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公开(公告)号：CN102643962B
公开(公告)日：2013-05-29
申请号：CN201210146717.8
申请日：2012-05-14
Applicant: 南京钢铁股份有限公司 , 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了一种T91钢快速退火热处理工艺，热轧后的钢材冷却至600℃后，直接进入热处理炉内；将钢材以60℃/h加热到760℃，至目标温度后，保温6h，再出炉空冷至室温，确保钢材组织在马氏体相变转变前进行退火处理，组织直接由奥氏体转变为铁素体，完成T91钢快速退火热处理工艺。本发明降低了硬度值，优化了生产工艺，在保证各项性能满足要求的前提下，缩短加热时间及保温时间，提高热处理产能。
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公开(公告)号：CN113627059B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202110888962.5
申请日：2021-08-03
Applicant: 南京钢铁股份有限公司 , 安徽工业大学
IPC: G06F30/23 , G06F111/10 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种考虑相变热的大规格棒材空冷温度场计算方法，首先基于有限元分析软件实现对大规格棒材的精确建模、划分网格、建立边界条件及表面单元及空间节点的建立等工作；然后利用POST26后处理器对大规格棒材空冷过程的温度场进行瞬态分析，计算棒材芯部考虑相变热的温度变化曲线。本发明方法考虑了大规格棒材空冷过程中相变过程产生的热量对棒材空冷温度场的影响，克服了现有研究对棒材空冷温度场计算时忽略相变热的缺陷，不仅提高了空冷温度场的计算精度，而且降低了建模的复杂性和计算量，能够高效预测大规格棒材空冷过程的温度分布。
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公开(公告)号：CN113627059A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110888962.5
申请日：2021-08-03
Applicant: 南京钢铁股份有限公司 , 安徽工业大学
IPC: G06F30/23 , G06F111/10 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种考虑相变热的大规格棒材空冷温度场计算方法，首先基于有限元分析软件实现对大规格棒材的精确建模、划分网格、建立边界条件及表面单元及空间节点的建立等工作；然后利用POST26后处理器对大规格棒材空冷过程的温度场进行瞬态分析，计算棒材芯部考虑相变热的温度变化曲线。本发明方法考虑了大规格棒材空冷过程中相变过程产生的热量对棒材空冷温度场的影响，克服了现有研究对棒材空冷温度场计算时忽略相变热的缺陷，不仅提高了空冷温度场的计算精度，而且降低了建模的复杂性和计算量，能够高效预测大规格棒材空冷过程的温度分布。
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公开(公告)号：CN113627055A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110884326.5
申请日：2021-08-03
Applicant: 南京钢铁股份有限公司 , 安徽工业大学
IPC: G06F30/23 , G06F111/10 , G06F119/08
Abstract: 本发明提出了一种基于有限元数值模拟的棒材芯表温差计算方法，首先基于有限元分析软件实现对大规格棒材的精确建模、划分网格、建立边界条件及表面单元及空间节点的建立等工作；然后利用POST26后处理器对空冷过程中的大规格棒材的芯表温度进行瞬态分析，分别计算出芯表温度曲线，进行求差计算得到芯表温度差。本发明基于有限元模拟的方法对大规格棒材空冷芯表温度的变化规律进行分析，为后续芯表温差的控制提供了更可靠、更快速的指导方法，节省了大量人力及物理损耗。
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公开(公告)号：CN113319132A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110641983.7
申请日：2021-06-09
Applicant: 南京钢铁股份有限公司 , 安徽工业大学
IPC: B21B38/08
Abstract: 本发明公开了一种棒材轧机的轧制力测量方法。属于冶金测控领域，具体步骤：根据棒材轧机制作轧制力学性能测量传感器；安装轧制力学性能测量传感器；对轧制力学性能测量传感器进行防护；构建远程数据测控模块，进行棒材轧机的轧制力的测量。本发明提供的一种棒材轧机的轧制力测量方法，把现场实际情况和弹性元件的设计原则结合起来，设计了一套适合现场操作而且线性度高，重复性好的传感器；构建的实时数据采集模块平台与工厂实际生产相对应，具有测量精度高、抗干扰能力强、智能化程度高、使用灵活、安装维护方便等特点，可以较好地实现生产现场力能数据的实时存储、显示等功能，方便于后期的数据分析及处理，对生产实践具有很好的指导意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107385175A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710513127.7
申请日：2017-06-29
Applicant: 南京钢铁股份有限公司 , 安徽工业大学
IPC: C21D8/02 , B22D11/115
CPC classification number: C21D8/0221 , B22D11/115 , C21D8/0205 , C21D8/0247
Abstract: 本发明一种降低GCr15轴承钢带状碳化物级别的变形方法，包括：钢水连铸阶段采用电磁搅拌，连铸后采用高温退火，高温退火温度为1220℃，保温时间为120-180min；高温退火后的坯料经轧制开坯圆柱坯或方坯；钢坯通过锻造或轧制等变形方法成型，变形温度不低于780℃，不高于820℃；坯料的变形量不低于30%，不高于50%。本发明连铸阶段消除了碳化物不均匀性，在变形阶段降低了带状碳化物GCr15钢的级别。
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公开(公告)号：CN102643962A
公开(公告)日：2012-08-22
申请号：CN201210146717.8
申请日：2012-05-14
Applicant: 南京钢铁股份有限公司 , 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了一种T91钢快速退火热处理工艺，热轧后的钢材冷却至600℃后，直接进入热处理炉内；将钢材以60℃/h加热到760℃，至目标温度后，保温6h，再出炉空冷至室温，确保钢材组织在马氏体相变转变前进行退火处理，组织直接由奥氏体转变为铁素体，完成T91钢快速退火热处理工艺。本发明降低了硬度值，优化了生产工艺，在保证各项性能满足要求的前提下，缩短加热时间及保温时间，提高热处理产能。
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公开(公告)号：CN114510864A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202110641751.1
申请日：2021-06-09
Applicant: 南京钢铁股份有限公司 , 安徽工业大学
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06N3/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于K‑means聚类算法的神经网络预报轧制力的预报方法。属于计算机技术领域，具体步骤：确定RBF神经网络的输入及输出层；估算非线性多层前向RBF神经网络输入、输出层和隐节点的节点个数；构成隐含层空间；确定合适的数据中心，并根据各中心之间的距离确定隐节点的扩展常数；训练人工神经网络，学习修正误差，完成人工神经网络构建；并采用此人工神经网络进行轧制力预设定以供生产使用。本发明相较于传统非线性多层前向神经网络运行速度快，模型易于维护，同时避免了依据设计者因个人经验而设定了不合适的神经网网络的隐含层数和隐含层结点数、定位不到准确的各基函数的数据中心等弊端,精度较高。
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公开(公告)号：CN107385175B
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201710513127.7
申请日：2017-06-29
Applicant: 南京钢铁股份有限公司 , 安徽工业大学
IPC: C21D8/02 , B22D11/115
Abstract: 本发明一种降低GCr15轴承钢带状碳化物级别的变形方法，包括：钢水连铸阶段采用电磁搅拌，连铸后采用高温退火，高温退火温度为1220℃，保温时间为120‑180min；高温退火后的坯料经轧制开坯圆柱坯或方坯；钢坯通过锻造或轧制等变形方法成型，变形温度不低于780℃，不高于820℃；坯料的变形量不低于30%，不高于50%。本发明连铸阶段消除了碳化物不均匀性，在变形阶段降低了带状碳化物GCr15钢的级别。
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公开(公告)号：CN102643961A
公开(公告)日：2012-08-22
申请号：CN201210146716.3
申请日：2012-05-14
Applicant: 南京钢铁股份有限公司 , 安徽工业大学
IPC: C21D1/26
Abstract: 本发明公开了一种AISI4145H钢的退火热处理工艺，该热处理工艺包括加热、保温和冷却，具体要求为：钢材从室温状态直接进入退火热处理炉内，按照80℃/h的加热速度随炉加热至740℃保温17h；出炉空冷至室温，得到符合要求的AISI4145H钢。工件硬度值降低为HB215，满足切削加工需求。本发明在保证各项性能满足要求的前提下，缩短加热时间、保温温度及冷却速度，棒材在炉时间可以成功缩短，提高热处理产能。
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