硅钢资料

利用背散射衍射技术(EBSD)和XRD,研究了两段式脱碳退火工艺对取向硅钢纵截面初次再结晶的微区取向、取向差分布、特殊晶界(CSL)及高温退火试样高斯织构。分析了初次再结晶晶界特征对取向硅钢高温退火后宏观织构的影响。结果表明:初次再结晶的纵截面基体中Σ3和Σ5晶界使得高斯晶粒有着较高的迁移率,在高温退火时借助20o～45°的大角度晶界的界面能吞并周围{111}<112>晶粒迅速长大,形成密度水平较高的高斯织构。 Micro area orientation of primary recrystallization,the misorientation distribution,special boundaries under different two-stage decarburization annealing and the Goss texture under high temperature annealing the longitudinal section of grain-oriented silicon steel were detected by electron back scattering diffraction(EBSD) and X-ray diffraction(XRD).The effect of primary recrystallization grain boundary on macrotexture after high temperature annealing was analyzed.The results show that the Σ3 a... 

以取向电工钢成分为基础,制备了含C或Mn和S的4种实验钢。观察了接近平衡析出状态实验钢经60%冷轧后在600～1000℃范围再结晶退火过程中微观组织演变,统计分析了再结晶体积分数随退火时间的变化规律,进而计算了各实验钢静态再结晶的激活能。观察了高含C实验钢退火初期再结晶晶粒优先出现的部位。结果表明900～1000℃范围内各实验钢铁素体的化学成分相似,因而其再结晶激活能基本一致。在600～800℃范围内铁素体内会有阻碍再结晶进程的三次渗碳体析出,从而使再结晶激活能明显提高。高C含量实验钢中还会有从奥氏体转变而来的粗大珠光体或渗碳体,轧制过程中其附近形成的变形区会促进600～800℃加热时该区域附近率先发生再结晶形核、降低再结晶激活能。固溶的Mn、S元素可微弱提高再结晶激活能,但高Mn、S含量会改变粗渗碳体从奥氏体析出时的形态。 Four experimental steels based on grain oriented electrical steel containing C,or Mn and S were prepared.Microstructure evolution of the steels close to a state of equilibrium precipitation were observed during annealing processes at 600-1000 ℃after 60% cold rolling,the changes of recrystallization volume fraction were analyzed statistically as the annealing was prolonged,and the activation energy for static recrystallization of the steels were calculated.The locations,where the recrystallizatio... 

【作者】 王爱华； ...

本发明涉及硅钢收卷技术领域，具体公开了硅钢冷涂后锥度张力收卷工艺，将张力卷筒装配到卷取机上，张力卷筒包括转轴和若干支撑板，若干支撑板形成圆筒结构，若干支撑板上连接块底部的斜面形成锥形结构；还包括位于转轴两端的驱动杆，驱动杆转动连接有锥形杆，锥形杆与锥形结构为锥度配合，锥形杆的长度为L；将硅钢头部搭接在张力卷筒外部，当硅钢在张力卷筒外部卷绕4～7圈后，驱动杆移动的速度为V；当锥形杆进入的距离为1/3L时，将速度降低至2/3V；当锥形杆进入的距离为2/3L时，将速度降低至1/3V；当锥形杆全部进入时，驱动杆停止移动，硅钢继续卷绕。本专利公开的收卷工艺利用了锥度张力原理，得到的硅钢卷不会坍塌。

叠片系数是冷轧无取向电工钢的重要质量指标。为了提高叠片系数,必须保证无取向电工钢板形良好以及横向厚差小。针对攀钢冷轧厂4机架HC轧机轧制无取向电工钢的边部减薄问题,以无取向电工钢横向厚差最小作为目标函数,建立了一套针对无取向电工钢边部减薄控制的辊型曲线优化数学模型,开发了无取向电工钢专用辊型曲线,使无取向电工钢横向厚差从25μm降低到10μm以下,取得了良好的控制效果。 The lamination factor is an important quality index of non-oriented silicon steel strip.Considering the lamination factor,the non-oriented silicon steel must have a good shape and a smaller transverse thickness difference.In order to solve the edge thinning of non-oriented silicon steel strip in Panzhihua Steel,a mathematic model for designing the roll shape is built.In the model,the transverse thickness difference of non-oriented silicon steel strip is taken as the objective function.Based on t... 

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... 

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。

 

本发明属于取向硅钢制备技术领域，具体涉及一种软磁材料取向硅钢退火工艺。所述退火工艺主要包括：涂覆隔离剂、按照一定速率升温后进行保温，以5‑10℃/min的速率进行降温；在降温过程中施加恒定磁场，之后继续降温即可实现。该退火工艺能够有效降低铁损失，提高磁感强度。同时具有较好的耐腐蚀性能和机械性能。

本发明涉及一种消除硅钢边部翘皮的方法及硅钢，包括预处理板坯；加热预处理后的板坯，并控制所述板坯在加热炉的预热段时间不低于40分钟；粗轧板坯，并调整所述板坯侧压的减宽量为成品硅钢宽度的0.8％～1.2％；以及控制侧压立辊的凸缘与所述板坯的边部之间保留间隙。本发明所述的消除硅钢边部翘皮的方法及硅钢，能够显著消除硅钢的边部翘皮，以及在不能完全消除边部翘皮缺陷的情况下，约束翘皮位置发生在距离边部＜8mm区域，工艺调整简单易操作，不需要调整现有设备和系统架构，显著提升硅钢表面质量。

本发明涉及一种基于神经网络的冷轧硅钢质量缺陷预测方法，其可包括如下步骤：S1：对冷轧硅钢进行全流程物料跟踪，完成钢卷所经历各机组的工艺数据采集以及硅钢质量缺陷结果采集，并通过机组间长度映射，得到原料各处所对应的各机组长度位置及该位置处的工艺参数及质量缺陷结果；S2：确定冷轧硅钢质量缺陷的影响因素，并构建数据集；S3：对数据集的输入项进行K‑means聚类分析；S4：对聚类后的数据选取最具特征的数据集；S5：建立BP神经网络训练数据；S6：使用神经网络预测冷轧硅钢质量缺陷概率。本发明克服了机理模型研究过程的技术瓶颈，能够更优更灵敏地捕捉工艺参数的变化对质量缺陷的影响。

本发明公开了一种取向硅钢电磁性质各向异性的多频电磁无损表征方法。改方法基于多频电磁传感器技术，建立取向硅钢晶粒各向异性有限元模型，通过本发明专利公开的方法，表征取向硅钢晶粒取向‑测量方向‑电磁信号对应关系，通过信号比对，检测取向硅钢与理想硅钢晶粒取向偏差值，判断取向硅钢的电磁性质的优劣。该发明解决取向硅钢生产过程中无法高效判断产品质量以及电磁性质优劣问题，为构建准确的取向硅钢晶粒取向各向异性的电磁无损表征系统，为深化高附加值钢种显微组织预测方法研究与产品在线性能调技术控奠定基础。