JP2509480B2 - 鋼板の材質予測方法 - Google Patents
鋼板の材質予測方法Info
- Publication number
- JP2509480B2 JP2509480B2 JP3159411A JP15941191A JP2509480B2 JP 2509480 B2 JP2509480 B2 JP 2509480B2 JP 3159411 A JP3159411 A JP 3159411A JP 15941191 A JP15941191 A JP 15941191A JP 2509480 B2 JP2509480 B2 JP 2509480B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- rolling
- calculated
- cooling
- model
- state
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
- 239000000463 material Substances 0.000 title claims description 53
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 title claims description 43
- 239000010959 steel Substances 0.000 title claims description 43
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 28
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 claims description 50
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 26
- 238000001816 cooling Methods 0.000 claims description 26
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 24
- 238000001556 precipitation Methods 0.000 claims description 24
- 238000005266 casting Methods 0.000 claims description 22
- 239000006104 solid solution Substances 0.000 claims description 17
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 8
- 238000009749 continuous casting Methods 0.000 claims description 7
- 229910052751 metal Inorganic materials 0.000 claims description 5
- 239000002184 metal Substances 0.000 claims description 5
- 239000000498 cooling water Substances 0.000 claims description 3
- 239000013078 crystal Substances 0.000 description 22
- 238000001953 recrystallisation Methods 0.000 description 19
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 19
- 229910000859 α-Fe Inorganic materials 0.000 description 18
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 11
- 230000008569 process Effects 0.000 description 11
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 10
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 10
- 239000000047 product Substances 0.000 description 10
- 239000002244 precipitate Substances 0.000 description 8
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 6
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 5
- 239000010936 titanium Substances 0.000 description 5
- 229910001563 bainite Inorganic materials 0.000 description 4
- 229910052750 molybdenum Inorganic materials 0.000 description 4
- 229910052758 niobium Inorganic materials 0.000 description 4
- 239000010955 niobium Substances 0.000 description 4
- 229910001562 pearlite Inorganic materials 0.000 description 4
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 4
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 4
- 238000009628 steelmaking Methods 0.000 description 4
- 229910052719 titanium Inorganic materials 0.000 description 4
- PXHVJJICTQNCMI-UHFFFAOYSA-N Nickel Chemical compound [Ni] PXHVJJICTQNCMI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 3
- 238000004886 process control Methods 0.000 description 3
- 229910052715 tantalum Inorganic materials 0.000 description 3
- 229910052720 vanadium Inorganic materials 0.000 description 3
- IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N Atomic nitrogen Chemical compound N#N IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 229910001566 austenite Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000010949 copper Substances 0.000 description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 2
- 239000011572 manganese Substances 0.000 description 2
- 229910000734 martensite Inorganic materials 0.000 description 2
- 230000006911 nucleation Effects 0.000 description 2
- 238000010899 nucleation Methods 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 238000007711 solidification Methods 0.000 description 2
- 230000008023 solidification Effects 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- ZOXJGFHDIHLPTG-UHFFFAOYSA-N Boron Chemical group [B] ZOXJGFHDIHLPTG-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- VYZAMTAEIAYCRO-UHFFFAOYSA-N Chromium Chemical compound [Cr] VYZAMTAEIAYCRO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N Copper Chemical compound [Cu] RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- PWHULOQIROXLJO-UHFFFAOYSA-N Manganese Chemical compound [Mn] PWHULOQIROXLJO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- ZOKXTWBITQBERF-UHFFFAOYSA-N Molybdenum Chemical compound [Mo] ZOKXTWBITQBERF-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N Phosphorus Chemical compound [P] OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N Silicon Chemical compound [Si] XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- NINIDFKCEFEMDL-UHFFFAOYSA-N Sulfur Chemical compound [S] NINIDFKCEFEMDL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- RTAQQCXQSZGOHL-UHFFFAOYSA-N Titanium Chemical compound [Ti] RTAQQCXQSZGOHL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910052782 aluminium Inorganic materials 0.000 description 1
- XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N aluminium Chemical compound [Al] XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000012733 comparative method Methods 0.000 description 1
- 229910052802 copper Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 1
- 229910052748 manganese Inorganic materials 0.000 description 1
- 150000001247 metal acetylides Chemical class 0.000 description 1
- 239000011733 molybdenum Substances 0.000 description 1
- 229910052759 nickel Inorganic materials 0.000 description 1
- GUCVJGMIXFAOAE-UHFFFAOYSA-N niobium atom Chemical compound [Nb] GUCVJGMIXFAOAE-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 150000004767 nitrides Chemical class 0.000 description 1
- 229910052757 nitrogen Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000010587 phase diagram Methods 0.000 description 1
- 229910052698 phosphorus Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000011574 phosphorus Substances 0.000 description 1
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 1
- 238000004881 precipitation hardening Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 229910052710 silicon Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010703 silicon Substances 0.000 description 1
- 238000005728 strengthening Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 229910052717 sulfur Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000011593 sulfur Substances 0.000 description 1
- GUVRBAGPIYLISA-UHFFFAOYSA-N tantalum atom Chemical compound [Ta] GUVRBAGPIYLISA-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
- LEONUFNNVUYDNQ-UHFFFAOYSA-N vanadium atom Chemical compound [V] LEONUFNNVUYDNQ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000009941 weaving Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Investigating And Analyzing Materials By Characteristic Methods (AREA)
- Heat Treatment Of Steel (AREA)
Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、製品に対する物理的評
価を行うことなく、厚鋼板などの組織材質を製造段階で
予測できるようにした鋼板の材質予測方法に関するもの
である。
価を行うことなく、厚鋼板などの組織材質を製造段階で
予測できるようにした鋼板の材質予測方法に関するもの
である。
【0002】
【従来の技術】例えば、厚鋼板などのユーザにおいて
は、製品の納入と共に、その材質検査結果を添付するこ
とを要求されている場合がある。この要求に対し、従
来、メーカー側は製品の一部を切り出し、これに対し物
理的な特性測定(引張り強度,靭性など)を行ってい
る。
は、製品の納入と共に、その材質検査結果を添付するこ
とを要求されている場合がある。この要求に対し、従
来、メーカー側は製品の一部を切り出し、これに対し物
理的な特性測定(引張り強度,靭性など)を行ってい
る。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】しかし、上記したよう
な人為的な特性測定は、多大な時間を要し、製品の出
荷、納品などに影響を与えている。また、現状では、完
成品になった後でしかその材質を知ることができない
が、将来的には、製造前に材質を予測し、要求される材
質を精度よく確実に得られる製造条件を設定するような
技術の開発が望まれている。そこで、本発明の目的は、
与えられた条件に従って、材質予測を自動的に行えるよ
うにした鋼板材質予測方法を提供することにある。
な人為的な特性測定は、多大な時間を要し、製品の出
荷、納品などに影響を与えている。また、現状では、完
成品になった後でしかその材質を知ることができない
が、将来的には、製造前に材質を予測し、要求される材
質を精度よく確実に得られる製造条件を設定するような
技術の開発が望まれている。そこで、本発明の目的は、
与えられた条件に従って、材質予測を自動的に行えるよ
うにした鋼板材質予測方法を提供することにある。
【0004】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明は、連続鋳造により鋳造された鋳片を圧延、
冷却して製造される鋼材に対し、その成分、製造条件に
基づいて鋼板の金属組織状態及び材質を予測する鋼板材
質予測方法において、鋳片厚、引抜速度、冷却水量密
度、時間などの鋳造時の製造条件に基づいて鋳片の温度
を算出すると共に、成分情報に基づいて等軸晶率、柱状
晶率、等軸および柱状γ粒径、固溶析出状態などの鋳造
後の金属組織状態を算出し、上記各々の算出結果に基づ
いて圧延、冷却中の金属組織の変化及び圧延冷却後の鋼
材の材質を推定するようにしている。
に、本発明は、連続鋳造により鋳造された鋳片を圧延、
冷却して製造される鋼材に対し、その成分、製造条件に
基づいて鋼板の金属組織状態及び材質を予測する鋼板材
質予測方法において、鋳片厚、引抜速度、冷却水量密
度、時間などの鋳造時の製造条件に基づいて鋳片の温度
を算出すると共に、成分情報に基づいて等軸晶率、柱状
晶率、等軸および柱状γ粒径、固溶析出状態などの鋳造
後の金属組織状態を算出し、上記各々の算出結果に基づ
いて圧延、冷却中の金属組織の変化及び圧延冷却後の鋼
材の材質を推定するようにしている。
【0005】
【作用】上記した手段によれば、材質(引張強度,靭性
など)の判定の鍵となるα粒径、組織分率などを、この
各々の算出のために必要となる入力条件から各工程に対
応した前計算を順次実行しながら求めることができる。
これにより、製造段階で材質予測を行うことができ、ま
た、要求される材質仕様を確実に実現可能な製造条件が
設定可能であり、従来のように完成品に対する検査測定
が不要になる。
など)の判定の鍵となるα粒径、組織分率などを、この
各々の算出のために必要となる入力条件から各工程に対
応した前計算を順次実行しながら求めることができる。
これにより、製造段階で材質予測を行うことができ、ま
た、要求される材質仕様を確実に実現可能な製造条件が
設定可能であり、従来のように完成品に対する検査測定
が不要になる。
【0006】
【実施例】図1は本発明による鋼板材質予測方法を示す
演算フローチャートである。また、図2は本発明が適用
される鋼板製造ラインの例を示す設備構成図である。な
お、以下においては、厚鋼板の製造を例に説明する。
演算フローチャートである。また、図2は本発明が適用
される鋼板製造ラインの例を示す設備構成図である。な
お、以下においては、厚鋼板の製造を例に説明する。
【0007】図2に示すように、鋼板製造設備は溶鋼か
らスラブを鋳造する連続鋳造機13,スラブの切断機1
4,保熱機15,大まかな圧延を行う粗圧延機3,粗圧
延された鋼板を要求板厚に圧延する仕上圧延機4,この
仕上圧延機4によって圧延された鋼板に生じた反りを調
整するホットレベラ(HL)5,このホットレベラ5を
出た厚鋼板1を冷却する冷却装置6の各々を備えて構成
されている。
らスラブを鋳造する連続鋳造機13,スラブの切断機1
4,保熱機15,大まかな圧延を行う粗圧延機3,粗圧
延された鋼板を要求板厚に圧延する仕上圧延機4,この
仕上圧延機4によって圧延された鋼板に生じた反りを調
整するホットレベラ(HL)5,このホットレベラ5を
出た厚鋼板1を冷却する冷却装置6の各々を備えて構成
されている。
【0008】なお、連続鋳造機13,切断機14,保熱
機15からなる製鋼設備,粗圧延期3,仕上圧延機4,
ホットレベラ5及び冷却装置6の各々には、その駆動を
制御し、また稼働中の情報を得るためにプロセスコンピ
ュータ(以下、プロコンという)が接続されている(製
鋼プロコン12,圧延プロコン8,及び冷却プロコン
9)。これらプロコンは、中央制御室10に設置された
上位コンピュータ(不図示)に接続され、この上位コン
ピュータは生産計画に従って製鋼プロコン12,圧延プ
ロコン8及び冷却プロコン9を管理する。また、製品と
なった厚鋼板1に対し、機械試験を行うための機械試験
システム11が設けられ、その試験結果は中央制御室1
0に送られる。
機15からなる製鋼設備,粗圧延期3,仕上圧延機4,
ホットレベラ5及び冷却装置6の各々には、その駆動を
制御し、また稼働中の情報を得るためにプロセスコンピ
ュータ(以下、プロコンという)が接続されている(製
鋼プロコン12,圧延プロコン8,及び冷却プロコン
9)。これらプロコンは、中央制御室10に設置された
上位コンピュータ(不図示)に接続され、この上位コン
ピュータは生産計画に従って製鋼プロコン12,圧延プ
ロコン8及び冷却プロコン9を管理する。また、製品と
なった厚鋼板1に対し、機械試験を行うための機械試験
システム11が設けられ、その試験結果は中央制御室1
0に送られる。
【0009】次に、図1に示す鋼板材質予測方法につい
て説明する。図1の処理を実行するには、これを実現す
るソフトウェアを作成し、これをコンピュータにロード
すればよい。本発明による鋼板材質予測方法は、大別し
て鋳造組織モデル,熱間加工モデル,析出モデル,変態
モデル,及び組織・材質モデルから成る。
て説明する。図1の処理を実行するには、これを実現す
るソフトウェアを作成し、これをコンピュータにロード
すればよい。本発明による鋼板材質予測方法は、大別し
て鋳造組織モデル,熱間加工モデル,析出モデル,変態
モデル,及び組織・材質モデルから成る。
【00010】鋳造組織モデル101は成分条件10
6,及び鋳造温度モデル102から算出されるスラブ温
度条件104より、鋳造後の金属組織状態105を算出
するものである。成分条件106は、WT%で示され、
炭素(C),シリコン(Si),マンガン(Mn),燐
(P),硫黄(S),銅(Cu),ニッケル(Ni),
クローム(Cr),モリブデン(Mo),ニオブ(N
b),バナジウム(V),チタン(Ti),タンタル
(Ta),アルミニウム(Al)及び窒素(N),ボロ
ン(B)などを指す。
6,及び鋳造温度モデル102から算出されるスラブ温
度条件104より、鋳造後の金属組織状態105を算出
するものである。成分条件106は、WT%で示され、
炭素(C),シリコン(Si),マンガン(Mn),燐
(P),硫黄(S),銅(Cu),ニッケル(Ni),
クローム(Cr),モリブデン(Mo),ニオブ(N
b),バナジウム(V),チタン(Ti),タンタル
(Ta),アルミニウム(Al)及び窒素(N),ボロ
ン(B)などを指す。
【0011】また、スラブ温度条件104は、差分法等
による鋳造温度モデル102に鋳造条件103(鋳片
厚,引抜速度,水量密度,時間)を入力することにより
算出するものである。ここで引抜速度は、連続鋳造の際
の鋳造されたスラブの移動速度であり、また、水量密度
はスラブ冷却時の水量をスラブの単位面積,単位時間当
たりの量として表したものである。金属組織状態105
の計算は、板厚の表面から中心に向かう複数の点につい
て計算することが必要であり、これにより、表面だけで
なく内部の状態も知ることが可能になる。
による鋳造温度モデル102に鋳造条件103(鋳片
厚,引抜速度,水量密度,時間)を入力することにより
算出するものである。ここで引抜速度は、連続鋳造の際
の鋳造されたスラブの移動速度であり、また、水量密度
はスラブ冷却時の水量をスラブの単位面積,単位時間当
たりの量として表したものである。金属組織状態105
の計算は、板厚の表面から中心に向かう複数の点につい
て計算することが必要であり、これにより、表面だけで
なく内部の状態も知ることが可能になる。
【0012】次に、鋳造後の金属組織状態105を受け
て、熱間加工モデル906により圧延中に変化する金属
組織状態(特に圧延後の残留転位密度とオーステナイト
(以下γと称す)粒径)107を算出する。
て、熱間加工モデル906により圧延中に変化する金属
組織状態(特に圧延後の残留転位密度とオーステナイト
(以下γと称す)粒径)107を算出する。
【0013】熱間加工モデル906は、再結晶の潜伏期
を定式化することにより、回復と再結晶を明確に区別
し、圧延中と圧延後の粒径(あるいは単位体積当りの粒
界面積)や残留転位密度などのγ状態を安定的に計算す
るために設けられている。熱間加工モデル906によ
り、圧延後の金属組織状態107を算出するには、圧延
中の鋼板の温度−時間情報108,圧延による相当歪,
歪速度情報109,及び圧延開始前の金属組織状態とし
て、鋳造後の金属組織状態105が必要である。
を定式化することにより、回復と再結晶を明確に区別
し、圧延中と圧延後の粒径(あるいは単位体積当りの粒
界面積)や残留転位密度などのγ状態を安定的に計算す
るために設けられている。熱間加工モデル906によ
り、圧延後の金属組織状態107を算出するには、圧延
中の鋼板の温度−時間情報108,圧延による相当歪,
歪速度情報109,及び圧延開始前の金属組織状態とし
て、鋳造後の金属組織状態105が必要である。
【0014】このうち、圧延中の鋼板の温度−時間情報
108は鋳造温度モデル102から算出された鋳造後の
スラブ温度情報104を初期温度として、圧延温度モデ
ル110に圧延条件111(入側板厚,出側板厚,パス
間時間,ロール径,ロール回転数)を入力することによ
り、算出される。次に圧延による相当歪・歪速度情報1
09は歪モデル112に圧延条件111を入力すること
により塑性力学的に算出される。
108は鋳造温度モデル102から算出された鋳造後の
スラブ温度情報104を初期温度として、圧延温度モデ
ル110に圧延条件111(入側板厚,出側板厚,パス
間時間,ロール径,ロール回転数)を入力することによ
り、算出される。次に圧延による相当歪・歪速度情報1
09は歪モデル112に圧延条件111を入力すること
により塑性力学的に算出される。
【0015】以上の手続きにより、圧延後の金属組織状
態107が算出されることになるが、鋳造後の金属組織
がγの等軸晶のみから成らず、柱状晶を含む場合にはそ
れぞれに異なった算出式を適用する必要がある。
態107が算出されることになるが、鋳造後の金属組織
がγの等軸晶のみから成らず、柱状晶を含む場合にはそ
れぞれに異なった算出式を適用する必要がある。
【0016】また、成分106にTi,V,Nb,T
a,Mo,Bなど圧延中及び圧延後に炭化物もしくは、
窒化物としての析出が生じる元素を含有する場合には、
その析出物の状態113(固溶量もしくは析出量,析出
物粒径)が圧延中に変化し圧延時のγの再結晶などの金
属組織形成に影響を与える場合があるので、析出モデル
114の演算結果113を随時、熱間加工モデルに入力
する必要がある。
a,Mo,Bなど圧延中及び圧延後に炭化物もしくは、
窒化物としての析出が生じる元素を含有する場合には、
その析出物の状態113(固溶量もしくは析出量,析出
物粒径)が圧延中に変化し圧延時のγの再結晶などの金
属組織形成に影響を与える場合があるので、析出モデル
114の演算結果113を随時、熱間加工モデルに入力
する必要がある。
【0017】析出モデル114は、圧延中及び圧延後の
γ中における析出物の状態(固溶量もしくは析出量、析
出物粒径)を算出するために設けられており、各々の析
出物の核生成と粒成長をモデル化したものである。この
析出モデル114により析出物状態を求めるに際して
は、鋳造組織モデル101による鋳片中の固溶析出状態
105,圧延温度モデル110による温度情報115,
成分情報106,及び熱間加工モデルの演算結果107
に基づいて析出元素(例えば、Ti,Ta,V,Mo,
B,Nbなど)の固溶量,析出量,析出平均粒径を演算
し、析出状態113として出力する。
γ中における析出物の状態(固溶量もしくは析出量、析
出物粒径)を算出するために設けられており、各々の析
出物の核生成と粒成長をモデル化したものである。この
析出モデル114により析出物状態を求めるに際して
は、鋳造組織モデル101による鋳片中の固溶析出状態
105,圧延温度モデル110による温度情報115,
成分情報106,及び熱間加工モデルの演算結果107
に基づいて析出元素(例えば、Ti,Ta,V,Mo,
B,Nbなど)の固溶量,析出量,析出平均粒径を演算
し、析出状態113として出力する。
【0018】変態モデル116は、核生成と成長を分離
し、各々を析出物状態(Nb,Ti,V,Ta,Mo,
B等の固溶量と析出量,析出物平均粒径)と転位密度の
関数として定式化することで、粒界フェライトと粒内フ
ェライトの分率及び粒径,パーライト,ベイナイト等の
分率など変態後組織状態を推定するために設けられてい
る。
し、各々を析出物状態(Nb,Ti,V,Ta,Mo,
B等の固溶量と析出量,析出物平均粒径)と転位密度の
関数として定式化することで、粒界フェライトと粒内フ
ェライトの分率及び粒径,パーライト,ベイナイト等の
分率など変態後組織状態を推定するために設けられてい
る。
【0019】この変態モデル116は、冷却温度モデル
117に基づく温度情報118によって、演算結果11
9(フェライト粒径,組織分率,平均生成温度)を出力
する。なお、冷却温度モデル117は、冷却条件120
(空冷・水冷区分,水冷の場合は水量密度,冷却装置内
通板速度,成分)及び変態モデル116による変態量1
19の各々に基づいて演算される。
117に基づく温度情報118によって、演算結果11
9(フェライト粒径,組織分率,平均生成温度)を出力
する。なお、冷却温度モデル117は、冷却条件120
(空冷・水冷区分,水冷の場合は水量密度,冷却装置内
通板速度,成分)及び変態モデル116による変態量1
19の各々に基づいて演算される。
【0020】組織・材質モデル119は、固溶強化,析
出硬化,フェライト粒径の影響を分離して定式化するこ
とで材質を算出するために設けられ、析出物状態11
3,演算結果119及び成分情報106の各々に基づい
て材質を出力する。次に、各モデルの演算の詳細につい
て図3〜図7を参照して説明する。図3は、鋳造組織モ
デル101の処理の詳細を示すフローチャートである。
成分106及びスラブ温度情報104を入力し、計算に
必要な定数及び初期値を設定する(ステップ301)。
次いで、対象となる鋼の状態図の計算を行う(ステップ
302)。
出硬化,フェライト粒径の影響を分離して定式化するこ
とで材質を算出するために設けられ、析出物状態11
3,演算結果119及び成分情報106の各々に基づい
て材質を出力する。次に、各モデルの演算の詳細につい
て図3〜図7を参照して説明する。図3は、鋳造組織モ
デル101の処理の詳細を示すフローチャートである。
成分106及びスラブ温度情報104を入力し、計算に
必要な定数及び初期値を設定する(ステップ301)。
次いで、対象となる鋼の状態図の計算を行う(ステップ
302)。
【0021】次に、本モデルの計算対象となるのは、鋳
造後圧延開始までの時間であるから、時刻が圧延開始時
刻を示す設定値をオーバーしたか否か判定(ステップ3
03)し、否であれば析出物の析出量及び析出物粒径の
計算を行う(ステップ304)。但し、溶鋼の凝固過程
においては、液(以下L)相,デルタ(以下δ)相,γ
相の共存状態が存在するので、各相での析出状態を各々
別々に算出することが必要である。次に、金属組織状態
の変化を算出するが、鋼の凝固過程においてはL相から
δ相が、次いでL相もしくはδ相からγ相が現れ最終的
にγ相単相となる。この過程における各相の分率の変化
は、先に求めた状態図(ステップ302)に基づいて算
出する(ステップ306)。なお、このようにして生じ
たγ相はその生成条件により、柱状晶(柱状に伸びた結
晶粒)が粒状晶(塊状の結晶粒)となり、各々圧延時の
再結晶挙動などが異なる。そこで、これらの存在比と粒
径を求める必要がある。このような情報は鋳片の冷却過
程におけるδ→γ変態,L→γ変態によるγ粒の核生成
と成長(ステップ307)、あるいはγ粒間の食い合い
による粒成長(ステップ308)を算出し、その粒形状
により柱状晶か粒状晶かを判断することにより得られ
る。
造後圧延開始までの時間であるから、時刻が圧延開始時
刻を示す設定値をオーバーしたか否か判定(ステップ3
03)し、否であれば析出物の析出量及び析出物粒径の
計算を行う(ステップ304)。但し、溶鋼の凝固過程
においては、液(以下L)相,デルタ(以下δ)相,γ
相の共存状態が存在するので、各相での析出状態を各々
別々に算出することが必要である。次に、金属組織状態
の変化を算出するが、鋼の凝固過程においてはL相から
δ相が、次いでL相もしくはδ相からγ相が現れ最終的
にγ相単相となる。この過程における各相の分率の変化
は、先に求めた状態図(ステップ302)に基づいて算
出する(ステップ306)。なお、このようにして生じ
たγ相はその生成条件により、柱状晶(柱状に伸びた結
晶粒)が粒状晶(塊状の結晶粒)となり、各々圧延時の
再結晶挙動などが異なる。そこで、これらの存在比と粒
径を求める必要がある。このような情報は鋳片の冷却過
程におけるδ→γ変態,L→γ変態によるγ粒の核生成
と成長(ステップ307)、あるいはγ粒間の食い合い
による粒成長(ステップ308)を算出し、その粒形状
により柱状晶か粒状晶かを判断することにより得られ
る。
【0022】このような計算過程を先に述べた計算終了
条件303を満たすまで繰り返すことにより、γ相の等
軸晶率や等軸晶粒径,柱状晶率とその粒径を算出でき
る。図4は熱間加工モデル906の処理の詳細を示すフ
ローチャートである。
条件303を満たすまで繰り返すことにより、γ相の等
軸晶率や等軸晶粒径,柱状晶率とその粒径を算出でき
る。図4は熱間加工モデル906の処理の詳細を示すフ
ローチャートである。
【0023】この処理は、鋳造後の金属組織状態,温度
・パス間時間情報108、相当歪・歪速度情報109及
び固溶析出状態105および析出物状態113を入力条
件として行われる。鋼板を複数回パスさせて圧延を行っ
た場合、各パス間において、圧延→回復→再結晶を経る
過程で、転位密度が図5のように変化する。このため、
各パス毎に再結晶,回復を計算する必要がある。各パス
毎及び圧延終了後のγ粒径,平均転位密度等の計算は以
下のように行う。
・パス間時間情報108、相当歪・歪速度情報109及
び固溶析出状態105および析出物状態113を入力条
件として行われる。鋼板を複数回パスさせて圧延を行っ
た場合、各パス間において、圧延→回復→再結晶を経る
過程で、転位密度が図5のように変化する。このため、
各パス毎に再結晶,回復を計算する必要がある。各パス
毎及び圧延終了後のγ粒径,平均転位密度等の計算は以
下のように行う。
【0024】まず、鋼板の内部の状態を知るために、表
面から中心部に向かって一定距離ごとにm個の位置を定
める(ステップ401)。そして、この各々について前
記入力条件に基づき、圧延後のγの単位体積当たりの粒
界面積を計算する(ステップ402)。
面から中心部に向かって一定距離ごとにm個の位置を定
める(ステップ401)。そして、この各々について前
記入力条件に基づき、圧延後のγの単位体積当たりの粒
界面積を計算する(ステップ402)。
【0025】圧延の圧下量が大きいと、瞬時的に再結晶
即ち動的再結晶を生じる。そこで、動的再結晶が生じて
いるか否かを判定し、生じている場合には転位密度及び
再結晶粒径を計算する(ステップ403)。動的再結晶
が完了しない場合には、この後静的再結晶が生じるまで
の時間を計算し、さらにその間の回復及びその後の静的
再結晶を計算(再結晶率,再結晶粒径)する(ステップ
404)。
即ち動的再結晶を生じる。そこで、動的再結晶が生じて
いるか否かを判定し、生じている場合には転位密度及び
再結晶粒径を計算する(ステップ403)。動的再結晶
が完了しない場合には、この後静的再結晶が生じるまで
の時間を計算し、さらにその間の回復及びその後の静的
再結晶を計算(再結晶率,再結晶粒径)する(ステップ
404)。
【0026】また、再結晶が終了している場合には(再
結晶率=1)粒成長を計算し(ステップ405)、さら
に結晶粒の平均粒径及び平均転位密度を算出(ステップ
406)する。これを最終パスまで繰り返す(ステップ
407)ことにより最終パス情報(板厚m点のオーステ
ナイト粒界面積及びその転位密度)を得る(ステップ4
08)。
結晶率=1)粒成長を計算し(ステップ405)、さら
に結晶粒の平均粒径及び平均転位密度を算出(ステップ
406)する。これを最終パスまで繰り返す(ステップ
407)ことにより最終パス情報(板厚m点のオーステ
ナイト粒界面積及びその転位密度)を得る(ステップ4
08)。
【0027】さて、このような再結晶や回復あるいは粒
成長といった現象は元素の固溶・析出状態によってその
速さが異なることが知られており、圧延中の固溶・析出
状態113を逐次計算に取り込むことで精密な金属組織
状態及び材質の算出が可能となる。また、本発明者らの
研究によれば、柱状晶γ粒と等軸晶γ粒では熱間加工後
の再結晶挙動に明確な差が見られ、それぞれを異なる式
により算出されるべきことが明らかとなった。鋳造組織
モデルにより柱状晶,等軸晶の分率と粒径を求め、それ
ぞれの熱間加工後の再結晶挙動を定式化することによ
り、金属組織及び材質の算出が可能となる。
成長といった現象は元素の固溶・析出状態によってその
速さが異なることが知られており、圧延中の固溶・析出
状態113を逐次計算に取り込むことで精密な金属組織
状態及び材質の算出が可能となる。また、本発明者らの
研究によれば、柱状晶γ粒と等軸晶γ粒では熱間加工後
の再結晶挙動に明確な差が見られ、それぞれを異なる式
により算出されるべきことが明らかとなった。鋳造組織
モデルにより柱状晶,等軸晶の分率と粒径を求め、それ
ぞれの熱間加工後の再結晶挙動を定式化することによ
り、金属組織及び材質の算出が可能となる。
【0028】図6は変態モデル116の処理を詳細に示
すフローチャートである。鋼の変態挙動は変態前のγ状
態(γ粒径あるいは単位体積当たりの粒界面積,残留転
位密度,元素の固溶・析出状態),冷却速度の影響を受
ける。本モデルはこれらを107,113,118から
入力し、変態の進行及び粒界フェライト,粒内フェライ
ト,パーライト,ベイナイト,マルテンサイトの各組織
分率、さらにフェライトのうち形状が粒状のものについ
ては、その粒径及び分率を計算するものである。この計
算方法は以下の通りである。まず、当該成分における状
態図を計算し(ステップ601)各組織が熱力学的に生
成可能な条件(温度領域)を求める。次に、生成可能と
判断された組織について任意の微小時間内の変態量の増
分(ステップ603)及びフェライトについてはこの間
の生成粒数の増分(ステップ602)を求める。
すフローチャートである。鋼の変態挙動は変態前のγ状
態(γ粒径あるいは単位体積当たりの粒界面積,残留転
位密度,元素の固溶・析出状態),冷却速度の影響を受
ける。本モデルはこれらを107,113,118から
入力し、変態の進行及び粒界フェライト,粒内フェライ
ト,パーライト,ベイナイト,マルテンサイトの各組織
分率、さらにフェライトのうち形状が粒状のものについ
ては、その粒径及び分率を計算するものである。この計
算方法は以下の通りである。まず、当該成分における状
態図を計算し(ステップ601)各組織が熱力学的に生
成可能な条件(温度領域)を求める。次に、生成可能と
判断された組織について任意の微小時間内の変態量の増
分(ステップ603)及びフェライトについてはこの間
の生成粒数の増分(ステップ602)を求める。
【0029】また、フェライトが生成する場合には形状
が針状か粒状かの判断を行い、粒状である場合にはステ
ップ602で求めた生成粒数を粒状フェライトの粒数の
増分,ステップ603で求めた変態量の増分を粒状フェ
ライト量の増分とし、針状である場合には変態量の増分
のみを求める(ステップ604)。次に、変態に伴う発
熱等を冷却温度モデルにフィードバックするためにステ
ップ603で得られた変態量に応じた温度変化を計算す
る(ステップ605)。以上の計算を各板厚位置につい
て冷却終了まで繰り返し、変態量及び粒状フェライト粒
数の増分を加算することにより、最終的な組織の各組織
分率,粒状フェライトの分率及びその粒数を求めること
ができる。更に、板厚方向のm点について計算が終了し
た後(ステップ606)に粒状フェライトの粒径を粒数
と分率から求める(ステップ607)。また、変態終了
を判定すると(ステップ608)、ステップ603,6
04の結果を基にフェライト,パーライト,ベイナイト
の各々が生成した平均温度(平均生成温度)を計算する
(ステップ609)。以上の計算でフェライトを粒状,
針状に分離しておく理由は、粒状や針状の形状が材質に
関与することに着目したものであって、材質の予測を高
精度に行うことを可能とするためである。また、平均生
成温度は生成した温度によって材質が異なることから必
要になるもので、後記する組織,材質モデル121の硬
度算出で用いられるものである。
が針状か粒状かの判断を行い、粒状である場合にはステ
ップ602で求めた生成粒数を粒状フェライトの粒数の
増分,ステップ603で求めた変態量の増分を粒状フェ
ライト量の増分とし、針状である場合には変態量の増分
のみを求める(ステップ604)。次に、変態に伴う発
熱等を冷却温度モデルにフィードバックするためにステ
ップ603で得られた変態量に応じた温度変化を計算す
る(ステップ605)。以上の計算を各板厚位置につい
て冷却終了まで繰り返し、変態量及び粒状フェライト粒
数の増分を加算することにより、最終的な組織の各組織
分率,粒状フェライトの分率及びその粒数を求めること
ができる。更に、板厚方向のm点について計算が終了し
た後(ステップ606)に粒状フェライトの粒径を粒数
と分率から求める(ステップ607)。また、変態終了
を判定すると(ステップ608)、ステップ603,6
04の結果を基にフェライト,パーライト,ベイナイト
の各々が生成した平均温度(平均生成温度)を計算する
(ステップ609)。以上の計算でフェライトを粒状,
針状に分離しておく理由は、粒状や針状の形状が材質に
関与することに着目したものであって、材質の予測を高
精度に行うことを可能とするためである。また、平均生
成温度は生成した温度によって材質が異なることから必
要になるもので、後記する組織,材質モデル121の硬
度算出で用いられるものである。
【0030】図7は組織・材質モデル121の処理の詳
細を示すフローチャートである。ここでは、鋼板1の材
質を表現する硬度,引張強さ,及び靭性を計算すること
を目的としている。まず、成分情報106,固溶析出情
報113及び演算結果119の各入力条件に基づいて、
フェライト,ベイナイト,パーライト及びマルテンサイ
トの各々の硬度を計算する(ステップ701)。
細を示すフローチャートである。ここでは、鋼板1の材
質を表現する硬度,引張強さ,及び靭性を計算すること
を目的としている。まず、成分情報106,固溶析出情
報113及び演算結果119の各入力条件に基づいて、
フェライト,ベイナイト,パーライト及びマルテンサイ
トの各々の硬度を計算する(ステップ701)。
【0031】さらに、粒径情報、固溶・析出状態、各組
織の分率と硬度計算値及び成分情報に基づいて降伏点の
計算(ステップ702)を行い、ついでステップ701
による粒径情報、固溶・析出状態、各組織の分率と硬度
計算値及び成分情報を用いて引張強さを計算(ステップ
703)する。また、粒径情報,成分情報、固溶・析出
状態及び各組織の分率と硬度計算値の各々に基づいて靭
性を計算する(ステップ704)。以上の処理をm個の
点について実行し、すべてについて行われた場合には
(ステップ705)、処理が終了し、材質予測を行うこ
とができる。この結果は、フロッピーディスク等の記録
媒体に保存されると共に、プリンタによって打出され
る。
織の分率と硬度計算値及び成分情報に基づいて降伏点の
計算(ステップ702)を行い、ついでステップ701
による粒径情報、固溶・析出状態、各組織の分率と硬度
計算値及び成分情報を用いて引張強さを計算(ステップ
703)する。また、粒径情報,成分情報、固溶・析出
状態及び各組織の分率と硬度計算値の各々に基づいて靭
性を計算する(ステップ704)。以上の処理をm個の
点について実行し、すべてについて行われた場合には
(ステップ705)、処理が終了し、材質予測を行うこ
とができる。この結果は、フロッピーディスク等の記録
媒体に保存されると共に、プリンタによって打出され
る。
【0032】<試験例> 図8〜図10は本発明による試験例結果を示すものであ
る。ここでは、10種の製造例について、実測の組織、
材質と本法による計算予測との比較を示している。図8
は製造例に用いた厚鋼板の化学成分を示す。また、図9
は組織分率及び各組織の硬度の実測値と予測値の比較で
ある。また、図10は降伏点,引張り強さ,靭性(vTr
s)フェライト粒径の実測値と予測値の比較である。図
10中の鋼ナンバー1から10は本法を用いた適用例で
あり、鋳造組織モデルを適用し、γの柱状晶と等軸晶の
再結晶を別々に算出したものである。一方、鋼ナンバー
比較1〜比較3は本法適用例の鋼ナンバー1,6,9に
ついて鋳造組織モデルを適用せず、鋳造後のγ粒径とし
て仮想的値を与えたものである。これによると、本法の
適用例については金属組織状態,材質共に予測値は実測
値と良い一致を示すが比較法においては鋳造組織モデル
を適用していないために、その一致が悪い。
る。ここでは、10種の製造例について、実測の組織、
材質と本法による計算予測との比較を示している。図8
は製造例に用いた厚鋼板の化学成分を示す。また、図9
は組織分率及び各組織の硬度の実測値と予測値の比較で
ある。また、図10は降伏点,引張り強さ,靭性(vTr
s)フェライト粒径の実測値と予測値の比較である。図
10中の鋼ナンバー1から10は本法を用いた適用例で
あり、鋳造組織モデルを適用し、γの柱状晶と等軸晶の
再結晶を別々に算出したものである。一方、鋼ナンバー
比較1〜比較3は本法適用例の鋼ナンバー1,6,9に
ついて鋳造組織モデルを適用せず、鋳造後のγ粒径とし
て仮想的値を与えたものである。これによると、本法の
適用例については金属組織状態,材質共に予測値は実測
値と良い一致を示すが比較法においては鋳造組織モデル
を適用していないために、その一致が悪い。
【0033】図11,図12及び図13は、一貫シミュ
レーションを行った場合の降伏点(YP),引張強さ
(TS)及び靭性(vTrs) の各々の計算値と実測値の
関係をまとめて示したものである。これによって、本法
の適用例は極めて高い精度で鋼材の材質を予測できるこ
とがわかる。
レーションを行った場合の降伏点(YP),引張強さ
(TS)及び靭性(vTrs) の各々の計算値と実測値の
関係をまとめて示したものである。これによって、本法
の適用例は極めて高い精度で鋼材の材質を予測できるこ
とがわかる。
【0034】このように、高信頼な予測が可能になるこ
とから、客先が要求する材質に応じ製品の製造条件を容
易に算出することも可能になる。
とから、客先が要求する材質に応じ製品の製造条件を容
易に算出することも可能になる。
【0035】
【発明の効果】以上より明らかなように、本発明によれ
ば、連続鋳造により鋳造された鋳片を圧延、冷却して製
造される鋼材に対し、その成分、製造条件に基づいて鋼
板の金属組織状態及び材質を予測する鋼板材質予測方法
において、鋳片厚、引抜速度、冷却水量密度、時間など
の鋳造時の製造条件に基づいて鋳片の温度を算出すると
共に、成分情報に基づいて等軸晶率、柱状晶率、等軸γ
粒径、固溶析出状態などの鋳造後の金属組織状態を算出
し、上記各々の算出結果に基づいて圧延、冷却中の金属
組織、変化及び圧延冷却後の鋼材の材質を推定するよう
にしたので、製造段階あるいは製造前に材質予測を行う
ことができる。また、要求される材質仕様を確実に実現
しうる製造条件を設定することができ、従来のように完
成品に対する検査測定が不要になる。
ば、連続鋳造により鋳造された鋳片を圧延、冷却して製
造される鋼材に対し、その成分、製造条件に基づいて鋼
板の金属組織状態及び材質を予測する鋼板材質予測方法
において、鋳片厚、引抜速度、冷却水量密度、時間など
の鋳造時の製造条件に基づいて鋳片の温度を算出すると
共に、成分情報に基づいて等軸晶率、柱状晶率、等軸γ
粒径、固溶析出状態などの鋳造後の金属組織状態を算出
し、上記各々の算出結果に基づいて圧延、冷却中の金属
組織、変化及び圧延冷却後の鋼材の材質を推定するよう
にしたので、製造段階あるいは製造前に材質予測を行う
ことができる。また、要求される材質仕様を確実に実現
しうる製造条件を設定することができ、従来のように完
成品に対する検査測定が不要になる。
【図1】本発明による鋼板の材質予測方法を示すフロー
チャートである。
チャートである。
【図2】本発明が適用される鋼板製造ラインの概要を示
す設備構成図である。
す設備構成図である。
【図3】鋳造組織モデルの詳細処理を示すフローチャー
トである。
トである。
【図4】熱間加工モデルの詳細を示すフローチャートで
ある。
ある。
【図5】圧延時の転移密度変化を示す特性図である。
【図6】変態モデルの詳細処理を示すフローチャートで
ある。
ある。
【図7】組織・材質モデルの詳細処理を示すフローチャ
ートである。
ートである。
【図8】10種の製造例に対する組織・材質の実測値及
び本発明による計算結果を示す説明図である。
び本発明による計算結果を示す説明図である。
【図9】組織分率及び各組織の硬度の実測値と予測値の
比較を示す説明図である。
比較を示す説明図である。
【図10】複数の製造例の各々に対する降伏点、引張強
さ、靭性(vTrs)、フェライト粒径の実測値と予測値
の比較結果を示す説明図である。
さ、靭性(vTrs)、フェライト粒径の実測値と予測値
の比較結果を示す説明図である。
【図11】一貫シミュレーションを行った場合の降伏点
(YP)の実測値と予測値の比較結果を示す説明図であ
る。
(YP)の実測値と予測値の比較結果を示す説明図であ
る。
【図12】一貫シミュレーションを行った場合の引張強
さ(TS)の実測値と予測値の比較結果を示す説明図で
ある。
さ(TS)の実測値と予測値の比較結果を示す説明図で
ある。
【図13】一貫シミュレーションを行った場合の靭性の
実測値と予測値の比較結果を示す説明図である。
実測値と予測値の比較結果を示す説明図である。
1 厚鋼板 3 粗圧延機 4 仕上圧延機 6 冷却装置 8 圧延プロセスコンピュータ 9 冷却プロセスコンピュータ 10 中央制御室 12 製鋼プロセスコンピュータ 13 連続鋳造機 14 切断機 15 保熱機 101 鋳造組織モデル 102 鋳造温度モデル 103 鋳造条件 105 金属組織状態906 熱間加工モデル
Claims (1)
- 【請求項1】 連続鋳造により鋳造された鋳片を圧延、
冷却して製造される鋼材に対し、その成分、製造条件に
基づいて鋼板の金属組織状態及び材質を予測する鋼板材
質予測方法において、鋳片厚、引抜速度、冷却水量密
度、時間などの鋳造時の製造条件に基づいて鋳片の温度
を算出すると共に、成分情報に基づいて等軸晶率、柱状
晶率、等軸および柱 状γ粒径、固溶析出状態などの鋳造
後の金属組織状態を算出し、上記各各の算出結果に基づ
いて圧延、冷却中の金属組織の変化及び圧延冷却後の鋼
材の材質を推定することを特徴とする鋼板の材質予測方
法。
Priority Applications (7)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP3159411A JP2509480B2 (ja) | 1991-06-04 | 1991-06-04 | 鋼板の材質予測方法 |
EP92911427A EP0541825A4 (en) | 1991-06-04 | 1992-06-04 | Method of estimating material of steel product |
KR1019930700313A KR960012336B1 (ko) | 1991-06-04 | 1992-06-04 | 강재의 재질 예측방법 |
BR9205283A BR9205283A (pt) | 1991-06-04 | 1992-06-04 | Processo para estimar as propriedades de produtos de aco |
PCT/JP1992/000720 WO1992021970A1 (fr) | 1991-06-04 | 1992-06-04 | Procede pour estimer la qualite d'un produit en acier |
US07/978,703 US5357443A (en) | 1991-06-04 | 1992-06-04 | Method of estimating properties of steel product |
AU19093/92A AU645699B2 (en) | 1991-06-04 | 1992-06-04 | Method of estimating material of steel product |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP3159411A JP2509480B2 (ja) | 1991-06-04 | 1991-06-04 | 鋼板の材質予測方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH0587802A JPH0587802A (ja) | 1993-04-06 |
JP2509480B2 true JP2509480B2 (ja) | 1996-06-19 |
Family
ID=15693168
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP3159411A Expired - Lifetime JP2509480B2 (ja) | 1991-06-04 | 1991-06-04 | 鋼板の材質予測方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2509480B2 (ja) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100433257B1 (ko) * | 1999-12-30 | 2004-05-27 | 주식회사 포스코 | 후판강재의 미세조직 예측방법 |
KR100870772B1 (ko) * | 2002-08-29 | 2008-11-26 | 재단법인 포항산업과학연구원 | 주편의 품질 평가 방법 |
WO2004085087A2 (en) | 2003-03-28 | 2004-10-07 | Tata Steel Limited | A system and method for on-line property prediction for hot rolled coil in a hot strip mill |
-
1991
- 1991-06-04 JP JP3159411A patent/JP2509480B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH0587802A (ja) | 1993-04-06 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR960012336B1 (ko) | 강재의 재질 예측방법 | |
JP5181432B2 (ja) | 鋼材組織の予測方法、鋼材組織の予測装置、及びプログラム | |
JP2017511752A (ja) | 最適化された、組織シミュレータ、組織モニタ及び/又は組織モデルを用いて金属の鋼合金及び/又は鉄合金を熱間圧延機及び厚板圧延機において製造するのため方法 | |
JPH05142126A (ja) | 鋼板の材質予測方法 | |
JP2509480B2 (ja) | 鋼板の材質予測方法 | |
JP2563844B2 (ja) | 鋼板材質予測方法 | |
CN108526224A (zh) | 卷取冷却控制装置以及卷取冷却控制方法 | |
JPH07102378B2 (ja) | 鋼板材質予測装置 | |
JPH0587800A (ja) | 鋼板の材質予測方法 | |
JP2509487B2 (ja) | 鋼板の材質予測方法 | |
JP2509481B2 (ja) | 鋼板の材質予測制御方法 | |
KR20170082557A (ko) | 개루프 및/또는 폐루프 방식의 야금 설비 제어 방법 | |
JP2509484B2 (ja) | 鋼板材質予測方法 | |
JPH05279737A (ja) | 鋼板材質予測装置 | |
JP2509479B2 (ja) | 鋼板材質予測装置 | |
JP2509485B2 (ja) | 鋼板材質予測方法 | |
JP2509492B2 (ja) | 鋼板の材質予測法 | |
JP2509486B2 (ja) | 鋼板の材質予測方法 | |
JP3941179B2 (ja) | 鋼の相変態予測方法 | |
JPH04369003A (ja) | 鋼板製造方法 | |
Radović et al. | Some aspects of physical metallurgy of microalloyed steels | |
JP2672572B2 (ja) | 熱間圧延鋼材の製造方法 | |
JPH10267917A (ja) | 鋼材中の析出物予測方法 | |
Gorbachev et al. | Simulation of the Evolution of Phase Composition and Austenite Grain Size upon Multi-Pass Hot Deformation of Low-Alloy Steels | |
Zhao et al. | Metadynamic recrystallizaton behavior of a vanadium-nitrogen microalloyed steel |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 19960130 |