薄板坯连铸连轧流程Ti微合金高强钢屈服强度影响因素回归分析

1、薄板坯连铸连轧工艺Ti微合金化高强钢屈服强度影响因素回归分析毛新平1,2，林振源1，谢利群1(1.广钢集团CSP应用技术研究所，广州510730；2.广州珠江钢铁有限责任公司，广州510730)摘 要：在薄板坯连铸连轧流程上，针对Ti微合金化高强钢，对现场大量的工艺数据进行多元回归分析，建立了以化学成分（主要包括Ti、N、S）、板坯厚度、成品板厚、出炉温度、终轧温度和卷取温度为主要影响因素与强度的回归方程。通过统计技术对得到的回归方程进行显著性和拟合性分析，显示该方程具有较高的可信度。关键词：薄板坯连铸连轧 Ti微合金化 屈服强度 回归分析 中图分类号： 文献标识码： 文章编号：The reg

2、ression analysis of influence factors to yield strength for Ti micro-alloying high strength steel in thin slab casting and rolling processMAO Xin-ping1,2, LIN Zhen-yuan1,2, XIE Li-qun2(1. CSP RD Research Institute, GIS Group, Guangzhou 510730; 2. Guangzhou Zhujiang Steel Co., Ltd.,Guangzhou 510730)A

3、bstract: In thin slab casting and rolling (TSCR) process, according to large numbers of crafts data in the industrial production process, multiple regression analysis is employed to established an equation of yield strength of Ti micro-alloying high strength steel, which consider some main influence

4、 factors such as chemical composition (including Ti, N, S) slab thickness, strip thickness, heating temperature, finishing rolling temperature, coil temperature and so on. The equation is examined by remarkable performance and poly-cell approach analysis, which show that is higher reliable.Key words

5、: Thin slab casting and rolling, Ti micro-alloying, yield strength, regression analysis 1.引言薄板坯连铸连轧技术的发展带来了世界钢铁工业第三次新技术革命，为中小企业生产热轧板材提供一个有效的途径。我国具有丰富的Ti资源，在我国发展Ti微合金化技术具有资源性优势。在薄板坯连铸连轧流程生产Ti微合金化高强钢具有广阔市场前景和成本优势。在Ti微合金化高强钢开发过程中确定影响其组织性能的相关因素是关键问题。本文用回归分析的方法分析了薄板坯连铸连轧流程中影响Ti微合金化高强钢的主要因素。2.实验材料及方法为了深入、

6、系统地研究板坯出炉温度、压下制度、终轧温度、卷取温度、层流冷却方式等主要工艺参数以及Ti的加入量，对产品组织、性能的影响，特别是对产品强度性能的影响规律，确定强度与各主要工艺参数的定量关系，进而确定高强钢的热连轧生产工艺，设计了多个试验，并进行了多次现场工业试验，获得了大量的试验数据。应用SPSS(Statistical Program for Social Sciences)专业统计分析软件，对试验数据进行定量统计分析，研究影响试验钢强度的主要因素，采用逐步回归方法对工业试验所获得的大量的工艺数据进行统计分析，得到强度与各因素之间的回归方程。3.屈服强度回归方程建立实际生产过程中，Ti微合金

7、化高强钢的Ti含量、板坯厚度H、板厚h、成品板中的N含量、S含量、出炉温度Tf、终轧温度Tr和卷取温度Tc等工艺参数是影响带钢强度的主要因素，通过采用逐步回归方法回归分析，建立屈服强度和抗拉强度的数学模型。根据多元线性回归数学模型1169Y=b0+b1X1+b2X2+bKXK （1）其中Y为因变量；X为自变量；b为自变量系数；K为自然整数0,1,2N。应用SPSS(Statistical Program for Social Sciences)专业统计分析软件，对试验数据进行定量统计分析，相应地初步建立屈服强度数学模型：Rp=575.499+1.781Ti-3.192H-+b6Tf+b7Tr+

8、0.362Tc （2）其中：40Ti140，50mmH60mm，1.6mmh6.0mm，S10，1000Tf1150，860Tr920，540Tc640。公式中的Ti、S分别为钢中的实际Ti、S含量的1000倍，根据t值检验公式： （3） （4） （5）由于屈服强度强度数学模型中tb6t0.05/2=2，tb7t0.05/2=2，根据经验规则1173，回归系数b6和b7的t检验未通过，则对出炉温度Tf和终轧温度Tr两个变量剔除，不适合回归方程（2），所以屈服强度回归方程实际应为：Rp=575.499+1.781Ti-3.192H-12.202h-24.916N-5.151S +0.362Tc

9、（6）这里规定回归方程里第一个自变量Ti前系数为b1，第二个自变量铸坯厚度H前系数为b2，依此类推。说明Ti、H、h、N、S和卷取温度Tc是影响屈服强度的显著因素，而出炉温度和终轧温度则为不显著因素。4.显著性分析4.1回归系数的显著性检验多元线性回归中，需要对每个回归系数的显著性进行检验，以便使模型中只保留那些对因变量有显著影响的因素。假设显著性水平=0.05，一般取t0.05/2=2，查t分布表，得逐步回归方程（6）的t检验值为：tb1=11.144 t0.05/2=2tb2=2.569 t0.05/2=2tb3=5.630 t0.05/2=2tb4=2.938 t0.05/2=2tb5=

10、2.506 t0.05/2=2tb6=2.076 t0.05/2=2这里规定回归方程里第一个自变量Ti前系数为b1，第二个自变量铸坯厚度H前系数为b2，依此类推。说明Ti、H、h、N、S和卷取温度Tc其回归系数的t检验均通过，是影响屈服强度的显著因素。4.2回归方程的显著性检验F检验是检验整个回归关系的显著性，其计算公式为： （7）通过计算得到回归方程的F=90.782，选择显著性水平=0.05，df1=3，df2=93，查F分布表得F0.05(5,93)=2.33，因为F=90.782F=2.33，所以F检验通过，表明回归方程具有显著性。4.3拟合程度测定R2是样本回归线对样本数据点拟合程度

11、的测定，它计量了在因变量的变动中，由回归关系解释的变动所占比重。R2越接近1，表明拟合程度越高，其计算公式如下： （8）计算得到多元线性回归方程的多重可决系数R2=0.860，说明得到的回归方程式对样本数据点的拟合程度较高，所得的回归方程能较准确地反应各因素对屈服强度的影响。5.相关问题讨论5.1Ti含量及成品厚度对强度的影响为了直观地表达出Ti含量及成品厚度对强度的影响，将试验结果的数据作散点图，如图12所示。在成品厚度一定的前提下，随着Ti含量的增加，强度显著增加；在Ti含量一定的前提下，随着成品厚度的减小，强度显著增加。Ti在钢中首先形成TiN，TiN颗粒大小与其析出过程有关。粗大的Ti

12、N（0.5m）是液态或钢液凝固过程中的析出相，由于粗大且稀疏分布，不能有效地阻止晶粒长大，不起强化作用。钢液凝固后析出细小的TiN颗粒，这些细小的TiN颗粒很稳定，能够有效地阻止奥氏体晶粒长大，从而细化组织。随着Ti含量增加，TiN颗粒粗化，细小TiC的数量增加，析出强化作用导致钢的强度随Ti含量增加而显著升高。钢中细小的TiC析出受转变温度影响，转变温度越高，析出颗粒失去共格关系的倾向就越大，并通过扩散长大，减弱析出强化。因此，较高Ti含量时，非共格析出物数量增加，减弱了析出强化效果，钢的强度增加趋平缓。在铸坯厚度一定的前题下，成品厚度越小，轧制压缩比大，使再结晶奥氏体晶粒尺寸减小；另一方面

13、，成品厚度越小，使带钢的运行速度增加，冷速加快，最终获得的铁素体晶粒尺寸减小，即是通过细化晶粒提高强度。另外，较大的压缩比促使更多细小的Ti(C,N)粒子从奥氏体中沉淀析出，进而产生了较强的沉淀强化作用，即通过沉淀强化提高强度。图1：Ti含量和成品厚度与屈服强度的关系5.2钢中N、S含量对强度影响的试验成品板中N含量与强度的关系如图2所示，S含量与强度的关系如图3所示。随着N含量的增加，强度呈下降趋势，随着S含量的增加，强度也呈较明显的下降趋势。根据Ti在钢中的存在形式和析出规律，加入Ti以后会跟N和S结合分别形成TiN和Ti4C2S2，减少了低温TiC的沉淀析出量，损失了一部分Ti对强度的贡献。可见，N、S含量及成品厚度对强度影响的变化规律与回归方程（6）相一致。图2：成品板中N含量与屈服强度的关系图3：成品板中S含量与屈服强度的关系6.结论（1）通过大量工业试验，系统研究了薄板坯连铸连轧各主要工艺参数对高强钢组织性能的影响，并用回归统计分析的方法建立了数学模型，为Ti微合金化高强钢生产过程的计算机控制创造了前提条件。（2）研究表明Ti含量、铸坯厚度H、钢板厚度h、N含量N、S含量S和卷取温度Tc是影响强度的显著因素，各影响因素与屈服强度R