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一种基于大数据分析技术的电工钢用户选材询单推荐方法,于终端计算机内、以可与终端计算机各数据库进行信息交互的形式、设置一计算模块;经此计算模块完成依次的基于各数据库的有效信息的采集、用户询单选材推荐方案模型的设置、基于有效信息及推荐方案模型完成推荐牌号的生成,根据设定的评估模型对生成的推荐牌号及信息评估运算的运行,据此建立对用户的选材询单推荐。本发明的一种基于大数据分析技术的电工钢用户选材询单推荐方法,基于L4计算机系统开发出的计算模块及相应的可与计算模块进行信息交互的用户界面完成,形成可根据不同用户需求对应的不同评价体系,完成与不同用户需求适配的方案推荐。
2021-07-23 127 6.8

借助高温激光共聚焦显微镜,在线观察了不同Mn含量的无取向硅钢中夹杂物的尺寸、类型、数量变化。结果表明,Mn含量(质量分数)为0.77%、0.32%时,试样中的夹杂物数量分别约为1000万个/mm3、1600万个/mm3。Mn含量较高的钢种,会优先析出球形、椭球形MnS夹杂物,其析出数量较少,尺寸相对较大,可以有效抑制AlN、CuxS夹杂物析出;Mn含量较低的钢种,会在试样再加热后冷却过程中,先析出相当数量MnS夹杂物,并作为AlN夹杂物析出核心,形成MnS+AlN复合夹杂物。这种复合夹杂物数量较多,尺寸也较大。 Based on the high temperature confocal microscope, the chage of size, type, and quantity of inclusions in non-oriented silicon steels with different Mn content were observed by in-situ SEM. Results show that the inclusion quantities are 10 million per mm3 and 16 million per mm3,while the mass fractions of Mn are 0.77% and 0.32%, respectively. In the silicon steel with higher Mn content, the spherical and ellipsoidal MnS inclusion will precipitate first, which can retard the precipitation of AlN ... 
2014-05-28 111 5.8

本发明公开了一种低磁致伸缩取向硅钢的制造方法,其包括步骤:(1)在硅钢基板上进行单面激光刻痕,其中进行激光刻痕的表面为第一表面,第一表面的背向一侧表面为第二表面;(2)基于激光刻痕的功率确定第一表面和第二表面的挠度差;(3)基于挠度差获得第一表面和第二表面所涂覆的绝缘涂层的涂覆量差;(4)基于涂覆量差,在第一表面和第二表面上涂覆绝缘涂层,其中第二表面的绝缘涂层涂覆量大于第一表面的绝缘涂层涂覆量。相应地,本发明还公开了采用上述制造方法所制得的低磁致伸缩取向硅钢,其第一表面和第二表面的磁致伸缩偏差≤2db(A),并且所述低磁致伸缩取向硅钢的平均磁致伸缩≤55db(A)。
2021-01-11 78 6.8

本发明公开了一种耐热刻痕型取向硅钢涂层用涂液,其溶剂为水,其含有:磷酸盐、胶态二氧化硅、铬酐和乙醇。本发明还公开了一种耐热刻痕型取向硅钢板,其包括基板,所述基板表面具有采用上述的耐热刻痕型取向硅钢涂层用涂液涂覆在基板上而形成的涂层。相应地,本发明还公开了上述取向硅钢板的制造方法,其包括步骤:在基板表面涂覆所述涂液,基板的刻痕沟槽涂液填充率>95%;进行烧结处理,其中烧结处理中的板温为780‑900℃。本发明的耐热刻痕型取向硅钢涂层用涂液具有良好的流动性,其可以涂覆于耐热刻痕取向硅钢基板的表面中,涂覆后,能有效填充基板的刻痕沟槽,且可以在其表面形成涂层,保证耐热刻痕取向硅钢在具有低铁损的同时具备更高的安全性。
2021-09-24 93 6.8

本发明公开一种表面状态良好的无取向电工钢板,其含有Fe和不可避免的杂质,其还含有质量百分含量如下的下述各化学元素:0<C≤0.005%,Si:1.0~2.0%,Mn:0.2~1.0%,Al:0.2~1.0%,Ca:0.0003~0.010%,Sb:0.005~0.2%,其中Si+Al:1.4~2.6%。此外,本发明还公开了一种上述的无取向电工钢板的制造方法,其包括步骤:(1)冶炼;(2)铸造:控制连铸坯在连铸机出口位置处的表面温度≥780℃,以使得连铸坯在其厚度方向上与宽度方向上的晶粒尺寸之比为2.5~6.0;(3)热轧:在热轧粗轧结束之后,控制中间坯头尾温度之差≤25℃;(4)冷轧;(5)连续退火。该表面状态良好的无取向电工钢板无瓦楞缺陷,其具有较低的铁损以及优良的磁感,其具有十分良好的推广前景和应用价值。
2021-08-09 68 6.8

本发明公开了一种硅钢环形炉内罩的内圆直径自动检测装置及方法,该内圆直径自动检测装置包括设置在检测点地面上的水平工作台,设置在所述水平工作台上的水平调节机构,设置在所述水平工作台上的扫描机构,以及与所述扫描机构通信互联的检测处理机构。该内圆直径自动检测装置是非接触式设备,不受内罩温度的限制,使用方便灵活,设备可靠性好,安全性高,对环境无污染,不仅能够有效节约校圆机的使用频次,而且大大增强了炉子的安全可靠性。
2021-03-25 69 6.8

结合工业化生产的50A1300牌号无取向硅钢,分析了化学成分、RH精炼脱氧方式、板坯装炉温度以及热轧平整工艺等对磁性能的影响,探讨成品钢磁性能的改善。结果表明,采取改善后,50A1300牌号无取向硅钢的磁性能得到明显改善。2012年,该钢种平均铁损、磁感应强度分别达到5.26 W/kg、1.762 T,能够较好地满足用户市场需求及同行对标需要。 Based on the industrial manufacture of 50A1300 grade non-oriented silicon steel sheets,effects of chemical composition,deoxidization method in RH vacuum refining,charging temperature of steel slabs,hot rolling and flattening progress on magnetic properties are analyzed.The optimization methods of magnetic properties of steels are discussed. Results show that the magnetic properties are obviously improved by the adopted measures above. In 2012,the average core loss and the magnetic induction of 5... 
2014-02-28 133 5.8

本发明公开了一种电化学评价取向硅钢氧化层的装置及方法,包括电解池、设于电解池一侧的磁铁组、设于电解池上的饱和甘汞电极和铂电极以及与电解池连接的电化学工作站;磁铁组包括固定在电解池上的固定磁铁和与固定磁铁磁性连接的移动磁铁,移动磁铁设于电解池侧面的出口上;参比电极设于磁铁组与辅助电极之间;参比电极和辅助电极与电化学工作站连接。本发明的评价方法通过电化学测量取向硅钢试样的电位‑时间曲线,计算出取向硅钢氧化层各分层的溶解电量,实现了对取向硅钢氧化层各分层的快速、准确测定,可以区分出Mg2SiO4玻璃膜底层、SiN层、SiO2层、FeO及铁橄榄石层等分层性能,为取向硅钢生产工艺参数的控制提供指导。
2021-05-21 71 6.8

提出以“云边一体化架构”构建硅钢智慧决策系统,来解决原硅钢制造L1~L5系统架构模式下的数字信息孤岛、业务功能割裂等问题。在此基础上,开发了云边协同的自学习型控制模型及业务决策模型,构建起硅钢“智慧大脑”,形成了以研发、制造、服务等核心业务数字化融合的智能化决策支持新模式,探索出一条钢铁制造业数字化、智能化转型之路。 SIDS(Silicon-steel Intelligent Decision-making System)based on \"cloud-edge integration architecture\" was proposed to solve the problems of data silos and business function fragmentation in the original L1~L5 system architecture.On this basis,the self-learning control model and decision-making model of cloud-edge collaboration were developed,the \"smart brain\" of silicon steel department was constructed,and a new intelligent decision-making support model of digital integration of core businesses s... 
2022-02-28 130 5.8

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... 
2022-01-28 124 5.8

研究表明,硅钢中的夹杂物对成品带钢的磁性能有显著影响。为研究冶炼过程硅钢中的夹杂物遗传变化,进而提出更有效的控制措施加以去除,本文结合典型的无取向硅钢生产炉次,采用非水溶液电解提取+扫描电镜观察方法分析冶炼过程中上述炉次典型试样的夹杂物。结果表明:转炉冶炼结束、RH精炼开始时,钢的氧化物夹杂总量最大,约为0.23%;RH精炼过程中,氧化物夹杂总量不断降低,并在脱碳结束时达到最低,约为0.02%;连铸过程中,氧化物夹杂总量仍有不断降低趋势,但夹杂物的平均尺寸变化不大。本试验条件下,中间包试样的夹杂物数量约为1.59×104个/mm3。 As we all know, the non-metallic inclusion effects magnetic properties of silicon steel sheets obviously. The article aims to study the heredity of non-metallic inclusion in non-oriented silicon steels during the steel making process, and then provides a more effective controlling measure to remove the inclusions. Based on the typical non-oriented silicon steel charges, the non-aqueous solution extraction and SEM observation were adopted to analyze the non-metallic inclusions. Results show that,... 
2014-05-28 105 5.8

采用RH精炼添加钙合金方式对硅钢进行钙处理。结果表明,钙合金添加量为0.67、1.00、1.67kg/t钢时,钢中钙含量分别为0、2×10-6、4×10-6;随着钙合金添加量增大,钢中夹杂物粒度逐渐由0~2μm向2~4、4~6μm偏移;不同钙处理条件下,钢中均存在粒径小于1μm和粒径为1~5μm的MnS、CuxS夹杂物,后者或单独存在,或同AlN、CaS夹杂复合;粒径为5~10μm区间,钢中的夹杂物基本以钙的氧、硫化物为主。与钙处理前相比,钙合金添加量为0.67、1.00、1.67kg/t钢时,粒径小于1.0μm的微细夹杂物减少幅度分别为68.06%、87.50%、94.94%。钙合金添加量为1.67kg/t钢时,可以去除钢中绝大部分的微细夹杂物。 Ca alloy was added into the liquid steel during RH refining,and the results show that Ca concentration in final Si steel sheets is insignificant,about 0,2×10-6 and 4×10-6 when the added amount of Ca is 0.67,1.00 and 1.67 kg/t steel,respectively.With the increase in the added Ca alloy amount,the inclusions in the steel gradually change from those of 0~2 μm to those of 2~4 and 4~6 μm.Under different Ca treatments,there exist MnS and CuxS inclusions whose size is below 1 μm as well as MnS and CuxS ... 
2013-02-28 104 5.8

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