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期刊信息/Journal information
鞍钢技术
鞍钢技术

常桂华

双月刊

1006-4613

agjsqk@yahoo.com.cn

0412-6723728

114009

辽宁省鞍山市铁东区五一路63号

鞍钢技术/Journal Angang Technology北大核心
查看更多>>本刊是由鞍山钢铁集团公司主管,鞍钢技术中心主办的全国公开发行的冶金技术刊物,坚持以企业的科技进步、技术改造、经验交流为办刊宗旨,主要报道鞍钢焦化、烧结、炼铁、炼钢、轧钢及其它相关专业的理论研究、最新工艺技术、技术改造和生产实践等,以促进鞍钢和我国冶金企业的进步和发展。主要栏目有专家论坛、综述、研究与开发、生产实践。
正式出版
收录年代

    基于第一性原理的FeCrNiAl高熵合金空位缺陷形成研究

    米志杉崔志远毕凯强杨丽...
    1-6,16页
    查看更多>>摘要:采用第一性原理方法研究了不同结构的FeCrNiAl高熵合金的空位缺陷形成行为.为了保证原子环境近邻分布的均匀性,采用特殊准随机结构方法构建了FeCrNiAl高熵合金面心立方和体心立方晶体模型.计算结果显示,结构弛豫后面心立方结构的FeCrNiAl高熵合金相比体心立方结构有着更高的畸变能,且空位形成能也显著高于体心立方结构,说明面心立方结构更难形成空位缺陷.研究结果表明,面心立方结构的FeCrNiAl高熵合金具有更优异的抗辐照特性,为设计性能优异的抗辐照高熵合金提供了指导思路.

    抗辐照性能高熵合金第一性原理空位缺陷特殊准随机结构

    溶质元素在含Nb海工钢中析出行为的热力学研究

    李天怡刘文月安涛王超逸...
    7-16页
    查看更多>>摘要:采用ThermoCalc软件计算了超高强含Nb海工钢的相转变规律和第二相粒子析出规律,并将计算结果与实验结果进行对比.计算结果表明,在平衡状态下,该材料基体为铁素体相,含有的析出相主要包括Nb(C,N)相(FCC-A1#2)、BN相(BN-B4),富Mo相(HCP-A3#2)、富Cu相(FCC-A1#3)和碳化物相(M23C6-D84).Nb(C,N)相在1 171.5℃开始析出,在800℃时的析出量为0.056%,提高C、Nb元素含量会显著促进Nb(C,N)相的析出;富Mo相在700.4℃开始析出,在400℃时的析出量为0.34%;富Cu相在675.8℃开始析出,在400℃时的析出量为0.88%;碳化物相在647.7℃开始析出,在400℃时的析出量为0.9%.通过与实验结果对比可知,调质态实验钢在室温时组织由回火马氏体(BCC相)组成.在TEM下,仅观察到Nb(C,N)相,未发现BN相、富Mo相、富Cu相和碳化物相.

    超高强海工钢相转变第二相粒子析出

    耐热钢中Laves相抗蠕变机制的分子动力学模拟

    王传军孙旭刘文月刘鑫...
    17-22页
    查看更多>>摘要:利用弥散分布的Laves相强化的耐热钢通过结合固溶强化相和弥散分布的Laves相的析出强化可提供在高温服役环境下优秀的抗蠕变性能.而弥散分布的Laves相颗粒与基体相、位错、孪晶运动关系等机制尚不完全明确.通过建立含不同直径及直径分布的Laves相的耐热钢模型,对其实施单轴加载,系统研究了不同尺寸分布的Laves相对耐热钢力学性能的影响,得出结论为Laves相直径越小,其力学性能越好,该结论为实际制备高抗蠕变性能的耐热钢提供了理论指导.

    耐热钢Laves相孪晶位错分子动力学

    机器学习在高效连铸制造中的应用现状及展望

    宗男夫刘宏亮李爽刘佳韵...
    23-33,49页
    查看更多>>摘要:高效连铸以高拉速、铸坯无缺陷为基础,通过钢-轧界面间铸坯热装和轧制实现钢铁制造流程的绿色低碳发展.传统连铸制造需向智能化连铸转型,以连铸制造流程大数据量和机器学习算法为基础,挖掘有价值的信息或逻辑关系.构建具有决策能力和预测判断功能的智能化铸机,实现连铸高效生产和智能控制.通过介绍国内外机器学习在高效连铸制造中的应用现状,分析智能连铸在铸坯裂纹在线智能预报、结晶器漏钢智能预报和连铸过程的其他重要智能化的研究进展,提出机器学习在高效连铸制造中的研究展望.通过深度学习在连铸全流程中的应用、探索不均衡样本的智能连铸算法和结合工业机理模型与机器学习模型实现多目标任务的智能化连铸模型,实现连铸流程智能化和透明化控制,为国内相关钢铁企业提供智能化连铸的研发思路和参考.

    机器学习智能连铸自主决策高效连铸

    机器学习在材料科学中的应用

    刘城城魏海霞付奎源苏航...
    34-49页
    查看更多>>摘要:概述了4种机器学习方法,包括监督学习、无监督学习、深度学习、强化学习.讨论了机器学习在材料设计与发现、材料表征和计算材料学中的具体应用,展示了其在加速材料开发和优化方面的潜力.介绍了材料科学中的数据库和数据挖掘技术,总结了数据库的发展和数据挖掘的应用.汇总了新兴大模型技术在材料科学中的应用,提出大模型技术的发展引领材料科学进入了智能化新时代.然而当前领域仍面临诸多挑战,如数据质量、模型解释性和隐私安全问题等.通过深入研究和国际合作,未来的材料科学有望通过机器学习技术实现更加智能化和高效的材料设计与发现.

    机器学习材料科学材料设计数据库

    机器学习加速相场计算的发展及应用

    苏阳吴文华杨志刚陈浩...
    50-60,115页
    查看更多>>摘要:在钢铁材料设计等领域中,相场计算作为一项基础而关键的技术,面临的主要挑战是计算精度与效率的平衡.随着材料科学计算领域的迅速发展,机器学习为提高相场计算的效率和精度开辟了新途径.通过综合评述机器学习在加速相场计算方面的应用,总结了利用机器学习技术求解相场及类似的偏微分方程问题的不同策略和实现方式,并对这些方法的计算结果进行了评估.通过比较分析各种机器学习方法在加速相场计算方面的优势、局限和适用场景,讨论了目前挑战和未来的发展方向,为机器学习加速相场计算研究提供了方向性指导.

    相场计算机器学习材料设计偏微分方程

    机器学习在金属微观组织图像分割中的应用

    陈嘉林张玉琪徐伟
    61-69页
    查看更多>>摘要:介绍了机器学习在金属微观组织图像分析中的应用,梳理了微观结构的发展历程.重点介绍了传统机器学习方法、深度学习方法、大模型在微观组织图像分割中的应用并进行了详细的总结和举例说明.其中,深度学习方法可以自动提取高维度特征,快速地对批量图像进行准确分割,但存在数据依赖性强,通用性差等缺点,在一定程度上限制了该方法的推广和应用.大模型的出现为其缺乏泛化能力和过分依赖数据等问题提供了新的解决方向.通过分析大模型在金属微观组织图像分割的应用,指明了大模型在金属材料领域的丰富前景,并探讨了未来大模型的主要发展方向.

    机器学习语义分割微观组织深度学习大模型

    基于机器学习的耐蚀低合金钢跨尺度数据挖掘研究

    杨小佳李清朱仁政杨国威...
    70-83页
    查看更多>>摘要:利用机器学习方法,以户外积累的环境腐蚀大数据及实验室加速试验获取的微观组织结构的腐蚀数据作为数据源,通过训练学习,获取环境因素中引起低合金结构钢腐蚀的关键因素,并从合金成分出发,分析合金元素对耐蚀性影响的权重因子;同时,结合材料微观结构数据,分析材料微观组织结构差异对耐蚀性影响的原因.基于以上学习训练模型,建立合金成分及组织结构预测低合金钢腐蚀规律的试验方法.

    机器学习耐蚀钢合金成分组织结构

    RH精炼下降管吹氩工艺条件优化数值模拟研究

    张硕刘建华何杨何毅...
    84-90页
    查看更多>>摘要:通过数值模拟,研究了RH精炼下降管吹氩技术的气泡生成、运动行为及夹杂物去除行为.RH精炼下降管吹氩工艺条件优化后吹氩流量为3 000 mL/min、下降管径为450 mm,气泡分布弥散性稍弱于原工况(吹氩流量为480 mL/min、下降管径为550 mm),但优化后气泡数量明显增多,气泡过滤体积略大于原工况,10 μm夹杂物去除率为原工况的2倍.

    RH精炼下降管吹氩气泡夹杂物数值模拟

    热轧滑动中性面的影响因素及有限元分析

    杨哲懿何士国孟凡志刘志伟...
    91-97页
    查看更多>>摘要:应用有限元分析方法,建立精轧机组轧制模型,以普通碳素结构钢为研究对象,对热轧滑动中性面变化情况进行了仿真,分析了摩擦力、压下率、轧辊直径、张力因素对中性面的影响,着重分析了无张力轧制和热连轧中三种张力状态对中性面的影响.根据仿真计算可知,因带钢表面与心部的变形速度不一致,导致中性面并非一条直线.从不同的仿真计算条件可得到变形区内的变化情况,结合有限元仿真结果得出,在无张力状态下轧制摩擦力和压下率对中性面偏移的影响均较为明显,而轧辊直径对中性面的位置几乎没有影响.此外,带张力状态不同的张力设定条件下,轧制中性面的偏移方向不同.

    热轧中性面张力有限元分析