一种铁基合金中铜镍元素赋存状态及力学性能的模拟方法

    公开(公告)号:CN118888020A

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202411056016.4

    申请日:2024-08-02

    IPC分类号: G16C10/00 G16C20/10 G16C60/00

    摘要: 本发明涉及一种铁基合金中铜镍元素赋存状态及力学性能的模拟方法,包括步骤:初始铁单晶模型扩胞后,铜和镍原子随机替换铁原子,铜和镍原子之和占总原子数的比例少于20%,生成Fe‑Cu‑Ni合金模型,选取势函数,设置模型条件,将Fe‑Cu‑Ni合金模型在等温等压系综NPT下弛豫1~5ns,交换温度为400~1200K,时间步长为1~10fs,单位时间步长交换次数设置为1~20,进行拉伸模拟,在原子尺度上研究铁基合金中铜和镍元素的赋存状态及其对拉伸性能的影响的模拟方法,此方法可以研究不同退火模拟温度和时间下,铜和镍元素的赋存状态,通过拉伸模拟来研究力学性能,为揭示铁基合金中铜和镍元素赋存状态及其对力学行为的影响具有重要意义。

    一种提高热轧带钢凸度命中率的方法

    公开(公告)号:CN117828890A

    公开(公告)日:2024-04-05

    申请号:CN202410031878.5

    申请日:2024-01-09

    IPC分类号: G06F30/20 G06F111/10

    摘要: 本发明提供一种提高热轧带钢凸度命中率的方法,具体步骤包括:对粗轧前的工艺进行数据实测和仿真分析;根据S1得到的基础数据,完成机理模型的构建;确定每条产线粗轧前,每条生产工艺窗口和连铸坯的相关参数;通过S2计算出的机理模型,结合S1和S3获取的相关参数,对工艺窗口内的连铸、粗轧数据进行批量计算;将连铸工艺、粗轧工艺和钢种成分的实时数据与机理模型计算数据通过机器学习的方式,训练精轧机架入口的中间坯凸度的预测模型;将精轧机架入口的中间坯凸度的预测值,作为热轧二级模型输入值进行生产。本发明用于热轧带钢生产线中,优化了现有二级模型的凸度设定与自学习模型之间的逻辑关系,可以提升热轧带钢的凸度命中率。