硅钢资料

研究了常化温度、常化时间及常化后冷却速度对Si的质量分数为1.6%的无取向电工钢成品磁性能的影响。结果表明:在850~1 050℃范围内,随着常化温度的升高,成品铁损先减小后增大,成品磁感应强度先增大后减小;当常化温度为1 000℃时,成品平均铁损最低,平均磁感应强度最高;常化时间从3min延长到7min时,成品铁损先减小后增大,成品磁感应强度则呈单调下降趋势;随着常化冷却速度的降低,成品铁损先减小后增大,成品磁感应强度则呈单调增大趋势;对于Si的质量分数为1.6%的无取向电工钢,最佳的常化制度为:在1 000℃进行常化,时间5min,常化后空冷。对热轧板进行常化后,热轧板发生了不同程度的再结晶和晶粒长大。提高常化温度、延长常化时间、降低冷却速度,都能使常化板晶粒粗化,进而粗化成品板晶粒,改善磁性能。通过扫描电镜观察发现,成品板中析出物主要为AlN和MnS的复合析出物,以及少量的单独析出的AlN和MnS,而常化工艺主要是通过粗化析出相,减少细小析出相数量,从而减少对晶界钉扎作用来改善成品磁性能。 The effects of normalizing temperature,normalizing time and cooling rate after normalizing on magnetic properties of non-oriented electrical steel with mass fraction of Si of 1.6% were investigated.The results show that core loss of product decreases first and then increases,while magnetic induction increases first and then decreases with the increase of normalizing temperature from 850 to 1 050℃.Average core loss of product is the lowest and average magnetic induction is the highest when normal... 

本发明提供能够制造实现高磁通密度且磁特性优异的方向性电磁钢板的新颖并且得以改良的方向性电磁钢板的制造方法。本发明的一方案提供一种方向性电磁钢板的制造方法，其特征在于，其包含热轧工序、冷轧工序、一次再结晶退火工序、最终退火工序及平坦化退火工序，并进行喷丸处理和/或矫平加工处理及与溶液相接触的处理，上述溶液含有规定量的Cu等，pH为‑1.5以上且低于7，液温为15℃以上且100℃以下，钢板在上述溶液中浸渍的时间为5秒以上且200秒以下。

研究了冷轧95%变形量无取向硅钢不同退火温度(710～1 050℃)下再结晶织构特征.再结晶刚完成时(710℃退火),呈现强γ({111<112>～<134>)与弱{114}<481>织构特征;随退火温度升高至900℃,γ明显减弱,{114}<481>组分持续增强,形成典型的{h,1,1}<1/h,1,2>织构;进一步升温至1 050℃,再结晶织构不再发生明显变化.基于EBSD分析,{114}<481>组分的持续强化可归因于其明显的尺寸优势以及较高频率的高能晶界(取向差角为20°～45°). A non-oriented silicon steel was heavily rolled to 95% reduction and subsequently annealed at 710~1 050 ℃ to investigate recrystallization texture evolution.When annealed at 710 ℃ with complete recrystallization,the texture is characterized by a strong partial γ fiber spreading from {111}<112> to {111}<134> and a weak {114}<481> component.As annealing at 900 ℃,γ fiber is decreased significantly while {114}<481> is increased consistently,producing a typical {h,1,1}<1/h,... 

本发明涉及取向硅钢技术领域，且公开了包括以下步骤：步骤一：冶炼，冶炼经转炉和RH精炼后得到钢水，在进行冶炼的过程中通入空气并设置总进气量100‑300Nl/min，且通入的空气中氧含量为20‑21％之间。该磁性优良的高磁感取向硅钢的气氛控制工艺，通过在不同的流程中，加入一定配比的氧气和氮气的含量，有效的提升每个阶段的气氛控制精度，从而得到最终的高磁感取向硅钢达到优良，避免了因气压、流量等因素影响最终高磁感取向硅钢磁力效果，炉渣中FeO含量减少，提高钢回收率和炉衬寿命，进而也起到降低生产成本的效果，且进行精确的气氛控制，使得在进行高磁感取向硅钢的冶炼中，使得冶炼的效果更好，使得冶炼出来的高磁感取向硅钢的磁性更加的优良。

结合工业化生产过程中出现的同卷带钢头、尾磁性能差异现象,对50SW1300牌号无取向硅钢同卷带钢头、尾试样的夹杂物、晶体织构和显微组织进行了分析研究。结果表明,夹杂物、晶体织构是影响成品钢卷磁性能的重要因素。夹杂物是造成同卷带钢头、尾铁损差异的主要原因。夹杂物数量越多,尤其是小尺寸的夹杂物数量越多,对成品带钢的磁性能影响越大,对于本试验而言,AlN和MnS是影响成品带钢磁性能的主要夹杂物。晶体织构是造成同卷带钢头、尾磁感应强度差异的主要原因。有益的{100}和Goss织构含量越大,有害的{111}<110>和{111}<112>织构含量越小,即有益织构与有害织构含量比越大,成品带钢的磁感应强度越大。 Based on the industrial manufacture of non-oriented silicon steel sheets 50SW1300, the magnetic property variation of head and tail of the same finished steel sheets was discussed by analyzing non-metallic inclusion, crystal texture, and microstructure. Results show that, both of the non-metallic inclusion and the crystal texture will affect the magnetic properties significantly. The non-metallic inclusion is the key factor of the core loss variation of head and tail of the same finished steel s... 

针对宝钢硅钢常化退火过程中产生的退火炉辊印缺陷问题,通过实际生产的大数据与产品质量问题相结合,将数据挖掘、数据分析方法应用到实际,一定程度上解决了现场实际生产中的痛点,为现场生产提供决策支撑,避免了以前通过人工识别判定存在疏漏和无法定量判断的问题,形成了一套具有鲁棒性和可操作性的钢铁生产过程数据分析方法。通过智慧决策系统平台获取实际生产和表检仪数据,基于Pearson相关系数算法进行变量挑选和特征工程,并应用随机森林算法对数据建立分类预测模型,实现了质量问题的溯源和监控,通过数据量化预测了炉辊印缺陷是否可通过轧制消除的质量问题,识别准确率达到96.43%。 In views of the normalizing annealing furnace roll marks problem occurred in the process of normalizing annealing of silicon steel in Baosteel,by combining big data from actual production with product quality problems,data mining and data analysis methods were applied to actual production to solve the pain points and provide decision support,a robust and practical data analysis method for the steel production process has been developed,which avoided the previous problems of omission and non-quan... 

本发明揭示了一种无取向硅钢及其生产方法。所述生产方法包括：按照Si0.8～1.1％、Mn0.2～0.4％、不添加Sn和Sb进行炼钢，并制坯；将铸坯加热到1060～1120℃并保温150min以上，而后轧成厚度40～45mm的中间坯，再经精轧、卷取得到厚度为3.00±0.25mm的热轧卷板，精轧开轧温度≤872℃+1000*(11*[Si]‑14*[Mn]+21*[Al])；精轧终轧温度≤820℃，卷取温度≤560℃；常化、酸连轧，得到厚度为0.500±0.005mm的冷硬卷，常化温度850～900℃；成品退火温度820～880℃，退火后经冷却、涂层和精整，得到无取向硅钢。

采用取向分布函数分析了无取向电工钢不同再结晶退火温度下的织构变化及织构对磁感应强度和铁损的影响,并计算了无取向电工钢的磁晶各向异性能。结果表明,随着实验钢的再结晶退火温度升高,Goss织构和立方织构组分显著增强,而{111}面织构强度却减弱。较高的退火温度有利于减小织构因子,提高磁感应强度。磁晶各向异性能计算结果显示,随着再结晶退火温度升高,无取向电工钢板的磁晶各向异性能降低。 The recrystallization texture and the relationship of texture to magnetic induction intensity and core loss of a non-oriented electrical steel were investigated by orientation distribution function analysis. The magnetic anisotropy energy of the steel was calculated also. The results show that,the intensity of Goss texture and cubic texture increases,but the intensity of { 111} texture decreases with increasing recrystallization annealing temperatures of the steel. The higher annealing temperatu... 

试验了通过NaCl-KCl-NaF-SiO₂熔盐在电流密度50 mA/cm²、电沉积脉冲电流正反向比9:1和750⁸50℃60min电沉积下阴极（/mm）20×20×0.5的1.6Si无取向冷轧硅钢片断面层硅的分布,并通过计算得出Si的扩散系数。结果表明,电沉积温度由750℃提高至850℃时,试样中Si含量增加,扩散的深度由18μm提高到40μm;电沉积温度与Si在钢中的扩散系数近似符合Arrhenius指数关系。 The distribution of silicon at cross section of cathode（/mm） 20 × 20 × 0.5 sheet of 1.6Si non-oriented cold rolled silicon steel after electro-deposit treatment by NaCl-KCl-NaF-SiO₂ molten salt with current intensity 50 mA/cm²,electro-deposit pulse current positive-negative ratio 9:1 at 750 850 ℃ for 60 min has been tested and the diffusion coefficient of Si is obtained by calculation.Results show that with increasing electro-deposit temperature from 750 ℃ to 85... 

本发明公开一种高牌号无取向硅钢的轧制方法，用于控制森基米尔二十辊轧机对原料带钢进行轧制，所述方法包括：根据所述原料带钢的规格参数，确定所述森基米尔二十辊轧机的第一中间辊的辊型及第二中间辊的辊型；根据所述原料带钢的合金含量及所述规格参数，确定所述第一中间辊的有效平面量；根据所述规格参数，确定所述森基米尔二十辊轧机的径向调整机构的凸度值；根据所述合金含量，设定所述森基米尔二十辊轧机进行轧制时的负荷分配和张力；按照所设定的负荷分配和张力分配对所述原料带钢进行轧制，且在轧制过程中以预设乳化液流量进行喷淋，以制得成品。本发明可减少高牌号无取向硅钢在轧制过程中发生脆性断裂，提高轧制的稳定性及生产效率。

本实用新型公开了一种新型冷轧硅钢片的剪切装置，包括支架，为装置主要的支撑安装结构，所述支架的顶表面设置有剪切机，所述支架的中端设置有轨道架，所述支架底表面设置有导轨；第一底座，位于所述导轨外表面，所述第一底座对立面设置有第二底座，所述第一底座与所述第二底座内部连接有双向螺杆；夹持板，位于所述第一底座顶部，所述夹持板内部分别设置有丝杆与滑杆。该新型冷轧硅钢片的剪切装置，通过调整硅钢片在硅钢片纵剪线上的夹持方式，可以实现硅钢片剪切时两边不留余边的剪切制作过程，剪切完成后的硅钢片经过横剪及叠装后，在试验中检测不会增加空载损耗，不会造成多余的浪费，也不需要调整后期工序的加工工艺。

本发明公开了一种硅钢冷连轧轧制过程温度获取方法、装置及电子设备，通过获取硅钢冷连轧生产过程的工业参数数据以及各机架间硅钢的实际温度测试数据，然后基于工业参数数据以及预设初始模型，确定硅钢冷连轧生产过程的温度预测模型，接着基于硅钢轧制前的预热温度以及温度预测模型，得到硅钢冷连轧轧制过程各机架变形区出口与下一机架变形区入口之间的预测温度数据，再将预测温度数据与实际温度测试数据进行对比，并根据对比结果中的温度差异值对相应机架间的乳化液参数进行修正，直至温度差异值小于预设阈值，得到修正后的温度预测模型，能够用于实现硅钢冷连轧轧制过程中，任意采样点硅钢温度的获取。