一种优化无取向硅钢连续退火工艺的铁损预测方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114139350A(43)申请公布日2022.03.04(21)申请号202111285810.2C21D6/00(2006.01)(22)申请日2021.11.02C21D1/26(2006.01)G06F111/06(2020.01)(71)申请人江苏沙钢集团有限公司G06F119/08(2020.01)地址215625江苏省苏州市张家港市锦丰镇沙钢科技大楼申请人张家港扬子江冷轧板有限公司江苏省沙钢钢铁研究院有限公司(72)发明人秦强波马允敏李冉曾学彬(74)专利代理机构南京经纬专利商标代理有限公司32200代理人孙昱(51)Int.Cl.G06F30/20(2020.01)G06Q10/04(2012.01)C21D11/00(2006.01)权利要求书1页说明书3页(54)发明名称一种优化无取向硅钢连续退火工艺的铁损预测方法(57)摘要本发明提供一种优化无取向硅钢连续退火工艺的铁损预测方法，步骤包括：S1.建立预测模型回归方程表达式；S2.将无取向硅钢中的硅、锰、铝质量含量及预设的退火速度、退火温度代入S1中的回归方程表达式中进行计算；S3.将步骤S2计算得到的预测值与目标值进行比较，如果预测值在目标值的允许误差范围内，则按照预设的退火速度、退火温度进行生产；否则对预设的退火速度、退火温度进行调整，直至预测值能够达到目标值的要求后再进行生产。本发明提供的模型能够提高产品质量，对优化无取向硅钢连续退火工艺具有指导意义。CN114139350ACN114139350A权利要求书1/1页1.一种优化无取向硅钢连续退火工艺的铁损预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.建立预测模型回归方程表达式，其中(W/Kg)是无取向硅钢的铁损预测值，Si（%）是硅元素的质量百分比，Mn（%）是锰元素的质量百分比，Al（%）是铝元素的质量百分比，V（m/min）是无取向硅钢退火时的运行速度，T（℃）是退火温度；S2.将无取向硅钢中的硅、锰、铝质量含量及预设的退火速度、退火温度代入S1中的回归方程表达式中进行计算；S3.将步骤S2计算得到的预测值与目标值进行比较，如果预测值在目标值的允许误差范围内，则按照预设的退火速度、退火温度进行生产；否则对预设的退火速度、退火温度进行调整，直至预测值能够达到目标值的要求后再进行生产。2.根据权利要求1所述的优化无取向硅钢连续退火工艺的铁损预测方法，其特征在于：步骤S1所述的无取向硅钢的按质量百分比计，包括，C≤0.003%、Si:0.7~1.6%、Mn:0.1~0.5%、Al:0.15~0.55%、S≤0.003%、P≤0.04%，余量为Fe和杂质元素。3.根据权利要求2所述的优化无取向硅钢连续退火工艺的铁损预测方法，其特征在于：步骤S1所述的无取向硅钢的按质量百分比计，包括，C≤0.003%、Si:0.89~1.45%、Mn:0.19~0.41%、Al:0.29~0.0.34%、S≤0.003%、P≤0.04%，余量为Fe和杂质元素。4.根据权利要求1所述的优化无取向硅钢连续退火工艺的铁损预测方法，其特征在于：步骤S1所述退火温度为830~1000℃。5.根据权利要求1所述的优化无取向硅钢连续退火工艺的铁损预测方法，其特征在于：步骤S1所述无取向硅钢的厚度为0.4~0.6mm。6.根据权利要求1所述的优化无取向硅钢连续退火工艺的铁损预测方法，其特征在于：步骤S1所述无取向硅钢的宽度为1000~1450mm。7.根据权利要求1所述的优化无取向硅钢连续退火工艺的铁损预测方法，其特征在于：步骤S3所述目标值的误差范围是偏差率的绝对值小于4%。2CN114139350A说明书1/3页一种优化无取向硅钢连续退火工艺的铁损预测方法技术领域[0001]本发明属于无取向硅钢退火工艺技术领域，具体涉及一种优化无取向硅钢连续退火工艺的铁损预测方法。背景技术[0002]退火工序是生产无取向硅钢的最终工序，是影响无取向硅钢磁性能的重要工序。在影响无取向硅钢磁性能的主要因素有化学成分、板坯厚度、热轧温度、晶粒大小和晶体织构等。在化学成分、板坯厚度和热轧温度一定的情况下，退火工艺是直接影响晶粒大小和晶体织构的关键工艺，因此在实际生产中通过优化退火工艺可以达到优化无取向硅钢磁性能的目的。本发明提供了一种用于优化无取向硅钢连续退火工艺的铁损预测方法，对优化无取向硅钢连续退火工艺具有指导意义。发明内容[0003]为了克服现有技术中无取向硅钢退火工艺不可预测的技术问题，本发明提供一种优化无取向硅钢连续退火工艺的铁损预测方法。[0004]本发明采用如下技术方案：一种优化无取向硅钢连续退火工艺的铁损预测方法，包括以下步骤：S1.建立预测模型回归方程表达式，其中(W