炼钢常用图表数据手册

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出版者:
作者:陈家祥
出品人:
页数:1048
译者:
出版时间:2010-1
价格:249.00元
装帧:
isbn号码:9787502447748
丛书系列:
图书标签:
  • 炼钢
  • 冶金
  • 钢铁
  • 图表
  • 数据手册
  • 工程技术
  • 工业参考
  • 生产工艺
  • 材料科学
  • 冶金工程
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具体描述

《炼钢常用图表数据手册:第2版》收录了炼钢过程中的常用数据,可为指导炼钢生产提供帮助。全书共计有插图1759幅,表格471个,内容包括:物质的基本性质,元素的结构和相图,常见化合物的结晶结构和相图,熔渣的物理性质,固态铁、钢的物理性质,固态铁、钢的化学性质,钢的热处理性质和力学性能,金属熔体的物理性质。炼钢反应的物化性质,元素在铁液中的溶解、活度和元素在钢、渣间的反应,冶金反应的动力学,元素对钢性质的影响和质量的评定,常用炼钢材料的性质和中外钢号对照和相关附录。《炼钢常用图表数据手册:第2版》可供冶金行业的工程技术人员、生产人员、科研人员、教学人员、管理人员参考。

冶金工程与材料科学领域系列丛书:基础与应用前沿 丛书总览 本系列丛书致力于系统梳理和深入探讨冶金工程、材料科学以及相关交叉学科的基础理论、关键技术和前沿应用。丛书旨在成为冶金、材料、化工、机械等相关领域科研人员、工程师、高级院校师生及行业决策者的权威参考工具书和学习资料库。丛书内容涵盖了从宏观工艺流程到微观组织结构演变,从经典理论模型到最新数字化、智能化技术的广泛领域,力求反映学科发展的广度和深度。 --- 分册一:钢铁冶金过程的计算热力学与动力学基础 作者团队: 资深冶金学家、计算模拟专家 内容概要: 本分册聚焦于钢铁冶金过程的底层科学原理,即热力学和动力学。它不仅仅是对传统冶金热力学知识的简单复述,而是结合了现代计算方法和实验数据的最新进展,构建了一套严谨的理论分析框架。 第一部分:高温化学与热力学基础的再认识 详细阐述了在高温、高压、多组分复杂体系下的化学势、活度、相图构建的现代方法。重点讨论了基于第一性原理计算(DFT)和CALPHAD(计算相图)方法在预测复杂合金和炉渣体系相平衡中的应用。内容包括了对硫、磷、氧等关键杂质元素在铁水中的溶解机理、转移平衡的精确量化模型。特别引入了关于非理想溶液热力学的深入探讨,如离子液体模型在炉渣体系中的适用性分析。 第二部分:反应动力学与界面现象 深入解析了冶金反应中的质量迁移和界面控制问题。涵盖了扩散理论(Fick定律的扩展应用)、界面反应动力学、核化与长大理论。针对转炉吹炼、真空脱气、连铸过程中的传质阻力进行了详细的量化分析。特别关注了气-液、液-固、液-渣界面反应的微观机制,包括表面张力对反应速率的影响、电化学方法在反应机理研究中的应用。 第三部分:过程模拟与过程控制的理论支撑 本部分将理论与工程实践紧密结合,介绍了如何利用已建立的热力学和动力学模型来指导工业过程的优化。讨论了计算流体力学(CFD)在模拟炉内流动、温度场和组分分布中的应用,以及如何将这些模型与过程控制理论相结合,实现对吹炼终点、成分精确控制的实时预测。 --- 分册二:先进材料制备与结构控制的微观机制 作者团队: 材料物理学家、金属晶体学家 内容概要: 本分册着眼于钢铁材料从液态到固态转变过程中的微观结构演化及其对宏观性能的决定性影响。核心内容围绕结晶学、相变动力学以及先进加工对微结构调控的机理。 第一部分:凝固过程的理论与模型 详尽考察了从液滴到晶粒形成的全过程。包括了异质形核、自发形核的理论,以及枝晶生长和溶质偏析的数学描述。重点讨论了连铸过程中凝固前沿的稳定性分析,以及如何通过控制冷却速率和电磁搅拌来抑制缺陷的产生,例如中心偏析和二次硫化物夹杂的形成机理。 第二部分:固态相变与微观组织演化 系统梳理了扩散控制相变(如铁素体/奥氏体转变)和无扩散相变(如马氏体转变)的动力学规律。深入分析了再结晶、晶粒长大等热机械过程对晶界能、晶界扩散的影响。特别引入了关于贝氏体转变的新兴理论,如“板条-块状”结构形成过程中的应力诱导机制。 第三部分:材料性能与结构关联性 本部分将结构信息与宏观力学性能(强度、韧性、疲劳、蠕变)建立直接联系。讨论了位错、晶界、沉淀物和非金属夹杂物在材料塑性变形和断裂过程中的作用。强调了利用先进表征技术(如高分辨透射电镜HRTEM、同步辐射衍射)来解析纳米尺度结构特征的方法论。 --- 分册三:工业过程的数字化、智能化与优化 作者团队: 过程控制专家、人工智能与大数据分析师 内容概要: 面对工业4.0和智能制造的浪潮,本分册专注于如何将冶金生产过程中的海量数据转化为实际的生产力,实现高效、低耗、高质量的生产目标。 第一部分:工业过程数据采集与处理 详述了现代钢铁厂中各类传感器的原理、部署和数据采集系统的架构。重点讨论了高频、多源异构数据的预处理技术,包括噪声过滤、数据融合和时序对齐。引入了用于识别传感器漂移和故障诊断的统计过程控制(SPC)方法。 第二部分:过程建模与仿真优化 系统介绍了多尺度、多物理场耦合模型的构建方法。涵盖了从一维一阶模型到三维高保真模型的选择与应用。强调了“数字孪生”技术在冶金生产中的具体实现路径,包括如何利用有限元(FEA)和有限体积法(FVM)对复杂反应器进行虚拟运行和参数敏感性分析。 第三部分:机器学习与智能决策 这是本分册的前沿部分。详细介绍了针对冶金过程的特定AI算法,包括深度学习在钢水成分预测、夹杂物自动识别中的应用。讨论了强化学习(RL)在优化连续作业参数(如炉温、吹氧量)以应对原料波动方面的潜力。同时,对模型的可解释性(XAI)在关键冶金决策中的重要性进行了深入探讨,确保智能系统能够被工程师理解和信任。 --- 丛书的价值与定位 本系列丛书力求打破传统教科书的局限,注重理论的深度、方法的先进性与工程实践的紧密结合。它不是一本关于特定工艺设备或操作规程的指南,而是深入探究“为什么”和“如何做更好”的科学基础。通过对热力学、动力学、微观组织控制和智能化技术的系统阐述,本丛书旨在为推动钢铁及相关材料工业向更高效、更绿色、更高性能的方向发展提供坚实的理论与技术支撑。

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