JPH042957A - 鋼板材質予測装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 「産業上の利用分野］ 本発明は、製品に対する人為的評価を行うことなく、厚
鋼板などの組織材質を製造段階で予測てきるようにした
鋼板材質予測装置に関するものである。

「従来の技術］ 例えば、厚鋼板などのユーザにおいては、製品の納入と
共に、その材質検査結果を添封することを要求される場
合かある。この要求に対し、従来は、製品の一部を切り
出し、これに対し物理的な特性測定（引張り強度、靭性
なと）を行っている。

［発明か解決しようとする課題］ しかし、上記したような人為的な特性測定（材質評価）
は、多大な時間を要し、製品の出荷、納品などに影響を
与えている。

また、現状ては完成品になった段階てしかその材質を知
ることかできないか、将来的には、製造前に材質を予測
し、要求される材質を精度よく、確実に得られる製造条
件を設定するような技術の開発か望まれている。

そこで、本発明の目的は、与えられた条件に従って、材
質予測を自動的に行えるようにした鋼板材質予測装置を
提供することにある。

［課題を解決するだめの手段］ −」−層目的を達成するために、本発明は、圧延及び冷
却の対象となる鋼片の成分及び圧延条件に基づいて圧延
後のγ粒径を演算する熱間加工モデル演算部と、該熱間
加工モデル演算部による演算結果、冷却工程での冷却条
件及び前記成分に基づいて圧延された鋼板のα粒径９組
織分率及び各組織の平均生成温度を演算する変態モデル
演算部と、該変１声モデル演算部による演算結果及び前
記成分に基づいて前記鋼板の材質を予測する組織・材質
モデル演算部とを設ける構成にしている。

また、圧延工程の前段に加熱工程か設けられたとき、そ
の影響を考慮するため、加熱条件（昇熱温度、保定温度
、装入時間など）、前記鋼片の厚み及び成分に基づいて
前記加熱工程に装入後のγ粒径を演算し、この演算結果
を前記熱間加］−：モデル演算部にデータとしてγえる
初期状態モデル演算部を設けることか望ましい。

［作用］ 」二記した手段によれば、圧延条件などにより熱間加Ｌ
モデル演算部によって再結晶の潜伏期か定式化され、回
復と再結晶か明確に区別され、変態モデル演算部では、
核生成と成長か分離され、転位密度などの関数として定
式化され、これらに基づいて析出硬化量などが分離して
定式化され、これに基づいて鋼板の材質（引張強度、靭
性なと）か演算される。従って、製造段階で材質予測を
行うことかでき、従来のように完成品に対する検査測定
か不要になる。

また、初期状態モデル演算部は、加熱条件及び鋼片情報
に基づいてα→γ変態を演算し、加熱に伴うγ粒成長の
状態を把握する。この結果、加熱炉の影響か反映され、
正確な材質予測か可能になる。

［実施例］ 第１図は本発明による鋼板材質予測装置を示すブロック
図てあり、第２図はその予測処理な示すフローチャー１
〜である。また、第３図は本発明か適用される鋼板製造
ラインの例を示す設備構成図である。なお、以下におい
ては、厚鋼板の製造を例に説明する。

まず、第３図に示す圧延設備について説明する。

第３図に示すように、圧延設備は、圧延の前にスラブ（
例えば、長さ２〜４　ｍ　、幅ｌ〜２．５ｍ厚み２５０
ｍｍ前後）を加熱する加熱炉１０２．大まかな圧延を行
う粗圧延＠１０３．粗圧延された鋼板を要求板厚に圧延
する仕り圧延機１０４．仕」−圧延された鋼板の反りを
調整するホツトレベラ（ＨＬ）１０５．このホラ１〜レ
ベラ１０５を出た厚鋼板１０１を冷却する冷却装置１０
６の各々を備えて構成されている。

なお、加熱炉１０２．粗圧延機１０３．什１−圧延機１
０４．ボッ１〜レベラ１０５及び冷却機１０６の各々に
は、その駆動を制御し、また稼動中の情報を１１）るた
めにプロセスコンピュータ（以下、プロコンという）か
接続されている（加熱プロコン１０７．圧延プロコン１
０８．及び冷却プロコン１０９）。これらプロコンは、
中央制御室ｌＯＯに設置された−１−位コンピュータに
接続され、この−に１位コンピュータは生産計画に従っ
て加熱プロコン１０７．圧延プロコン１０８及び冷却プ
ロコン１０９を管理する。

また、製品となった厚鋼板１０１に対し、機械試験を行
うための機械試験システム１１０が設けられ、その試験
結果は中央制御室１００に送られる。

次に、第１図に示す鋼板材質予測装置の構成について説
明する。

鋼板材質予測装置は、ＣＰＵ（中央処理装置）ｌを中心
に構成される点線枠内のコンピュータ本体と、これに接
続される各種の人・出力装置（端末機）から構成されて
いる。

コンピュータ本体について説明すると、ＣＰＵ１にバス
（コントロールバス、アドレスバス及びデータバスを含
む）２が接続され、このハス２に対し、第２図に示す処
理を実行するためのプログラムが格納されたＲＯＭ　（
リード・オンリー・メモリ）３．入力条件及び処理結果
を一時的に記憶するＲＡＭ　（ランタム・アクセス・メ
モリ）４゜キーボード１２の出力信号をバス２へ送出て
きるようにするキーボードインターフェース５２表示さ
せる文字、記号などのパターンが記憶されたＶＲＡＭ　
（ビデオラム）６７表示装置への出力を制御するＣＲＴ
インターフェース７、ディスクインターフェース８．デ
ィスクインターフェース９゜プリンタインターフェース
１０、及び外部のコンピュータシステムとの通信を行う
ためのＲ３２３２Ｃなどによるシリアルインターフェー
ス１１の各々を備えて構成されている。

入力端末としてのキーボード１２はキーボードインター
フェース５に接続され、ＣＲＴインターフェース７には
表示装置としてのＣＲＴ（陰極線管）１３か接続されて
いる。

また、外部記憶装置として、ハードディスク装置１４及
びフロッピーディスク装置１５が、ディスクインターフ
ェース８及びディスクインターフェース９の各々に接続
されている。更に、出力装置としてプリンタ１６がプリ
ンタインターフェース１０に接続されている。

この装置においては、各種の入力条件をキーボード１２
またはフロッピーディスク装置１５から入力すると、Ｃ
ＰＵＩはキーボードインターフェース５及びバス２を介
してＲＡＭ４ヘスドアする。予測処理の開始指令に従っ
て、ＣＰＵＩはＲＯＭ３に格納されたプログラムを起動
させ、ＲＡＭ４からデータを読出しながら第２図の処理
を順次実行する。その処理過程はＣＲＴインターフェー
ス７の制御のもとにＣＲＴ１３に表示される。また、処
理結果は、ハードディスク装置１４またはフロッピーデ
ィスク装置１５に格納される。さらに、予測結果かＣＲ
Ｔ１３に表示されると共にプリンタ１６て印字出力され
る。

次に、第２図に示す鋼板材質予測処理について説明する
。

第２図の処理を実行するには、これを実現するソフトウ
ェアを作成し、これを第１図に示すように、フロッピー
ディスク装置１５を介してコンピュータ本体ヘロードす
ればよい。

本発明による鋼板材質予測処理は、大別して初期状態モ
デル演算、熱間加エモデル演算、析出モデル演算、変態
モデル演算及び組織・材質モデル演算からなる。

初期状態モデル２０は、加熱条件２１（スラブ厚、昇熱
速度、保定温度、保足時間）又は加熱モデル２２に基づ
くスラブ温度・時間情報２３とにより、昇熱カーラに沿
って加熱γ粒径２６の計算を、板圧の表面から中心に向
う複数の点について計算する。

なお、加熱モデル２２は、入力条件２４（炉雰囲気温度
２時間及びスラブ厚）に基づいて算出される。また、成
分条件２０．１は、ＷＴ％て示され、炭素（Ｃ）、シリ
コン（Ｓｉ）、マンガン（Ｍ　ｎ　）　、燐（Ｐ）、硫
黄（Ｓ）、銅（Ｃｕ）、ニッケル（Ｎ　ｉ　）、クロー
ム（Ｃｒ）、モリブデン（Ｍｏ）。

ニオブ（Ｎｂ）、バナジウム（Ｖ）、チタン（Ｔ　ｉ　
）。

タンタル（Ｔａ）、アルミニウム（ＡＪＪ）及び窒素（
Ｎ）などである。

熱間加工モデル２７は、再結晶の潜伏期を定式化するこ
とにより、回復と再結晶を明確にし、圧延中と圧延後の
粒径（単位体積当りの粒界面積）や残留転位密度などの
オーステナイト状態を定量的に計算するために設けられ
ている。

この熱間加工モデル２７は、γ粒径２６．圧延温度モデ
ル２８に基づく温度・バス間時間情報２９、及び歪モデ
ル３０に基づく相当型・歪速度情報３１とにより、演算
結果３３（圧延γ粒径。

転位密度、歪み）を演算する。

なお、圧延温度モデル２８及゛び歪モデル３０は、圧延
条件３２（入側板厚、出側板厚、加熱温度、パス間時間
、ロール径、ロール回転数）に基づいて算出される。

析出モデル３５は、核生成と成長を分離し、さらに個々
の析出粒子の成長を考慮することで圧延中及び圧延後の
オーステナイト中における析出物状態を算出するために
設けられている。この析出モデル３５により析出物状態
を求めるに際しＣは、圧延温度モデル２８による温度情
報３４．成分情報３６及び熱間却下モデルの演算結果３
３に基づいて析出元素（例えば、Ｎｂ：二オフ）の固溶
量、析出量、析出物平均粒径を演算し、析出物状態３７
として出力する。

変態モデル３８は、核生成と成長を分離し、各々を析出
物状態（析出量、析出物平均粒径）、転位密度の関数と
して定式化することで、粒界フェライトと粒内フェライ
１〜の分率及び粒径、バーライ１〜．ベイナイトの分率
など変態後組織状７Ｍｊを推定するために設けられてい
る。

この変態モデル３８は、冷却温度モデル３９に基づく温
度情報４０によって、演算結果４３（フェライ１へ粒径
９組織分率、平均生成温度）を出力する。

なお、冷却温度モデル３９は、冷却条件４２（空掩・水
冷区分、水量密度、冷却装置内通板速度、成分）及び変
態モデル３８による変態量４１の各々に基づいて演算さ
れる。

細織・材質モデル４４は、固溶強化、析出硬化、フェラ
イト粒径の影響を分離して定式化することて材質を算出
するために設けられ、析出物状態３７．演算結果４３及
び成分情報３６の各々に基づいて材質を出力する。

次に、各モデルの演算の詳細について第４図〜第８図を
参照して説明する。

第４図は初期状ｆＥ、モデル２０の処理の詳細を示すフ
ローチャー１−である。

成分２５をインプットし、次にスラフ温度・時間情報２
３又は加熱条件２１よりスラフ加熱すレキをインプラ１
−シ、計算に必要な定数及び初期値を設定する（ステッ
プ２０１）。ついて、状態図の計算を行う（ステップ２
０２）。

次に、加熱時間か設定値をオーバーしたか否か判定（ス
テップ２０３）Ｌ／、否てあれば析出物の固溶量及び析
出物粒径のＪＩ算を行う（スデソブ２０４）。

この後、設定時間内てあればγ粒成長を計鐘する。

たたし、周知のように鋼材は加熱温度か高くなるに伴っ
て、結晶構造の変化によって０粒状態あるいはθ（セメ
ンタイ１へ）からγ粒状態へ変態する。

そこで、このγ粒の成長状態をステップ２０２゛Ｃ計算
された各状態毎に異った手法゛Ｃ計算する。

即ち、温度に応してγ単相域のほか、γ＋α域。

γ＋α＋θ域の各々についてもγ粒成長の計算を行う（
ステップ２０５）。

第５図は熱間加工モデル２７の処理の詳細を示すフロー
チャー１〜である。

この処理は、加熱γ粒径２６．温度・パス間時間情報２
９及び相当歪・歪速度情報３１を入力条件として行われ
る。鋼板を複数回バスさせて圧延を行った場合、各バス
間において、圧延→回復→１町結晶を経る過程て、転位
密度か第６図のように変化する。このために各バス毎に
度結晶１回復を計算する必要かある。各パス毎及び圧延
終了後のγ粒径　’ｙｆｉ均転位密度等の計算は以下の
ように行う。

また、無加工時の粒径に対し、圧延を行うことにより再
結晶か微細化した複数の粒の固まりになることにも着目
している。

まず、鋼板の内部の状態を知るために、表面から中心部
に向って一定距離ごとにｍ個の位置を定める（ステップ
２７１）。そＩノて、この各々について前記入力条件に
基づき、圧延後のγの単位体積当りの粒界面積を３１算
する（ステップ２７２）。

圧延の川下量か大きいと、瞬時的に再結晶即ち動的再結
晶を生しる。そこで、動的再結晶か生しているか否かを
判定し、生じている場合には転位密度及び再結晶粒径を
計算する（ステップ２７３）。動的再結晶が完了しない
場合には、この後、再結晶か生じるまての時間を計算し
、さらに回復の時間及び静的再結晶を計算（再結晶率。

再結晶粒径）する（ステップ２７４）。

また、再結晶か終了している場合には、粒成長を計算し
くステップ２７５）、さらに結晶粒の平均粒径及び平均
転位密度を算出（ステップ２７６）する。これを最終パ
スまて繰返すことにより、最終パス情報（板厚ｍ点のオ
ーステナイト粒界面積及びその転位密度）を得る（ステ
ップ２７７）。

第７図は変態モデル３８の処理を詳細に示すフローチャ
ートである。

鋼の変態挙動は変態前のγ状態（γ粒径あるいは単位体
積当りの粒子界面積、残留転位密度、析出物の固溶・析
出状態）、冷却速度の影響を受ける。本モデルはこれら
を３３．３７．４０から入力し、変態の進行及び粒界フ
ェライト、粒内フェライト、パーライト、ベイナイト、
マルテンサイトの各組織分率、更に、フェライトのうち
形状か粒状のものについてはその粒径及び分率を計算す
るものである。この計算方法は以下の通っである。

まず、当該成分における状態図を計算しくステップ３８
２）、各組織が熱力学的に生成可能な条件（温度領域）
を求める。

次に、生成可能と判断された組織について任意の微小時
間内の変態量の増分（ステップ３８３）、及びフェライ
トについては、この間の生成粒数の増分（ステップ３８
２）を求める。

又、フェライトが生成する場合には、形状が針状か粒状
かの判断を行い、粒状である場合にはステップ３８２て
求めた生成粒数な粒状フェライトの粒数の増分、ステッ
プ３８３て求めた変態量の増分を粒状フェライト量の増
分とし、剣状である場合には、変態量の増分のみを求め
る（ステップ次に、変態に伴う発熱等の冷却温度モデル
にフィードバックするためにステップ３８３て得られた
変態量に応じた温度変化を計算する（ステップ３８５）
。

以」二の計算を各板厚位置について冷却終了まで繰返し
、変態量及び粒状フェライト粒数の増分を加算すること
により、最終的な組織の各組織分率９粒状フェライトの
分率及びその粒数な求めることかできる。

更に、板厚方向のｍ点について計算か終了した後（ステ
ップ３８６）に、粒状フェライトの粒径を粒数と分率か
ら求める（ステップ３８７）。

また、ステップ３８３，３８５の結果を基にフェライト
、パーライト、ベイナイトの各々か生成した平均温度（
平均生成温度）を計算する（ステップ３８８）。

以上の計算で、フェライトを粒状、針状に分離しておく
理由は、粒状や針状の形状が材質に関与することに着目
したものてあって、材質の予測を高精度に行うことを可
能とするためである。

また、平均生成温度は生成した温度によって材質が異る
ことから必要になるものて、後記する組織・材質モデル
４４の硬度算出で用いられるものである。

第８図は組織・材質モデル４４の処理の詳細を示すフロ
ーチャートである。

ここては、鋼板１の材質を表現する硬度、引張強さ、及
び靭性を計算することを目的としている。まず、成分情
報３６．固溶Ｎｂ情報３７及び演算結果４３の各入力条
件に基づいて、フェライト、ベイナイト及びパーライト
の各々の硬さを計算する（ステップ４４１）。

さらに、粒径情報及び成分情報に基づいて降伏点の計算
（ステップ４４２）を行い、ついてステップ４４１によ
る硬度計算値を用いて引張強さを計算（ステップ４４３
）する。また、粒径情報。

成分情報及び硬度計算値の各々に基づいて靭性な計算す
る（ステップ４４４）。以上の処理をｍ個の点について
実行しくステップ４４５）、すべてについて行われた場
合には、処理が終了し、材質予測を行うことがてきる。

この結果は、フロッピーディスクなどの記録媒体に保存
されると共に、プリンタによって打出される。

〈試験例〉 第９（ａ）、（ｂ）図は本発明による試験側結果を示す
ものである。

第９図（ａ）、（ｂ）ては、６０ツトの厚鋼板をサンプ
ルとし各々に対する長さ方向（Ｌ）及び幅方向（Ｃ）に
カットしたサンプルについて比較を行っている。ここて
は、顕微鏡などによる実Ｊｌｌｌ値と」−記した予７１
１１１力法による計算値との比較を示しているか、図よ
り明らかなように、実測値と計算値とは近似し、極めて
高い精度で予測できたことがわかる。

このように、高信頼な予測か可能になることから、将来
的には、客先か要求する材質に応した製品の製造条件を
容易に算出することも可能になる。

第１０図、第１１図及び第１２図は、−貫シミュレーシ
ョンを行った場合の降伏点（ＹＰ）、引張強さ（ＴＳ）
及び靭性（ｖＴｒｓ）の各々の計算値と実測値の関係を
示している。

なお、以上の説明においては、厚鋼板のスラブ再加熱プ
ロセスを例にしたが、熱延鋼材全般及びそのスラブ直送
プロセスに対しても、本発明を適用することか可能であ
る。

［発明の効果］ 本発明は、」二層の通り構成されているので、次に記載
する効果を奏する。

請求項（１）の鋼板材質予測装置においては、圧延及び
冷却の対象となる鋼片の成分及び圧延条件に基づいて圧
延後のγ粒径を演算する熱間加工モデル演算部と、該熱
間加圧モデル演算部による演算結果、冷却工程での冷却
条件及び前記成分に基づいて圧延された鋼板のα粒径２
組織分率及び各組織の平均生成温度を演算する変態モデ
ル演算部と、該変態モデル演算部による演算結果及び前
記成分に基づいて前記鋼板の材質を予測する組織・材質
モデル演算部とを設けるようにしたので、製造段階て材
質予測を行うことかでき、従来のように完成品に対する
検査測定か不要になる。

請求項（２）の鋼板材質予測装置においては、圧延工程
の前段に加熱工程か設けられたとき、その加熱条件、前
記鋼片の厚み及び成分に基づいて前記加熱工程に装入後
のγ粒径を演算し、この演算結果を前記熱間加工モデル
演算部にデータとして与える初期状態モデル演算部を設
けたのて、加熱炉の影響か反映され、正確な材質予測か
可能になる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明による鋼板材質予測装置を示すフロック
図、第２図は本発明による鋼板材質予測処理を示すフロ
ーチャー１−４第３図は未発明か適用される鋼板製造ラ
インの概要を示す設備構成図、第４図は初期状態モデル
の処理のｌｉ＋ｌ”細を示すフローチャー１〜．第５図
は熱間加工モデルの詳細を示すフローチャー１〜．第６
図は圧延時の転位密度変化を示す特性図、第７図は変態
モデルの処理の詳細を示すフローチャー１〜．第８図は
組織・材質モデルの処理の詳細を示すフローチー＼・−
ト、第９図（ａ）、（ｂ）は本発明による実施例結果を
示す比較図、第１０図、第１１図及び第１２図は、−貫
シミュレーションを行った場合の降伏点、引張強さ及び
靭性の各々の計算値と実測値の関係を示す特性図である
。 図中、 １：ＣＰＵ ２　ハス ３・ＲＯＭ ４　：　ＲＡＭ １２　： １５　： １６　・ ２２　： ２３　： ２７　。 ３０　： ３　ｌ　： ３２　： ３５　。 ３８　： ３９　。 キーホード ＲＴ バー１−ディスク装置 フロッピーディスク装置 プリンタ 初期状態モデル演′ＪＪ、部 加熱条件 加熱モデル スラブ温度・時間情報 熱間加工モデル 圧延温度モデル 歪モデル 相当歪・歪速度情報 圧延条件 温度情報 析出モデル 成分情報 固溶Ｎｂ情報 変態モデル 冷却温度モデル ４０：温度情報 ４１：変態量 ４２：冷却条件 ４４：組織・材質モデル １０１：厚鋼板 １０２：加熱炉 １０３：粗圧延機 １０４：仕上圧延機 １０６：冷却機 １０７：加熱プロセスコンピュータ １０８：圧延プロセスコンピュータ １０９：冷却プロセスコンピュータ

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）圧延及び冷却の対象となる鋼片の成分及び圧延条
   件に基づいて圧延後のγ粒径を演算する熱間加工モデル
   演算部と、該熱間加工モデル演算部による演算結果、冷
   却工程での冷却条件及び前記成分に基づいて圧延された
   鋼板のα粒径、組織分率及び各組織の平均生成温度を演
   算する変態モデル演算部と、該変態モデル演算部による
   演算結果及び前記成分に基づいて前記鋼板の材質を予測
   する組織・材質モデル演算部とを具備したことを特徴と
   する鋼板材質予測装置。
2. （２）圧延工程の前段に加熱工程が設けられたとき、そ
   の加熱条件、前記鋼片の厚み及び成分に基づいて前記加
   熱工程に装入後のγ粒径を演算し、この演算結果を前記
   熱間加工モデル演算部にデータとして与える初期状態モ
   デル演算部を設けたことを特徴とする請求項（１）に記
   載の鋼板材質予測装置。