CN116904709A - 一种高强度热成型钢制造工艺 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种高强度热成型钢制造工艺，涉及热成型钢制造工艺领域。该基于一种高强度热成型钢制造工艺，包括，S1、明确产品的使用要求和工作环境因素，确定钢材的性能指标和尺寸要求，S2、选择适合的高强度热成型钢材料，通常需要考虑钢材的化学成分、强度、塑性、韧性因素，S3、根据钢材的化学成分和性能要求，设计合适的热处理工艺，包括进行淬火和回火热处理。通过对钢制造工艺进行优化，并对升温与降温的过程进行精确的控制，尤其在降温的过程中采用，全面的同时降温，避免由于吊装下降的过程中产生温度的不均匀，通过样品的精确化控制，并通过机器学习，增加检测的准确性，进而增加制造稳定性，保证强度。
Description
技术领域
本发明涉及热成型钢制造工艺技术领域，具体为一种高强度热成型钢制造工艺。
背景技术
马氏体钢是一种高强度、高韧性的钢材，其回弹性能也相对较高。回弹是指钢材在受力后，恢复原始性状的能力，通常用回弹率来表示，即回弹高度与压缩高度之比。马氏体钢的回弹主要受以下因素影响：材料的化学成分、热处理工艺、加工工艺。马氏体钢的回弹性能与其硬度、强度性能指标存在一定的矛盾关系，需要在材料选择、热处理、加工方面进行综合考虑和优化，以满足实际使用要求，但是目前的制造工艺会存在金相组织不均匀、热裂纹和变形的问题，上述问题会导致热成型钢的金相组织不均匀、晶粒粗大缺陷、裂纹和变形，影响产品质量和使用寿命。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种高强度热成型钢制造工艺，解决了金相组织不均匀、晶粒粗大缺陷、裂纹和变形，影响产品质量和使用寿命的问题。
(二)技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种高强度热成型钢制造工艺，包括：
S1、明确产品的使用要求和工作环境因素，确定钢材的性能指标和尺寸要求；
S2、选择适合的高强度热成型钢材料，通常需要考虑钢材的化学成分、强度、塑性、韧性因素；
S3、根据钢材的化学成分和性能要求，设计合适的热处理工艺，包括进行淬火和回火热处理，以使钢材达到所需的强度和塑性，并进行加热、保温和冷却过程；
S4、将经过热处理的钢材进行加工，通常包括切割、钻孔、铣削、车削工艺，以使钢材达到所需的尺寸和形状；
S5、将经过加工的钢材进行热成型加工，通常包括锻造、压力加工、滚压工艺，以使钢材达到所需的形状和强度；
S6、热成型钢材料通常需要进行回火处理或其他热处理后处理，以使钢材达到所需的强度和塑性；
S7、在整个制造过程中，需要进行钢材的化学成分分析、金相组织观察、力学性能测试检验。
优选的，S1中所述要求可能包括抗拉强度、屈服强度、延伸率、硬度、尺寸精度、耐磨性、耐腐蚀性，所述高强度热成型钢材料包括低合金钢、合金钢、不锈钢。
优选的，S3中所述加热过程的速率被控制在每分钟升温10-20℃，所述冷却过程采用油淬，并采用先喷雾后油浸的方式，以保证金相组织的均匀性和性能的稳定性。
优选的，S5中所述锻造通过将钢材置于锻造设备上进行加热和锤击操作，使钢材在高温和高压下改变形状和尺寸，锤击力度、频率和加热温度的具体参数是锤击力度：25吨、锤击频率：60次/分钟、加热温度：1150-1200℃。
优选的，S7中所述金相组织观察的控制样品的形状、大小和光洁度在每次检测样品参数误差不超过2％。
优选的，所述金相组织观察采用机器学习，通过对大量金相组织观察数据进行学习和分析，建立模型来预测钢材的组织结构和性能信息。
优选的，所述机器学习通过对钢材的金相组织和化学成分信息进行学习和分析，建立模型预测钢材的力学性能、腐蚀性能和疲劳寿命重要参数。
(三)有益效果
本发明提供了一种高强度热成型钢制造工艺。具备以下有益效果：
1、通过对钢制造工艺进行优化，并对升温与降温的过程进行精确的控制，尤其在降温的过程中采用，全面的同时降温，避免由于吊装下降的过程中产生温度的不均匀。
2、通过样品的精确化控制，并通过机器学习，增加检测的准确性，进而增加制造稳定性，保证强度。
具体实施方式
对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一：
本发明实施例提供一种高强度热成型钢制造工艺，包括，S1、明确产品的使用要求和工作环境因素，确定钢材的性能指标和尺寸要求，S1中所述要求可能包括抗拉强度、屈服强度、延伸率、硬度、尺寸精度、耐磨性、耐腐蚀性，所述高强度热成型钢材料包括低合金钢、合金钢、不锈钢，S2、选择适合的高强度热成型钢材料，通常需要考虑钢材的化学成分、强度、塑性、韧性因素，S3、根据钢材的化学成分和性能要求，设计合适的热处理工艺，包括进行淬火和回火热处理，以使钢材达到所需的强度和塑性，并进行加热、保温和冷却过程，S3中所述加热过程的速率被控制在每分钟升温10℃，所述冷却过程采用油淬，并采用先喷雾后油浸的方式，以保证金相组织的均匀性和性能的稳定性，S4、将经过热处理的钢材进行加工，通常包括切割、钻孔、铣削、车削工艺，以使钢材达到所需的尺寸和形状，S5、将经过加工的钢材进行热成型加工，通常包括锻造、压力加工、滚压工艺，以使钢材达到所需的形状和强度，S5中所述锻造通过将钢材置于锻造设备上进行加热和锤击操作，使钢材在高温和高压下改变形状和尺寸，锤击力度、频率和加热温度的具体参数是锤击力度：25吨、锤击频率：60次/分钟、加热温度：1150-1200℃，S6、热成型钢材料通常需要进行回火处理或其他热处理后处理，以使钢材达到所需的强度和塑性，S7、在整个制造过程中，需要进行钢材的化学成分分析、金相组织观察、力学性能测试检验，S7中所述金相组织观察的控制样品的形状、大小和光洁度在每次检测样品参数误差不超过2％，所述金相组织观察采用机器学习，通过对大量金相组织观察数据进行学习和分析，建立模型来预测钢材的组织结构和性能信息，所述机器学习通过对钢材的金相组织和化学成分信息进行学习和分析，建立模型预测钢材的力学性能、腐蚀性能和疲劳寿命重要参数。例如，可以通过机器学习算法预测钢材的硬度、抗拉强度和韧性力学性能，以及耐蚀性和抗疲劳性能重要指标，机器学习可以结合数字化技术和图像处理技术，实现金相组织观察的自动化和智能化。例如，可以通过机器学习算法自动识别不同的组织结构和特征，自动进行图像处理和分析，以获得准确、高效和稳定的金相组织观察结果。
实施例二：
本发明实施例提供一种高强度热成型钢制造工艺，包括，S1、明确产品的使用要求和工作环境因素，确定钢材的性能指标和尺寸要求，S1中所述要求可能包括抗拉强度、屈服强度、延伸率、硬度、尺寸精度、耐磨性、耐腐蚀性，所述高强度热成型钢材料包括低合金钢、合金钢、不锈钢，S2、选择适合的高强度热成型钢材料，通常需要考虑钢材的化学成分、强度、塑性、韧性因素，S3、根据钢材的化学成分和性能要求，设计合适的热处理工艺，包括进行淬火和回火热处理，以使钢材达到所需的强度和塑性，并进行加热、保温和冷却过程，S3中所述加热过程的速率被控制在每分钟升温15℃，所述冷却过程采用油淬，并采用先喷雾后油浸的方式，以保证金相组织的均匀性和性能的稳定性，S4、将经过热处理的钢材进行加工，通常包括切割、钻孔、铣削、车削工艺，以使钢材达到所需的尺寸和形状，S5、将经过加工的钢材进行热成型加工，通常包括锻造、压力加工、滚压工艺，以使钢材达到所需的形状和强度，S5中所述锻造通过将钢材置于锻造设备上进行加热和锤击操作，使钢材在高温和高压下改变形状和尺寸，锤击力度、频率和加热温度的具体参数是锤击力度：25吨、锤击频率：60次/分钟、加热温度：1150-1200℃，S6、热成型钢材料通常需要进行回火处理或其他热处理后处理，以使钢材达到所需的强度和塑性，S7、在整个制造过程中，需要进行钢材的化学成分分析、金相组织观察、力学性能测试检验，S7中所述金相组织观察的控制样品的形状、大小和光洁度在每次检测样品参数误差不超过2％，所述金相组织观察采用机器学习，通过对大量金相组织观察数据进行学习和分析，建立模型来预测钢材的组织结构和性能信息，所述机器学习通过对钢材的金相组织和化学成分信息进行学习和分析，建立模型预测钢材的力学性能、腐蚀性能和疲劳寿命重要参数。例如，可以通过机器学习算法预测钢材的硬度、抗拉强度和韧性力学性能，以及耐蚀性和抗疲劳性能重要指标，机器学习可以结合数字化技术和图像处理技术，实现金相组织观察的自动化和智能化。例如，可以通过机器学习算法自动识别不同的组织结构和特征，自动进行图像处理和分析，以获得准确、高效和稳定的金相组织观察结果。
实施例三：
本发明实施例提供一种高强度热成型钢制造工艺，包括，S1、明确产品的使用要求和工作环境因素，确定钢材的性能指标和尺寸要求，S1中所述要求可能包括抗拉强度、屈服强度、延伸率、硬度、尺寸精度、耐磨性、耐腐蚀性，所述高强度热成型钢材料包括低合金钢、合金钢、不锈钢，S2、选择适合的高强度热成型钢材料，通常需要考虑钢材的化学成分、强度、塑性、韧性因素，S3、根据钢材的化学成分和性能要求，设计合适的热处理工艺，包括进行淬火和回火热处理，以使钢材达到所需的强度和塑性，并进行加热、保温和冷却过程，S3中所述加热过程的速率被控制在每分钟升温20℃，所述冷却过程采用油淬，并采用先喷雾后油浸的方式，以保证金相组织的均匀性和性能的稳定性，S4、将经过热处理的钢材进行加工，通常包括切割、钻孔、铣削、车削工艺，以使钢材达到所需的尺寸和形状，S5、将经过加工的钢材进行热成型加工，通常包括锻造、压力加工、滚压工艺，以使钢材达到所需的形状和强度，S5中所述锻造通过将钢材置于锻造设备上进行加热和锤击操作，使钢材在高温和高压下改变形状和尺寸，锤击力度、频率和加热温度的具体参数是锤击力度：25吨、锤击频率：60次/分钟、加热温度：1150-1200℃，S6、热成型钢材料通常需要进行回火处理或其他热处理后处理，以使钢材达到所需的强度和塑性，S7、在整个制造过程中，需要进行钢材的化学成分分析、金相组织观察、力学性能测试检验，S7中所述金相组织观察的控制样品的形状、大小和光洁度在每次检测样品参数误差不超过2％，所述金相组织观察采用机器学习，通过对大量金相组织观察数据进行学习和分析，建立模型来预测钢材的组织结构和性能信息，所述机器学习通过对钢材的金相组织和化学成分信息进行学习和分析，建立模型预测钢材的力学性能、腐蚀性能和疲劳寿命重要参数，例如，可以通过机器学习算法预测钢材的硬度、抗拉强度和韧性力学性能，以及耐蚀性和抗疲劳性能重要指标，机器学习可以结合数字化技术和图像处理技术，实现金相组织观察的自动化和智能化，例如，可以通过机器学习算法自动识别不同的组织结构和特征，自动进行图像处理和分析，以获得准确、高效和稳定的金相组织观察结果。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (7)
1.一种高强度热成型钢制造工艺，其特征在于，包括：
S1、明确产品的使用要求和工作环境因素，确定钢材的性能指标和尺寸要求；
S2、选择适合的高强度热成型钢材料，通常需要考虑钢材的化学成分、强度、塑性、韧性因素；
S3、根据钢材的化学成分和性能要求，设计合适的热处理工艺，包括进行淬火和回火热处理，以使钢材达到所需的强度和塑性，并进行加热、保温和冷却过程；
S4、将经过热处理的钢材进行加工，通常包括切割、钻孔、铣削、车削工艺，以使钢材达到所需的尺寸和形状；
S5、将经过加工的钢材进行热成型加工，通常包括锻造、压力加工、滚压工艺，以使钢材达到所需的形状和强度；
S6、热成型钢材料通常需要进行回火处理或其他热处理后处理，以使钢材达到所需的强度和塑性；
S7、在整个制造过程中，需要进行钢材的化学成分分析、金相组织观察、力学性能测试检验。
2.根据权利要求1所述的一种高强度热成型钢制造工艺，其特征在于：S1中所述要求可能包括抗拉强度、屈服强度、延伸率、硬度、尺寸精度、耐磨性、耐腐蚀性，所述高强度热成型钢材料包括低合金钢、合金钢、不锈钢。
3.根据权利要求1所述的一种高强度热成型钢制造工艺，其特征在于：S3中所述加热过程的速率被控制在每分钟升温10-20℃，所述冷却过程采用油淬，并采用先喷雾后油浸的方式。
4.根据权利要求1所述的一种高强度热成型钢制造工艺，其特征在于：S5中所述锻造通过将钢材置于锻造设备上进行加热和锤击操作，使钢材在高温和高压下改变形状和尺寸，锤击力度、频率和加热温度的具体参数是锤击力度：25吨、锤击频率：60次/分钟、加热温度：1150-1200℃。
5.根据权利要求1所述的一种高强度热成型钢制造工艺，其特征在于：S7中所述金相组织观察的控制样品的形状、大小和光洁度在每次检测样品参数误差不超过2％。
6.根据权利要求5所述的一种高强度热成型钢制造工艺，其特征在于：所述金相组织观察采用机器学习。
7.根据权利要求6所述的一种高强度热成型钢制造工艺，其特征在于：所述机器学习通过对钢材的金相组织和化学成分信息进行学习和分析，建立模型预测钢材的力学性能、腐蚀性能和疲劳寿命重要参数。
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