JPH044911A - 鋼板材質予測方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［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てきるようにした
鋼板材質予測方法に関するものである。

［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
る場合かある。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、靭性なと）を行っている。

［発明か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
ることかてきないか、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か望まれている。

そこて、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。

［課題を解決するための手段］ と２目的を達成するために、本発明は、鋼片の厚みと鋼
成分及び圧延条件（入側及び出側の鋼板厚み、バス間時
間など）に基づいて圧延後のγ粒径を算出し、この算出
結果及び冷却条件（水冷・空冷領域、冷却帯通板温度な
ど）に基づいてフェライト粒等のα粒径及び組織分率を
算出し、これらによって鋼板の材質を推定するようにし
ている。

また、加熱炉を通す場合、その加熱による影響を考慮す
るため、加熱条件（昇熱温度、保定温度、装入時間など
）を入力条件に加えることか望ましい。

Ｅ作用］ 上記した手段によれば、材質（引張強度、靭性なと）の
判定の鍵となるフェライト粒径９岨織分率などを、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から求めることかてきる。

これにより、製造段階て材質予測を行うことかてき、ま
た、要求される材質仕様を確実に実現可能な製造条件か
設定口１十てあり、従来のように完成品に対する検査測
定か不要になる。

［実施例］ 第１図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、第２図は本発明か適用される
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。

第２図に示すように、圧延設備は、圧延の前にスラブ（
例えば、長さ２〜４ｍ、幅ｌ〜２．５ｍ、厚み２５０■
前後）を加熱する加熱炉２゜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し
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ｌを冷却する冷却装置６の各々を
備えて構成されている。

なお、加熱炉２．粗圧延機３．仕上圧延機４゜ホットレ
ベラ５及び冷却機６の各々には、その駆動を制御し、ま
た稼動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）か接続されている（加熱プロコン
７、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ｌＯ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
て加熱プロコン７、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ｌＯに送られる。

次に、第１図に示す鋼板材質予測方法について説明する
。第１図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トすればよ
い。

本発明による鋼板材質予測方法は、大別して初期状態モ
デル、熱間前エモデル、析出モデル、変態モデル、及び
組織・材質モデルから成る。

初期状態モデル２０は、成分条件２０．１．加熱条件２
１（スラブ厚、昇熱速度、保定温度、保定時間）又は加
熱モデル２２に基づくスラブ温度・時間情報２３とによ
り、昇熱カーフに沿って加熱γ粒径２６の計算を、板厚
の表面から中心に向う複数の点について計算する。これ
により１表面たけてなく内部の状態も知ることか可能に
なる。

なお、加熱モデル２２は、入力条件２４（炉雰囲気温度
９時間及びスラブ厚）に基づいて算出される。また、成
分条件２０．１は、ＷＴ％で示され、炭素（Ｃ）、シリ
コン（Ｓｉ）、マンガン（Ｍｎ）、燐（Ｐ）、硫Ｍ　（
Ｓ）、銅（Ｃｕ）、ニッケル（Ｎｉ）、クローム（Ｃｒ
）、モリブデン（Ｍｏ）。

二オフ（Ｎｂ）、バナジウム（Ｖ）、チタン（Ｔ　ｉ　
）。

タンタル（Ｔａ）、アルミニウム（Ａｌ及び窒素（Ｎ）
などである。

熱間加工モデル２７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し、圧延中と圧延後の
粒径（単位体積当りの粒界面積）や残留転位密度などの
オーステナイト状態を安定的に計算するために設けられ
ている。

この８間加工モデル２７は、γ粒径２６．圧延温度モデ
ル２８に基づく温度・パス間時間情報２９．及び歪モデ
ル３０に基づく相当歪・歪速度情報３１とにより、演算
結果３３（圧延γ粒径。

転位密度、歪み）を演算する。なお、圧延温度モデル２
８及び歪モデル３０は、圧延条件３２（入側板厚、出側
板厚、加熱温度、バス間時間、ロール径、ロール回転数
）に基づいて算出される。

析出モデル３５は、核生成と成長を分離し、さらに個々
の析出粒子の成長を考慮することて圧延中及び圧延後の
オーステナイト中における析出物状態を算出するために
設けられている。この析出モデル３５により析出物状態
を求めるに際しては、圧延温度モデル２８による温度情
報３４．成分情報３６及び熱間加工モデルの演算結果３
３に基づいて析出元素（例えば、Ｔ　ｉ　、　Ｔａ　、
　Ｖ。

Ｎｂ）の固溶量、析出脣、析出物平均粒径を演算し、析
出物状８３７として出力する。

変態モデル３８は、核生成と成長を分離し各々を析出物
状態（析出量、析出物平均粒径）。

転位密度の関数として定式化することて、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、ベイナイトの分率なと変態後組織状態を推
定するために設けられている。

この変態モデル３８は、冷却温度モデル３９に基づく温
度情報４０によって、演算結果４３（フェライト粒径９
岨織分率、平均生成温度）を出力する。なお、冷却温度
モデル３９は、冷却条件４２（空冷・水冷区分、水量密
度、冷却装置内通板速度、成分）及び変態モデル３８に
よる変態量４１の各々に基づいて演算される。

組織・材質モデル４４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て材質を算出
するために設けられ、析出物状態３７．演算結果４３及
び成分情報３６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第３図〜第７図を
参照して説明する。

第３図は初期状態モデル２０の処理の詳細を示すフロー
チャートである。

成分２５をインプットし、次にスラブ温度・時間情報２
３又は加熱条件２１よりスラフ加熱すレキをインプット
し、計算に必要な定数及び初期値を設定する（ステップ
２０１）。ついて、状８図の計算を行う（ステップ２０
２）。

次に、加熱時間か設定値をオーバーしたか否か判定（ス
テップ２０３）　し、否てあれば析出物の固溶量及び析
出物粒径の計算を行う（ステップ２０４）。

この後、設定時間内であればγ粒成長を計算する。たた
し、周知のように鋼材は、温度か高くなるに伴って結晶
構造の変化によって６粒状態あるいはθ（セメンタイト
）からγ粒状態へ変態する。

そこで、このγ粒の成長状態を、ステップ２０２て計算
された各状態ごとに異った手法により計算する。すなわ
ち、温度に応してγ単相域のはかγ＋α域、γ＋α十θ
域の各々についてもγ粒成長の計算を行うのである（ス
テップ２０５）。

第４図は熱間加工モデル２７の処理の詳細を示すフロー
チャートである。

この処理は、加熱γ粒径２６．＠度・パス間時間情報２
９及び相当歪・歪速度情報３１を入力条件として行われ
る。鋼板を複数回バスさせて圧延を行った場合、各バス
間において、圧延→回復→再結晶を経る過程で、転位密
度か第５図のように変化する。このため、各バス毎に再
結晶９回復を計算する必要かある。各バス毎及び圧延終
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。

まず、鋼板の内部の状態を知るために、表面から中心部
に向って一定距離ごとにｍ個の位置を定める（ステップ
２７１）、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の単位体積当りの粒界面積を計算する
（ステップ２７２）。

圧延の圧下量か大きいと、瞬時的に再結晶即ち動的再結
晶を生しる。そこで、動的再結晶か生しているか否かを
判定し、生し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２７３）。動的再結晶が完了しない
場合には、この後再結晶か生じるまての時間を計算し、
さらに回復の時間及び静的再結品を計′ｘ（再結晶率、
再結晶粒径）する（ステップ２７４）。

また、再結品か將アしている場合には（再結晶率＝４）
粒成長を計算しくステップ２７５）、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２７６）する
。これを最終バスまて鰻返すことにより最終バス情報（
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２７７）。

第６図は変態モデル３８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
積当りの粒下界面積、残留転位密度、析出物の固溶・析
出状８）、冷却速度の影響を受ける。本モデルはこれら
を３３．３７．４０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
形状か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１譲成分における状態図を計算しくステップ３８
２）各組織か熱力学的に生成可能な条件（温度領域）を
求める。次に、生成１姿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３８３）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
３８２）を求める。

また、フェライトか生成する場合には形状か針状か粒状
かの判断を行い、粒状である場合にはステップ３８２て
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３８３て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３８４）。次に、変態に伴う発８Ｔ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３８３
て得られた変態量に応じた温度変化を計算する（ステッ
プ３８５）。以上の計算を各板厚位置について冷却終了
まで繰返し、変％Ｑ−ｕ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１粒
状フェライトの分率及びその粒数を求めることかてきる
。更に、板厚方向のｍ点について計算か終了した後（ス
テップ３８６）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３８７）。また、ステップ３８３．
３８５の結果を基にフェライト、パーライト、ベイナイ
トの各々か生成した平均温度（平均生成温度）を計算す
る（ステップ３８８）。以上の計算てフェライトを粒状
、針状に分離しておく理由は、粒状や針状の形状か材質
に開学することに着目したものてあって、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か異ることから必
要になるもので、後記する組織、材質モデル４４の硬度
算出て用いられるものである。

第７図は組織・材質モデル４４の処理の詳細を示すフロ
ーチャートである。

ここては、鋼板ｌ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３６．固溶Ｎｂ情報３７及び演算結果４３の各入力条
件に基づいて、フェライト、ベイナイト及びパーライト
の各々の硬さをＪＦ算する（ステップ４４１）。

さらに、粒径情報及び成分情報に基づいて降伏点の計算
（ステップ４４２）を行い、ついてステップ４４１によ
る硬度計算値を用いて引張強さを計算（ステップ４４３
）する。また、粒径情報。

成分情報及び硬度計算値の各々に基づいて靭性を計算す
る（ステップ４４４）。以上の処理をｍ個の点について
実行しくステップ４４５）、すべてについて行われた場
合には、処理か終了し、材質予測を行うことかてきる。

この結果は、フロッピーディスクなどの記録媒体に保存
されると共に、プリンタによって打出される。

く試験例〉 第８図（ａ）、（ｂ）は本発明による試験側結果を示す
ものである。

第８図（ａ）、（ｂ）ては、６０ツトの厚鋼板をサンプ
ルとし各々に対する長さ方向（Ｌ）及び幅方向（Ｃ）に
カットしたサンプルについて比較を行っている。ここて
は、顕微鏡などによる実測値と上記した予測方法による
計算値との比較を示しているか、図より明らかなように
、実測値と計算値とは近似し、極めて高い精度で予測て
きたことかわかる。

このように、高信頼な予測か可能になることから、将来
的には、客先か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。

第９図、第１Ｏ図及び第１１図は、−貫シミュレーショ
ンを行フた場合の降伏点（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示
している。

なお、以上の説明においては、厚鋼板のスラブ直送プロ
セスを例にしたか、熱延鋼材全般及びそのスラブ直送プ
ロセスに本発明は適用することか可能である。

［発明の効果］ 本発明は、上記の通り構成されているので、次に記載す
る効果を奏する。

請求項（１）の鋼板材質予測方法においては、連続鋳造
または鋼塊法によって作られた鋼片に圧延及び冷却を施
して製造される鋼板に対し、前記鋼片の厚みと鋼成分情
報及び圧延条件に基づいて圧延後のγ粒径を算出し、こ
の算出結果及び冷却条件に基づいて、α粒径９紺織分率
及び各組織の平均生成温度を算出し、これらによって前
記鋼板の材質を推定するようにしたのて、製造段階で材
質予測を行うことかてき、また、要求される材質仕様を
確実に実現可能な製造条件か設定可能であり、従来のよ
うに完成品に対する検査測定か不要になる。

請求項（２）の鋼板材質予測方法においては、圧延条件
に加え加熱炉による加熱条件を、入力条件に加えるよう
にしたのて、加熱炉を通した場合の影響を材質予測に加
味させることかでき、より正確な材質予測が可能になる
。

【図面の簡単な説明】

第１図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、第２図は本発明か適用される鋼板製造ライ
ンのｌ！要を示すＪジｉａ＊成図。 第３図は初期状態モデルの処理の詳細を示すフローチャ
ート、第４図は熱間加工モデルの処理の詳細を示すフロ
ーチャート、第５図は圧延時の転位密度変化を示す特性
図、第６図は変態モデルの処理の詳細を示すフローチャ
ート、第７図は組織・材質モデルの処理の詳細を示すフ
ローチャート。 第８図（ａ）、（ｂ）は本発明による実施例結果を示す
比較図、第９図、第１Ｏ図及び第１１図は一ロシミュレ
ーションを行った場合の降伏点、弓張強さ及び靭性の各
々の計算値と実施値の関係を示す特性図である。 図中、 ｌ゛厚鋼板 ２、加熱炉 ３　粗圧延機 ４°仕上圧延機 ６、冷却装置 ７：加熱プロセスコンピュータ 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 ＩＯ中央制御室 ２０　・ ２１　。 ３２　。 ３６　＝ ３８　＝ ４２　： ４４　： 初期状態モデル 加熱条件 熱間前［モデル 圧延条件 成分情報 変態モデル 冷却条件 組織・材質モデル

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）連続鋳造または鋼塊法によって作られた鋼片に圧
   延及び冷却を施して製造される鋼板に対し、前記鋼片の
   厚みと鋼成分情報及び圧延条件に基づいて圧延後のγ粒
   径を算出し、この算出結果及び冷却条件に基づいて、α
   粒径、組織分率及び各組織の平均生成温度を算出し、こ
   れらによって前記鋼板の材質を推定することを特徴とす
   る鋼板材質予測方法。
2. （２）前記圧延条件に加え、加熱炉による加熱条件を、
   前記γ粒径の算出に用いることを特徴とする請求項（１
   ）に記載の鋼板材質予測方法。