CN108763637A - 一种热轧线材抗拉强度的计算与预判方法 - Google Patents
一种热轧线材抗拉强度的计算与预判方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108763637A CN108763637A CN201810355217.2A CN201810355217A CN108763637A CN 108763637 A CN108763637 A CN 108763637A CN 201810355217 A CN201810355217 A CN 201810355217A CN 108763637 A CN108763637 A CN 108763637A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- steel
- tensile strength
- hot rolling
- rolling wire
- carbon equivalent
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000005098 hot rolling Methods 0.000 title claims abstract description 48
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 36
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 claims abstract description 63
- 239000010959 steel Substances 0.000 claims abstract description 63
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 claims abstract description 44
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 41
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims abstract description 14
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims abstract description 13
- 229910000851 Alloy steel Inorganic materials 0.000 claims abstract description 12
- 229910000975 Carbon steel Inorganic materials 0.000 claims abstract description 10
- 239000010962 carbon steel Substances 0.000 claims abstract description 9
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 5
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 claims abstract description 4
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 10
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 7
- 229910001209 Low-carbon steel Inorganic materials 0.000 claims description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 5
- 229910000677 High-carbon steel Inorganic materials 0.000 claims description 4
- 229910000954 Medium-carbon steel Inorganic materials 0.000 claims description 4
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 4
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 4
- 238000003466 welding Methods 0.000 claims description 4
- 239000011324 bead Substances 0.000 claims description 3
- 238000010273 cold forging Methods 0.000 claims description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 3
- 229910000639 Spring steel Inorganic materials 0.000 claims description 2
- 229910052729 chemical element Inorganic materials 0.000 claims description 2
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 abstract description 6
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 7
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 6
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 description 6
- OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N Phosphorus Chemical compound [P] OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 229910052698 phosphorus Inorganic materials 0.000 description 3
- 239000011574 phosphorus Substances 0.000 description 3
- 238000005275 alloying Methods 0.000 description 2
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 238000005482 strain hardening Methods 0.000 description 2
- 229910001339 C alloy Inorganic materials 0.000 description 1
- FBPFZTCFMRRESA-JGWLITMVSA-N D-glucitol Chemical compound OC[C@H](O)[C@@H](O)[C@H](O)[C@H](O)CO FBPFZTCFMRRESA-JGWLITMVSA-N 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000009940 knitting Methods 0.000 description 1
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 1
- 229910001562 pearlite Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 238000001953 recrystallisation Methods 0.000 description 1
- 238000012827 research and development Methods 0.000 description 1
- 238000005728 strengthening Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Investigating Strength Of Materials By Application Of Mechanical Stress (AREA)
- Control Of Metal Rolling (AREA)
Abstract
本发明公开了一种热轧线材抗拉强度的计算与预判方法，包括如下步骤：以不同钢种的碳素钢或合金钢的化学成分数据为依据，折算成碳当量，统计并整理各钢种的碳当量实测值和平均值变化情况，设为自变量；统计并整理各钢种的抗拉强度实测值和平均值变化情况，设为因变量；建立碳当量与抗拉强度的数学关系式，求得回归方程；修正处理，得到最优化回归方程；利用建立的碳当量和抗拉强度的最优化回归方程，来计算与预判热轧线材的抗拉强度变化。本发明的通过对热轧线材抗拉强度的预测，来给新钢种产品的选择、设计和工艺编制等提供技术支撑。
Description
技术领域
本发明涉及钢材抗拉强度计算领域，具体涉及一种热轧线材抗拉强度的计算与预判方法。
背景技术
随着产品设计力学性能要求的提高，研发或引进的新钢种也日益增多。但是，由于诸多因素，这些新钢种的资料或数据却不能够及时获得，这就给产品的选择、设计和工艺编制等带来了困难。
在钢材众多性能指标中，抗拉强度是衡量热轧线材产品设计和力学性能的一项重要指标参数，在一定程度上决定了材料的可使用性。在拉伸试验过程中，试样从开始拉拔到最终发生断裂，所得到的最大应力与试样原始横截面积的商，即为该检测试样的抗拉强度。通常影响热轧线材抗拉强度的因素有：一是内在因素，主要是化学成分、显微组织结构和晶粒度等；二是外在因素，主要有温度、时间、应变与应力、轧制和冷却过程等。对于热轧线材，在现有的斯太尔摩线控冷能力下，热轧线材的抗拉强度主要受钢种化学成分和热处理状态的影响。对于不同化学成分的钢种，在相同的热处理（控冷控轧）状态下，其抗拉强度的变化主要受化学成分（碳当量）的影响，而其他因素的作用可用一个修正参数修正。因此，可以通过数学公式建立碳当量与抗拉强度的关系式。
对于热轧线材的抗拉强度，首先，化学成分的影响作用是主要的。随着含碳量的增加，含碳量由0.08%左右增加到0.90%左右，抗拉强度逐渐增加，由350MPa左右逐渐增加到1350MPa左右。当增加合金元素后，将会使热轧线材的组织转变、晶粒度等发生变化，使得抗拉强度随着合金元素的添加或质量百分数的增加而增大，如V的细化晶粒作用，Cr、Mn、Si等元素的固溶强化作用等，如65#与65Mn，SWRH82A与SWRH82B。其次，显微组织的影响作用，显微组织的影响作用主要通过化学成分和生产工艺（控轧控冷）过程表现出来。化学成分对显微组织的影响，可简单概述为：随着含碳量的增加，显微组织中珠光体（索氏体）含量逐渐增加，先共析物逐渐减少，故抗拉强度相对增加。同时在生产工艺（控轧控冷）过程中，通过加工硬化、回复和再结晶等组织变化，使得热轧线材的显微组织发生变化，最终引起抗拉强度的变化。其次是外在条件，主要有两方面因素：一是轧制压缩比，小规格的轧制压缩比大于大规格的，故小规格的热轧线材组织相对更为致密，加工硬化程度更大，抗拉强度相对也较大。二是冷却速率，在一定冷却条件下，小规格的冷却速率大于大规格的，故晶粒度相对细化，抗拉强度相对也较大。第三是其他因素，如：人为误差、设备检测误差和时效性等，也将会对热轧线材的抗拉强度产生影响，但这些因素非主要因素。
同时，考虑到实际情况，如生产控制过程的不稳定性，各钢种的化学成分和显微组织结构的差异性等，都将会引起热轧线材的抗拉强度产生波动。故选择利用修正系数k来进行修正处理，来满足对热轧线材抗拉强度变化的预判。
发明内容
为了解决现有技术存在问题，本发明的主要目的在于，通过对热轧线材抗拉强度的预测，来给新钢种产品的选择、设计和工艺编制等提供技术支撑。
本发明以焊丝钢、冷镦钢、制钉材等低碳碳素钢和合金钢，帘线钢、胎圈钢、弹簧钢、桥索钢、预应力钢绞线用钢、钢丝绳用钢等中高碳碳素钢和合金钢的化学成分和力学性能数据为依据，建立碳当量与抗拉强度的关系。将各元素的作用折算成碳当量，并将其设为自变量，抗拉强度设为因变量，建立最优化回归方程。利用求得的最优化回归方程，来计算与预判热轧线材的力学性能参数——抗拉强度。
为了达到上述目的，本发明采用的技术方案是：一种热轧线材抗拉强度的计算与预判方法，主要包括如下步骤：
(1)以不同钢种的碳素钢或合金钢的化学成分数据为依据，并将其折算成碳当量，统计并整理各钢种的碳当量实测值和平均值变化情况，将其设为自变量；
(2)以不同钢种的碳素钢或合金钢的抗拉强度数据为依据，统计并整理各钢种的抗拉强度实测值和平均值变化情况，将其设为因变量；
(3)以得到的热轧线材碳当量和抗拉强度检测数据作比较，判断碳当量和抗拉强度是否成线性关系，如果成立则建立碳当量与抗拉强度的数学关系式，求得回归方程；
(4)考虑到其他影响因素，利用修正系数k来进行修正处理，得到最优化回归方程；
(5)利用建立的碳当量和抗拉强度的最优化回归方程，来计算与预判热轧线材的抗拉强度变化。
进一步地，步骤（1）和（2）中的钢种包括低碳钢、中碳钢和高碳钢。
进一步地，步骤（1）和（2）中的钢种根据热轧线材的产量和市场保有量进行选择，所述低碳钢包括焊丝钢、冷镦钢、制钉材；中碳钢和高碳钢包括合金钢，帘线钢、胎圈钢、弹簧钢、桥索钢、预应力钢绞线用钢、钢丝绳用钢。
进一步地，步骤（1）中的的各钢种的化学元素作用折算成碳当量，可根据国际焊接学会推荐的碳当量计算公式和直读光谱仪的检测数据进行折算。
进一步地，所述步骤（1）中采用列表法统计并整理各钢种的碳当量实测值和平均值变化情况。
进一步地，步骤（2）中对热轧线材的抗拉强度进行检测的设备为微机控制电液伺服万能试验机。
进一步地，步骤（2）中采用列表法统计并整理各钢种的抗拉强度实测值和平均值变化情况。
进一步地，步骤（3）中采用作图法统计并比较各钢种的碳当量和抗拉强度的平均值变化情况。
本发明的有益效果是：
1、通过对热轧线材抗拉强度的预测，来给新钢种产品的选择、设计和工艺编制等提供技术支撑。
2、本发明通过对回归计算公式的计算值与抗拉强度平均值的比较，两者相对误差较小，最大绝对误差为40MPa，最大相对误差为4.0%。
3、通过修正系数k（0.95~1.05）的修正处理，可以满足对热轧线材抗拉强度的预测，以及抗拉强度变化范围的预判。
附图说明
图1低碳钢和低碳合金钢碳当量与抗拉强度的检测数据；
图2中高碳钢和中高合金钢碳当量与抗拉强度的检测数据；
图3低碳热轧线材的计算值与平均值的比较；
图4中高碳热轧线材的计算值与平均值的比较。
具体实施方式
为了便于本领域内技术人员理解，下面结合具体实施例对本发明作详细说明。
一种热轧线材抗拉强度的计算与预判方法，主要包括如下步骤：
(1)以不同钢种的碳素钢或合金钢的碳当量数据为依据，统计并整理各钢种的碳当量实测值。统计数据结果见表1和表2。
表1 低碳热轧线材的碳当量与抗拉强度的检测数据
表2 中高碳热轧线材的碳当量与抗拉强度的检测数据
(2)以不同钢种的碳素钢或合金钢的抗拉强度数据为依据，统计并整理各钢种的抗拉强度实测值。统计数据结果见表1和表2。
(3)以不同钢种的平均碳当量和平均抗拉强度数据为样本，做散点图，见图1和图2。比较发现，热轧线材的平均抗拉强度与平均碳当量之间存在线性数学关系，故可以利用线性回归数据处理。
(4)考虑到其他影响因素，如生产控制过程的不稳定性，各钢种的化学成分和显微组织结构的差异性等，都将会引起热轧线材的抗拉强度产生波动。故利用修正系数k来进行修正处理，以保证抗拉强度的检测结果在抗拉强度预判的范围内变化。具体见表3和表4，图3和图4。
表3 抗拉强度计算值与平均值的比较
表4 修正处理后的抗拉强度变化
(5)利用建立的碳当量和抗拉强度的最优化回归方程，来计算与预判热轧线材的抗拉强度变化。公式如下：
低碳：，r=0.9849
中高碳：，r=0.9855
式中：为抗拉强度，单位MPa；CE为碳当量，单位%；k为修正系数，取值0.95~1.05；r为相关系数。
本发明所述的热轧线材抗拉强度计算与预判方法，通过对最优化回归计算公式的计算值与抗拉强度平均值的比较，两者相对误差较小，最大绝对误差为40MPa，最大相对误差为4.0%。同时，通过修正系数k（0.95~1.05）的修正处理，可以满足对热轧线材抗拉强度的预测，以及抗拉强度变化范围的预判。
以上仅是本发明的具体应用范例，对本发明的保护范围不构成任何限制。凡采用等同变换或等效替换而形成的技术方案，均落在本发明权利保护范围之内。
Claims (8)
1.一种热轧线材抗拉强度的计算与预判方法，其特征在于，主要包括如下步骤：
以不同钢种的碳素钢或合金钢的化学成分数据为依据，并将其折算成碳当量，统计并整理各钢种的碳当量实测值和平均值变化情况，并将其设为自变量；
以不同钢种的碳素钢或合金钢的抗拉强度数据为依据，统计并整理各钢种的抗拉强度实测值和平均值变化情况，并将其设为因变量；
比较得到的热轧线材碳当量和抗拉强度检测数据，判断碳当量和抗拉强度是否成线性关系，如果成立则建立碳当量与抗拉强度的数学关系式，求得回归方程；
考虑到其他影响因素，利用修正系数k来进行修正处理，得到最优化回归方程；
利用建立的碳当量和抗拉强度的最优化回归方程，来计算与预判热轧线材的抗拉强度变化。
2.如权利要求1中所述的一种热轧线材抗拉强度的计算与预判方法，其特征在于，步骤（1）和（2）中的钢种包括低碳钢、中碳钢和高碳钢。
3.如权利要求1中所述的一种热轧线材抗拉强度的计算与预判方法，其特征在于，步骤（1）和（2）中的钢种，根据热轧线材的产量和市场保有量进行选择，所述低碳钢包括焊丝钢、冷镦钢、制钉材；中碳钢和高碳钢包括合金钢，帘线钢、胎圈钢、弹簧钢、桥索钢、预应力钢绞线用钢、钢丝绳用钢。
4.如权利要求1中所述的一种热轧线材抗拉强度的计算与预判方法，其特征在于，步骤（1）中的各钢种的化学元素作用折算成碳当量，可根据国际焊接学会推荐的碳当量计算公式和直读光谱仪的检测数据进行折算。
5.如权利要求1中所述的一种热轧线材抗拉强度的计算与预判方法，其特征在于，所述步骤（1）中采用列表法统计并整理各钢种的碳当量实测值和平均值变化情况。
6.如权利要求1中所述的一种热轧线材抗拉强度的计算与预判方法，其特征在于，步骤（2）中对热轧线材的抗拉强度进行检测的设备为微机控制电液伺服万能试验机。
7.如权利要求1中所述的一种热轧线材抗拉强度的计算与预判方法，其特征在于，所述步骤（2）中采用列表法统计并整理各钢种的抗拉强度实测值和平均值变化情况。
8.如权利要求1中所述的一种热轧线材抗拉强度的计算与预判方法，其特征在于，所述步骤（3）中采用作图法统计并比较各钢种的碳当量和抗拉强度的平均值变化情况。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810355217.2A CN108763637B (zh) | 2018-04-19 | 2018-04-19 | 一种热轧线材抗拉强度的计算与预判方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810355217.2A CN108763637B (zh) | 2018-04-19 | 2018-04-19 | 一种热轧线材抗拉强度的计算与预判方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108763637A true CN108763637A (zh) | 2018-11-06 |
| CN108763637B CN108763637B (zh) | 2022-06-03 |
Family
ID=64011197
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810355217.2A Active CN108763637B (zh) | 2018-04-19 | 2018-04-19 | 一种热轧线材抗拉强度的计算与预判方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108763637B (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109632545A (zh) * | 2018-12-18 | 2019-04-16 | 云南钛业股份有限公司 | 一种整卷无损钛及钛合金卷带性能预判的方法 |
| CN110686948A (zh) * | 2019-10-14 | 2020-01-14 | 河北省建筑科学研究院有限公司 | 焊接区强度检测方法 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1641356A (zh) * | 2004-12-13 | 2005-07-20 | 武汉科技大学 | 硬线产品显微组织与力学性能预报系统 |
| CN101905239A (zh) * | 2010-07-15 | 2010-12-08 | 首钢总公司 | 一种40Cr线棒材力学性能预报系统 |
| CN102122324A (zh) * | 2011-03-03 | 2011-07-13 | 宣化钢铁集团有限责任公司 | 热轧棒线材力学性能预报方法 |
| CN103805861A (zh) * | 2014-02-11 | 2014-05-21 | 江苏省沙钢钢铁研究院有限公司 | 一种高碳钢线材及其制备方法 |
| CN104573278A (zh) * | 2015-01-27 | 2015-04-29 | 山东钢铁股份有限公司 | 基于多元线性回归分析的热轧h型钢力学性能预报方法 |
| CN104715086A (zh) * | 2013-12-12 | 2015-06-17 | 陕西宏远航空锻造有限责任公司 | 一种超高强度铝合金模锻件的设计、锻造和热处理方法 |
| CN105324503A (zh) * | 2013-06-24 | 2016-02-10 | 新日铁住金株式会社 | 高碳钢线材及其制造方法 |
| CN106164316A (zh) * | 2014-04-18 | 2016-11-23 | 株式会社神户制钢所 | 热轧线材 |
| JP2017101299A (ja) * | 2015-12-03 | 2017-06-08 | 新日鐵住金株式会社 | 熱延鋼板およびその製造方法 |
-
2018
- 2018-04-19 CN CN201810355217.2A patent/CN108763637B/zh active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1641356A (zh) * | 2004-12-13 | 2005-07-20 | 武汉科技大学 | 硬线产品显微组织与力学性能预报系统 |
| CN101905239A (zh) * | 2010-07-15 | 2010-12-08 | 首钢总公司 | 一种40Cr线棒材力学性能预报系统 |
| CN102122324A (zh) * | 2011-03-03 | 2011-07-13 | 宣化钢铁集团有限责任公司 | 热轧棒线材力学性能预报方法 |
| CN105324503A (zh) * | 2013-06-24 | 2016-02-10 | 新日铁住金株式会社 | 高碳钢线材及其制造方法 |
| CN104715086A (zh) * | 2013-12-12 | 2015-06-17 | 陕西宏远航空锻造有限责任公司 | 一种超高强度铝合金模锻件的设计、锻造和热处理方法 |
| CN103805861A (zh) * | 2014-02-11 | 2014-05-21 | 江苏省沙钢钢铁研究院有限公司 | 一种高碳钢线材及其制备方法 |
| CN106164316A (zh) * | 2014-04-18 | 2016-11-23 | 株式会社神户制钢所 | 热轧线材 |
| CN104573278A (zh) * | 2015-01-27 | 2015-04-29 | 山东钢铁股份有限公司 | 基于多元线性回归分析的热轧h型钢力学性能预报方法 |
| JP2017101299A (ja) * | 2015-12-03 | 2017-06-08 | 新日鐵住金株式会社 | 熱延鋼板およびその製造方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 苏光浩 等: "提高低碳钢拉丝线材热轧性能合格率的研究", 《煤矿机械》 * |
| 邢献强 等: "55CrSi弹簧钢热轧线材冷拔抗拉强度的计算", 《金属制品》 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109632545A (zh) * | 2018-12-18 | 2019-04-16 | 云南钛业股份有限公司 | 一种整卷无损钛及钛合金卷带性能预判的方法 |
| CN110686948A (zh) * | 2019-10-14 | 2020-01-14 | 河北省建筑科学研究院有限公司 | 焊接区强度检测方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN108763637B (zh) | 2022-06-03 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN104001741B (zh) | 一种小规格高Cr的82B盘条轧后控制冷却方法 | |
| JP6586519B2 (ja) | 効果的に結晶粒を微細化する継目無鋼管のオンライン制御冷却方法および製造方法 | |
| CN104379785B (zh) | α+β型Ti合金及其制造方法 | |
| CN105817489B (zh) | 一种热轧带钢层流冷却工艺 | |
| CN102912101A (zh) | 一种65Mn弹簧钢盘条的生产工艺及65Mn弹簧钢盘条 | |
| CN103789686B (zh) | 一种消除加氢反应器用钢混晶、粗晶组织的热处理工艺 | |
| CN102876983A (zh) | 一种高强度预应力钢丝用82b盘条的生产工艺及其盘条 | |
| CN108763637A (zh) | 一种热轧线材抗拉强度的计算与预判方法 | |
| CN102122324A (zh) | 热轧棒线材力学性能预报方法 | |
| CN103008385B (zh) | 用82b盘条生产超高强架空电缆钢芯用钢丝的方法 | |
| CN111893279A (zh) | 一种屈服强度≥420MPa的HRB400(E)螺纹钢的斯太尔摩风冷线控冷生产方法 | |
| CN101168797B (zh) | 一种优碳钢材在线预测与控制组织索氏体化方法 | |
| CN102517500A (zh) | 一种采用小方坯生产35CrMo合金冷镦钢的轧制方法 | |
| CN108486478A (zh) | 一种1960MPa级海洋工程用镀锌钢丝绳及其生产方法 | |
| JPH0112817B2 (zh) | ||
| CN101655490B (zh) | 一种不锈钢盘条抗拉强度的预测方法及其控制方法 | |
| CN113434994A (zh) | 一种基于热轧原板热轧工艺参数预测冷轧变形抗力的方法 | |
| CN106583449A (zh) | 一种铁素体不锈钢轧制的方法 | |
| CN112853782B (zh) | 高强度高延伸预应力钢绞线及其制造方法 | |
| CN101514391B (zh) | 一种能提高高碳钢线材拉拔韧性的生产方法 | |
| CN111020293A (zh) | 一种高性能ta1棒丝材及其制备方法 | |
| CN113434968B (zh) | 一种基于钢板化学成分预测冷轧变形抗力的方法 | |
| Jin et al. | Dynamic recrystallization behavior of microalloyed forged steel | |
| CN102560047A (zh) | 一种控制高碳钢盘条晶界脆化的热轧方法 | |
| CN113076629B (zh) | 高强度盘条热处理工艺控制方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| TR01 | Transfer of patent right | ||
| TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20231116 Address after: Yonglian, Nanfeng Town, Zhangjiagang City, Suzhou City, Jiangsu Province Patentee after: JIANGSU YONGGANG GROUP Co.,Ltd. Address before: 215600 Yonglian Village, Nanfeng Town, Zhangjiagang City, Suzhou City, Jiangsu Province Patentee before: ZHANGJIAGANG LIANFENG STEEL INSTITUTE Co.,Ltd. |