低合金高强度钢力学性能与化学成分之间的统计建模与分析  被引量:13

Statistical Modeling and Analysis of High-strength Low-alloy Steel between Mechanical Properties and Chemical Composition

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作  者:苏理云[1] 邓燕[1] 冉雪竹[1] 冯亮[1] 张茜[1] 舒遗一 

机构地区:[1]重庆工学院数理学院,重庆400054 [2]重庆钢铁集团公司钢研所,重庆400080

出  处:《重庆工学院学报(自然科学版)》2009年第2期36-40,共5页Journal of Chongqing Institute of Technology

基  金:重庆市教委基金资助项目(2008CJ15);重庆工学院博士科研启动项目(2007ZD16);重庆工学院高等教育项目(2008001)

摘  要:分析了影响钢力学性能的各种化学成分,根据重要性确定了C,Si,Mn,P,S,Alt,Nb,CEQ6等8种化学元素为钢的主要成分,然后据此建立了力学性能与化学成分的多重多元回归模型,并利用双重筛选逐步回归分析表征出对力学性能的显著影响因素,得出了力学性能随影响因素变化的具体变化值.以钢种AM3(大)的实测数据对模型进行了验证.结果表明,五大常规元素的控制精度仍是稳定低合金高强度钢的质量的关键因素,并且杂质对力学性能的影响甚微.In order to know the relationship between mechanical properties and chemical composition of high-strength low-alloy steel, various chemical compositions are deeply analyzed. C, Si, Mn, P, S, Alt, Nb and CEQ6 are used as the main factors. Then the Multiple Regression Model is built which is related to the key factors and mechanical properties. Stepwise Regression is used to find the significant factors. The specific values with the original data are determined. The experimental results based on AM3 (large) show that the five common elements are still the key factors to control quality of high-strength low-alloy steel, and the impurities have little effect on mechanical property.

关 键 词:低合金高强度钢 力学性能 化学成分 回归分析 

分 类 号:O212.4[理学—概率论与数理统计]

 

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