产高硅钢投资省、节能环保、成材率高、产品磁性能好。
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公开(公告)号：CN101226701B
公开(公告)日：2010-11-10
申请号：CN200710159274.5
申请日：2007-12-28
申请人： 东北大学
摘要： 本发明提供一种双辊薄带铸轧模拟设备，包括中频感应炉、在线供气装置、在线结晶面表面附近温度场测量装置、在线熔池温度检测装置，该设备所设的模拟器结构是：底板上设有底支架、中频感应炉滑动的轨道及限位挡块；底支架和上端水平槽钢台间有两条竖直滑杆，每条滑杆上有一个能在杆上滑动的大滑桶，两个大滑桶间连有上下两横梁；槽钢台上有液压装置，液压装置和下横梁间螺纹连接；结晶器通过快速伸缩杆固定在小滑块上，小滑块能够在下横梁上滑动；小滑块上的辊轮能沿着弧形导轨滚动，从而带动结晶器运动；弧形导轨紧固在支板上，支板固定于底支架内侧的槽内。通过模拟实验，得到铸轧过程中各工艺参数匹配关系，用以指导实际工业生产。
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公开(公告)号：CN116825253B
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310812958.X
申请日：2023-07-03
申请人： 东北大学
IPC分类号： G16C60/00 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06F119/14 , G06F111/06 , G06F119/08 , G06F111/08
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公开(公告)号：CN112100745B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202010966431.9
申请日：2020-09-15
申请人： 东北大学
IPC分类号： G16C60/00 , G16C20/70 , G16C20/20 , G06F30/15 , G06F30/17 , G06F30/27 , G06F18/2132 , G06F18/2411 , G06F18/27 , G06F18/10 , G06F18/23 , G06N20/10 , G06F113/26 , G06F119/14 , G06F113/28
摘要： 本发明提供一种基于LDA理论的汽车大梁钢力学性能预测方法，涉及汽车大梁钢轧制生产技术领域。本发明提供了一种钢材的力学性能(屈服强度、抗拉强度、延伸率)预测模型建立方法。热轧高强钢的生产过程中会产生大量的历史生产数据，并根据历史生产数据构建模型训练数据样本集；训练数据样本集包括携带特征属性(工艺、成分参数)及所对应的力学性能参数；利用训练数据样本集建立力学性能预测模型，最后将预测数据样本集的特征属性参数(工艺、成分参数)输入力学性能预测模型得到预测数据样本的力学性能。
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公开(公告)号：CN116779062A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310707270.5
申请日：2023-06-14
申请人： 东北大学
摘要： 本发明公开了基于MOEA/D智能优化算法的热轧带钢生产工艺动态优化方法，包括S1、建立工艺优化基础数据平台；S2、基于工艺优化基础数据平台建立预测模型；S3、根据实际生产工艺要求，设定力学性能预测模型输入参数的范围；S4、基于设定的热轧带钢工艺参数优化设计方案，建立多目标优化策略数学模型；S5、基于MOEA/D智能优化算法对多目标数学模型进行求解，得出合理的工艺参数计算值；S6、根据计算求解的工艺参数值，调整实际生产工艺设定值。本发明采用上述基于MOEA/D智能优化算法的热轧带钢生产工艺动态优化方法，根据实际性能需求，实现工艺参数的及时、精确和高效率优化，有助于提高热轧带钢生产工艺参数选择的科学性，提高热轧带钢力学性能的稳定性。
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公开(公告)号：CN111861041B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202010767229.3
申请日：2020-08-03
申请人： 东北大学
IPC分类号： G06F30/28 , G06F30/27 , G06F30/20 , G06N3/084 , G06N3/126 , G06F119/14 , G06F113/08
摘要： 一种预测Nb微合金钢动态再结晶型流变应力的方法，属于钢铁研究和机器学习的交叉技术领域。该方法基于系列Nb微合金钢的动态再结晶型流变应力曲线及钢种信息的实验数据，采用遗传算法学习每条流变应力曲线对应数学模型中的参数，使用贝叶斯正则化的BP神经网络建立钢种信息与流变应力曲线特征间的网络关系模型，之后结合流变应力曲线对应的数学模型，预测动态再结晶型流变应力。该方法所建立的模型能够高精度预测该系列钢在多种成分及工艺条件下的流变应力曲线，明显减少单道次压缩实验的工作量，提高动态再结晶型流变应力曲线的预测效率和精度。
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公开(公告)号：CN111933221B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202010766776.X
申请日：2020-08-03
申请人： 东北大学
摘要： 本发明的一种预测Nb微合金钢动态再结晶分数的方法，属于钢铁研究和机器学习的交叉技术领域；该方法以现有C‑Mn‑Nb微合金钢动态再结晶型流变应力的实验数据构建Nb微合金钢动态再结晶行为的数据集，使用基于贝叶斯正则化的BP神经网络建立化学成分、工艺参数与流变应力曲线特征间的模型，通过动态再结晶分数数学模型，实现高精度预测动态再结晶分数，明显减少单道次压缩实验及淬火实验的工作量，提高预测动态再结晶分数的效率。
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公开(公告)号：CN115846418A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211466817.9
申请日：2022-11-22
申请人： 东北大学
摘要： 本发明公开了一种热轧钢材高温氧化速率的预测方法，该技术属于轧钢领域。利用高温同步分析仪TGA，通过高温氧化实验确定不同钢种在不同氧化温度下的氧化速率，建立钢种的基础氧化数据集，该数据集中包含各钢种的化学成分、氧化温度与氧化速率。采用多次留出法将数据集划分为训练集和预测集。利用BP神经网络，在训练数据集的基础上建立钢种成分‑氧化温度‑氧化速率的机器学习模型，并用预测集对模型精度进行评估。该方法极大地缩短了工艺开发时间，节约了产品开发成本，提高了新产品研发效率。
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公开(公告)号：CN115541409A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211479286.7
申请日：2022-11-24
申请人： 东北大学
摘要： 本发明公开了一种适用于超低温环境下的金属圆柱试样疲劳测试装置，包括低温环境箱、液氮箱、动夹头和定夹头，液氮箱穿过低温环境箱，液氮箱为圆柱形，液氮箱的内部顶端设置有动夹头，动夹头与液氮箱之间设置有动夹头座板，液氮箱中部的侧壁上设置有进气口和出气口，进气口和出气口位于动夹头与定夹头之间，进气口与液氮泵低温导管连通，液氮箱的内部底端设置有定夹头，定夹头与液氮箱螺纹连接，动夹头和定夹头分别与圆柱疲劳试样的两端螺纹连接。本发明采用上述结构的一种适用于超低温环境下的金属圆柱试样疲劳测试装置，能够实现实验环境的持续低温，且大幅降低液氮消耗量，成本低且结构可靠，安全性高。
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