硅钢资料

采用扫描电镜、场发射扫描电镜、能谱仪等对50SW1300冷轧无取向硅钢中的夹杂物分不同尺寸区间进行数量统计,利用主成分回归分析法,即数据的标准化处理—主成分分析—回归分析—标准化的变量还原成原始变量—确定显著影响因素,综合分析夹杂物总量及各尺寸区间的夹杂物数量对无取向硅钢磁性能的影响。结果表明:主成分回归分析能够从夹杂物尺寸区间及数量的多个影响因素中提取主要的因素,定量研究其对磁性能的影响。分析表明,显著影响无取向硅钢铁损的夹杂物为100~500nm的AlN、AlN+MnS、MnS、Al2O3、AlN+Al2O3,而劣化磁感最明显的夹杂物尺寸区间为100~200nm。 Different size intervals of inclusions in cold rolled non-oriented silicon steel 50SW1300 were counted by scanning electron microscope(SEM),field emission scanning electron microscope(FESEM)and energy disperse spectroscopy(EDS).With principal component regression method:standardization for experimental data,principal component analysis,regression analysis,transform standardized variables into original variables,determination of significant factor,effects of the total number of inclusions and the... 

轧制力是影响冷轧带钢厚度精度的关键因素。为实现高精度的冷轧带钢厚度控制,通过优化变形抗力模型参数和摩擦系数模型参数提高冷轧轧制力模型计算精度,并使用指数平滑法的自学习算法保证轧制力精度的稳定性。在首钢股份公司迁安钢铁公司20辊森基米尔轧机生产线进行S12硅钢钢种轧制力优化试验,将优化的模型参数应用于L2并投入现场生产,结果表明该优化方法不仅提高了轧制力设定精度,而且减小了冷轧硅钢的厚度超差长度,提高了成材率。 The rolling force is the key factor which influences the accuracy of cold-rolling strip thickness. To implement high precision control of cold-rolling strip thickness,we optimize the deformation resistance model parameters and friction coefficient model parameters to improve the calculation precision of cold-rolling force model,and use exponential smoothing self-learn algorithm to ensure the stability of rolling force accuracy. In Shougang Qiangang 20-high Sendzimir mill single stand production ... 

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。

本发明提供了一种取向硅钢的磁畴细化方法，属于高磁感取向硅钢生产技术领域技术领域，包括：采用激光在带钢表面烧蚀出若干沟槽；采用腐蚀液对所述沟槽进行腐蚀，获得刻槽；其中，所述沟槽与带钢宽度方向的夹角为0‑20°；所述沟槽的深度为0.5～20μm，宽度为30～200μm；所述刻槽深度为0.5～30μm、宽度为30～300μm。该方法能够显著的细化磁畴，降低取向硅钢片单位损耗，同时细化磁畴的效果能够承受800℃‑900℃的消除应力退火。本发明还提供了一种取向硅钢的磁畴细化方法在取向硅钢生产中的应用。

本发明公开了一种用于取向硅钢卷的焊缝切除方法，包括在焊接机组完成钢卷焊接后，在距离焊缝预设距离位置处冲孔；而后，钢卷到达成品退火工序时，利用孔洞检测装置检测焊缝冲孔，并根据焊缝冲孔得到焊缝位置，并记录该焊缝位置；并在分卷工序中，根据记录得到的焊缝位置对焊缝进行切除。这样，该方法利用焊缝冲孔，结合孔洞检测装置，将焊缝位置信息传递到分切工序，使得焊缝识别切除率较高，有效解决了取向硅钢焊缝无法精准定位切除的问题，实现了卷中焊缝多工序结合精准切除。

无取向硅钢的磁性能主要取决于铁素体的晶粒尺寸、晶体织构和钢中的夹杂物。通过合适的化学成分设计以及采用适宜的夹杂物控制技术,可以获得最佳的夹杂物控制效果,使其纯净度大幅度提高或者无害,最终获得磁性能优良的高级别无取向硅钢。同时,为满足节能、环保、高效需求,无取向硅钢正朝着节能降耗、环境友好以及多功能、高效率、易加工等方向发展。 The magnetic properties of non-oriented silicon steel mainly depend on the grain size of ferrite,the crystallographic texture,and the inclusions in the steel.The optimum inclusion control effects can be obtained through a suitable chemical composition design and an appropriate inclusion control technique,and then the liquid steel will get be clean or the inclusion will get be harmless,finally the excellent magnetic property of the non-oriented silicon steel can be obtained.Meanwhile,in order to ... 

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。

本发明公开了一种硅钢轧制系统，包括：轧机组，所述轧机组包括M架轧机，用于轧制硅钢，所述M架轧机的前N架轧机的轧辊为高速钢轧辊，其中，M、N为正整数；硅钢检测装置，位于所述轧机组最后一架轧机的出口处，用于对出口硅钢的参数信息进行检测；控制器，与所述硅钢检测装置通信连接，用于在所述参数信息不满足预设参数条件时，控制所述轧机组停止工作；磨床，用于在所述轧机组停止工作后，对所述N架轧机中的每架轧机进行辊形精度检测，对不满足预设辊形精度范围的轧辊进行磨削。

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... 

【作者】 吴玉美； 陆晔； ...