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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利一种热塑性预测模型、方法、电子设备或存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119864112B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510336175.8，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种热塑性预测模型、方法、电子设备或存储介质是由王璞;张家泉;董延楠;王海杰设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种热塑性预测模型、方法、电子设备或存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种热塑性预测模型、方法、电子设备或存储介质，属于金属材料连续铸造技术领域，包括：确定低合金高强度钢成分含量，γ晶粒平均尺寸，奥氏体完全形成温度，基于上述参数计算A值；确定应变速率，温度波动ΔT确定Zmin，TZmin，TZ50和TDB；确定所述低合金高强度钢的断面收缩率阈值，并基于所述Zmin，TZmin，TZ50和TDB计算所述阈值对应的第一温度；调整连铸工艺，使得矫直段出口的温度高于所述第一温度且小于TDB即可。通过对低合金高强度钢铸坯在不同温度下碳氮化物粒子的析出与回溶行为、奥氏体晶粒长大行为以及热塑曲线进行了实验分析，得到一种铸坯表层奥氏体晶粒粗大时第三脆性上限温区模型。

本发明授权一种热塑性预测模型、方法、电子设备或存储介质在权利要求书中公布了：1.一种热塑性预测模型，所述热塑性预测模型用于低合金高强度钢，其特征在于，所述低合金高强度钢中，以质量百分比计，C：0.05％-0.16％，Nb：0.01％-0.03％，Ti：0.010％-0.015％，Al：0.01％-0.05％，N：0.004％-0.006％； 所述热塑性预测模型采用下述方法构建，包括： 获取训练数据，基于所述训练数据，构建TiN析出量与所述低合金高强度钢的氮含量、钛含量以及实际温度之间的关系； 基于γ晶粒平均尺寸以及TiN析出量计算A值；基于所述训练数据，构建断面收缩率最小值Zmin、断面收缩率取最小值时对应的温度TZmin、断面收缩率降到50％时对应的温度TZ50、热塑性曲线外推起始点TDB与所述A值、应变速率奥氏体完全形成温度Tγ、低合金高强度钢成分含量以及温度波动ΔT之间的关系； 所述低合金高强度钢成分含量包括钢中铝的百分含量、钢中氮的百分含量、钢中钛的百分含量以及钢中铌的百分含量； 其中，Zmin为断面收缩率最小值，％；为应变速率，s-1；wAl为钢中铝的百分含量，％；wN为钢中氮的百分含量，％；wTi为钢中钛的百分含量，％；wNb为钢中铌的百分含量，％；ΔT为温度波动，℃；TZmin为断面收缩率取最小值时对应的温度，℃；TZ50为断面收缩率降到50％时对应的温度，℃；TDB为热塑性曲线外推起始点，℃；为γ晶粒平均尺寸，μm；PTi为TiN析出量，％；Tγ为奥氏体完全形成温度，℃；T为实际温度，℃。

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