建立化学成分对螺纹钢性能影响数据模型的重要性：

2023-9-20 13:38| 发布者: admin| 查看: 41| 评论: 0|原作者: admin

摘要: 螺纹钢产品的三大力学性能主要取决于它的化学元素含量及其生产工艺对晶相组织结构的影响，晶粒细化程度，而目前我们只能在成材后，才能获得它们力学性能的检测数据，要改变这种现状，必须实现在产品成材前对它的力学 ...

螺纹钢产品的三大力学性能主要取决于它的化学元素含量及其生产工艺对晶相组织结构的影响，晶粒细化程度，而目前我们只能在成材后，才能获得它们力学性能的检测数据，要改变这种现状，必须实现在产品成材前对它的力学性能做出有效的预测和控制。在轧钢生产做数据分析时，发现根据现有的数据，完全可以找出钢材的力学性能与化学元素之间的近似关系函数。根据这些函数，便可对钢材的元素含量与性能进行相互预测和控制，从而可以更加科学合理地组织生产并取得最佳的经济效益。数理统计中多元线性回归分析与计算机数据库语言的联合应用，帮助我们解决了这一问题。
性能的因素有:冶炼成分(C，Mn，Si，P，S)五大常量元素、钒，铬，钼，镍，铜，铌等对晶料细化影响的微量元素，以及钢的纯净度、轧制生产工艺如开轧温度、中轧温度、终轧温度、终轧后的冷却速度、压下道次、道次变形率的大小等等，尤其在自动化程度不高的情况下，随机因素的影响会更大。除产品的冶炼成份可以在轧制前控制外，其它的因素都在轧制过程结束以后才能全部反馈出来，所以要对最终产品的性能进行预测控制，提前对冶炼成份作为数据分析的对象，加上轧制过程的合理配合，才能提前预算成品性能，大大提高产品合格率。
根据检测到的数据历史，表明以碳当量，及微量元素影响较大的合金做参考比对数据，把比较容易控制的(C、Mn、Si)含量折合碳当量，以及对晶粒细化影响较大合金如钒，铌合金等与检测到的三大性能数据作为具体研究的对象。对它们进行多元线性回归分析，通过计算机数据库语言来建立它们之间的数学模型，从而得到我们的预期目标:即实现化学成分元素与三大力学性能的相互预测和控制，实现提前预知产品性能加以干预调整生产工艺。
课题研究：郭龙电话/微信13473500058
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