(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
鋼帯の搬送方向に配置された冷却設備において鋼帯に冷却水を噴射することによって鋼帯を冷却することにより製造される鋼帯のα粒径を予測する結晶粒径予測方法であって、
鋼帯の長さ方向を複数の領域に分割し、前記冷却設備において冷却される際の各領域の温度履歴を算出する温度履歴算出ステップと、
前記温度履歴算出ステップによって算出された各領域の温度履歴に基づいて、前記冷却設備において冷却される際の各領域の変態履歴を算出する変態履歴算出ステップと、
前記変態履歴算出ステップによって算出された各領域の変態履歴に基づいて、各領域の変態完了後のα粒径を算出するα粒径算出ステップと、
を含み、
前記α粒径算出ステップは、変態が開始されてから変態率が所定値以上になるまでの時間を変数として含むα粒径予測モデル式を用いて変態完了後のα粒径を算出するステップを含むこと
を特徴とする結晶粒径予測方法。
【請求項２】
前記α粒径算出ステップは、前記変態履歴算出ステップによって算出された変態履歴に基づいて、変態が開始されてから変態率が所定値以上になるまでの時間を算出するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の結晶粒径予測方法。
【請求項３】
前記温度履歴算出ステップは、冷却設備内の複数の異なる長さ方向位置における温度計測値と、鋼帯に噴射される冷却水の流量と鋼帯の降下温度との関係を示す温度モデル式とを用いて、各領域の温度履歴を算出するステップを含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の結晶粒径予測方法。
【請求項４】
鋼帯の搬送方向に配置された冷却設備において鋼帯に冷却水を噴射することによって鋼帯を冷却することにより製造される鋼帯のα粒径を予測する結晶粒径予測装置であって、
鋼帯の長さ方向を複数の領域に分割し、前記冷却設備において冷却される際の各領域の温度履歴を算出する温度履歴算出部と、
前記温度履歴算出部によって算出された各領域の温度履歴に基づいて、前記冷却設備において冷却される際の各領域の変態履歴を算出する変態履歴算出部と、
前記変態履歴算出部によって算出された各領域の変態履歴に基づいて、各領域の変態完了後のα粒径を算出するα粒径算出部と、
を備え、
前記α粒径算出部は、変態が開始されてから変態率が所定値以上になるまでの時間を変数として含むα粒径予測モデル式を用いて変態完了後のα粒径を算出すること
を特徴とする結晶粒径予測装置。
【請求項５】
鋼帯の搬送方向に配置された冷却設備において鋼帯に冷却水を噴射することによって鋼帯を冷却することにより製造される鋼帯のα粒径を予測する結晶粒径予測プログラムであって、
鋼帯の長さ方向を複数の領域に分割し、前記冷却設備において冷却される際の各領域の温度履歴を算出する温度履歴算出処理と、
前記温度履歴算出処理によって算出された各領域の温度履歴に基づいて、前記冷却設備において冷却される際の各領域の変態履歴を算出する変態履歴算出処理と、
前記変態履歴算出処理によって算出された各領域の変態履歴に基づいて、各領域の変態完了後のα粒径を算出するα粒径算出処理と、
をコンピュータに実行させ、
前記α粒径算出処理は、変態が開始されてから変態率が所定値以上になるまでの時間を変数として含むα粒径予測モデル式を用いて変態完了後のα粒径を算出する処理を含むこと
を特徴とする結晶粒径予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、鋼帯の搬送方向に配置された冷却設備において鋼帯に冷却水を噴射することによって鋼帯を冷却することにより製造される鋼帯のα粒径を予測する結晶粒径予測方法、結晶粒径予測装置、及び結晶粒径予測プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、衝突時における乗員の安全性の確保や車体の軽量化による燃費の改善を目的として、高強度、且つ、加工性に優れた鋼板が車両の構造部材として積極的に利用されるようになっている。しかしながら、鋼板の強度を上げることと鋼板の加工性を上げることとは両立しにくい。また、製造コスト面では、鋼板に添加する副原料の量をできるかぎり少なく抑えて、高強度、且つ、加工性に優れた鋼板を製造することが望まれる。このような背景から、鋼板の結晶粒径、特にα粒径を微細化することによって、高強度、且つ、加工性に優れた鋼板を製造する方法が提案されている。結晶粒径の微細化は、鋼板の冷却方法や圧延方法を調整するだけでもある程度達成できる。このため、この方法によれば、鋼板に添加する副原料の量を少なく抑えて製造コストを削減することができる。
【０００３】
ところで、圧延鋼板は、加速しながら全長が１千メートル程度になるまで圧延される。このため、上記の方法を利用して圧延鋼板の全長にわたって均一な微細結晶粒径組織を得るためには、圧延鋼板の全長にわたって冷却条件や圧延条件を適切に制御，管理する必要がある。そこで、このような制御，管理を実現するために、以下に示すモデル式（１），（２）を利用して圧延鋼板のα粒径を予測する方法が提案されている。なお、モデル式（１），（２）中のパラメータγ，ｃｒ，Ｔ５，Ｗｆはそれぞれ、初期γ粒径，前段冷却速度，５％変態温度，及びフェライト相分率を示す。
α粒径＝0.38+0.18*γ+1.4*cr-1/2      …（１）
α粒径＝(5.51*1010*γ1.75*exp(-21430/T5)*Wf)1/3      …（２）
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平４−４９１１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記モデル式（１），（２）を利用したα粒径の予測方法によれば、フェライト相以外の相を含む結晶組織を有する圧延鋼板のα粒径を高精度に予測することはできない。このため、フェライト相以外の相を含む結晶組織を有する圧延鋼板のα粒径を高精度に予測可能な技術の提供が期待されていた。
【０００６】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、フェライト相以外の相を含む結晶組織を有する鋼板のα粒径を高精度に予測可能な結晶粒径予測方法、結晶粒径予測装置、及び結晶粒径予測プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る結晶粒径予測方法は、鋼帯の搬送方向に配置された冷却設備において鋼帯に冷却水を噴射することによって鋼帯を冷却することにより製造される鋼帯のα粒径を予測する結晶粒径予測方法であって、鋼帯の長さ方向を複数の領域に分割し、前記冷却設備において冷却される際の各領域の温度履歴を算出する温度履歴算出ステップと、前記温度履歴算出ステップによって算出された各領域の温度履歴に基づいて、前記冷却設備において冷却される際の各領域の変態履歴を算出する変態履歴算出ステップと、前記変態履歴算出ステップによって算出された各領域の変態履歴に基づいて、各領域の変態完了後のα粒径を算出するα粒径算出ステップと、を含み、前記α粒径算出ステップは、変態が開始されてから変態率が所定値以上になるまでの時間を変数として含むα粒径予測モデル式を用いて変態完了後のα粒径を算出するステップを含む。
【０００８】
上記課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る結晶粒径予測装置は、鋼帯の搬送方向に配置された冷却設備において鋼帯に冷却水を噴射することによって鋼帯を冷却することにより製造される鋼帯のα粒径を予測する結晶粒径予測装置であって、鋼帯の長さ方向を複数の領域に分割し、前記冷却設備において冷却される際の各領域の温度履歴を算出する温度履歴算出部と、前記温度履歴算出部によって算出された各領域の温度履歴に基づいて、前記冷却設備において冷却される際の各領域の変態履歴を算出する変態履歴算出部と、前記変態履歴算出部によって算出された各領域の変態履歴に基づいて、各領域の変態完了後のα粒径を算出するα粒径算出部と、を備え、前記α粒径算出部は、変態が開始されてから変態率が所定値以上になるまでの時間を変数として含むα粒径予測モデル式を用いて変態完了後のα粒径を算出する。
【０００９】
上記課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る結晶粒径予測プログラムは、鋼帯の搬送方向に配置された冷却設備において鋼帯に冷却水を噴射することによって鋼帯を冷却することにより製造される鋼帯のα粒径を予測する結晶粒径予測プログラムであって、鋼帯の長さ方向を複数の領域に分割し、前記冷却設備において冷却される際の各領域の温度履歴を算出する温度履歴算出処理と、前記温度履歴算出処理によって算出された各領域の温度履歴に基づいて、前記冷却設備において冷却される際の各領域の変態履歴を算出する変態履歴算出処理と、前記変態履歴算出処理によって算出された各領域の変態履歴に基づいて、各領域の変態完了後のα粒径を算出するα粒径算出処理と、をコンピュータに実行させ、前記α粒径算出処理は、変態が開始されてから変態率が所定値以上になるまでの時間を変数として含むα粒径予測モデル式を用いて変態完了後のα粒径を算出する処理を含む。
【発明の効果】
【００１０】
本発明に係る結晶粒径予測方法、結晶粒径予測装置、及び結晶粒径予測プログラムによれば、フェライト相以外の相を含む結晶組織を有する鋼板のα粒径を高精度に予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、本発明の一実施形態である熱間圧延ラインの構成を示す模式図である。
【図２】図２は、図１に示すランナウト冷却設備の構成を示す模式図である。
【図３】図３は、本発明の一実施形態である結晶粒径予測装置の構成を示すブロック図である。
【図４】図４は、本発明の一実施形態である結晶粒径予測処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】図５は、セグメントの温度及び相分率の時間変化を示す図である。
【図６】図６は、本発明の一実施形態である結晶粒径予測処理によって算出されたα粒径の予測値と実測値との関係を示す図である。
【図７】図７は、従来技術によって算出されたα粒径の予測値と実測値との関係を示す図である。
【図８】図８は、従来技術によって算出されたα粒径の予測値と実測値との関係を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照して、本発明の一実施形態である結晶粒径予測方法及び結晶粒径予測装置について説明する。
【００１３】
〔熱間圧延ラインの構成〕
始めに、図１，２を参照して、本発明の一実施形態である結晶粒径予測方法及び結晶粒径予測装置が結晶粒径を予測する対象とする熱延鋼板の製造ライン（熱間圧延ライン）の構成について説明する。但し、本発明の一実施形態である結晶粒径予測方法及び結晶粒径予測装置が結晶粒径を予測する対象とする鋼板は、熱延鋼板に限定されることはない。
【００１４】
図１は、本発明の一実施形態である熱間圧延ラインの構成を示す模式図である。図１に示すように、本発明の一実施形態である熱間圧延ライン１では、連続鋳造機２で鋳造された帯状の鋼帯３は、加熱炉４において加熱され、粗圧延機５と仕上圧延機６とによって数ミリの厚さまで圧延され、ランナウト冷却設備７において冷却された後、コイラー８によってコイル状に巻き取られる。
【００１５】
図２は、図１に示すランナウト冷却設備７の構成を示す模式図である。図２に示すように、ランナウト冷却設備７では、仕上圧延機６によって圧延された鋼帯３は、鋼帯３の搬送方向（長さ方向）に配列された複数のバンク７１によって水冷される。バンク７１とは、ノズル７２を有するヘッダ７３と呼ばれる配水管を複数あわせた総称であり、鋼帯３はノズル７２から噴出される冷却水７４によって冷却される。また、ランナウト冷却設備７には、鋼帯３の搬送方向に複数の温度計７５が配設されている。各温度計７５は、所定周期毎に鋼帯３の温度を計測し、通信ケーブル等によって構成される伝送ケーブル７６を介して計測された温度のデータを図示しないプロセスコンピュータに送信する。そして、図示しないプロセスコンピュータは、鋼帯３の温度に基づいて冷却水７４の出し切りをバンク単位で制御する。なお、以下では、鋼帯３を仮想的に数百ｍｍピッチに分割して取り扱い、分割された各鋼帯をセグメントＳと称する。
【００１６】
〔結晶粒径予測装置の構成〕
次に、図３を参照して、本発明の一実施形態である結晶粒径予測装置の構成について説明する。図３は、本発明の一実施形態である結晶粒径予測装置の構成を示すブロック図である。
【００１７】
図３に示すように、本発明の一実施形態である結晶粒径予測装置１００は、装置本体１０１と、製造実績データベース（ＤＢ）１０２と、を備えている。
【００１８】
装置本体１０１は、パーソナルコンピュータやワークステーション等の情報処理装置によって構成され、演算処理部１１０と、ＲＡＭ１２０と、ＲＯＭ１３０と、これらを結ぶバス配線１４０とを有している。演算処理部１１０は、ＣＰＵ等の演算処理装置によって構成され、ＲＯＭ１３０内に記憶されている粒径予測プログラム１３１を実行することによって、データ読込部１１１，温度履歴算出部１１２，変態履歴算出部１１３，α粒径算出部１１４，及び出力部１１５として機能する。これら各部の機能については後述する。ＲＡＭ１２０は、製造実績ＤＢ１０２から読み込まれた情報等の演算処理部１１０が実行する処理に関係するデータや制御プログラムを一時的に記憶する記憶装置であり、演算処理部１１０のワーキングエリアとして機能する。ＲＯＭ１３０は、後述する結晶粒径予測処理を実現する粒径予測プログラム１３１等の制御プログラムや制御データを記憶する。
【００１９】
製造実績ＤＢ１０２は、バス配線を介して装置本体１０１に接続され、伝送ケーブル７６を介してランナウト冷却設備７におけるバンク７１や温度計７５及びオペレータガイダンスコンピュータ１０３に接続されている。製造実績ＤＢ１０２には、過去に製造された鋼帯３に関する製造実績情報が格納されている。製造実績情報には、鋼帯３の製品番号，材料組織情報（α粒径，フェライト分率，変態直前γ粒径），操業条件（計測温度，通板速度パターン，バンク噴出パターン），製品緒元（幅，厚さ，鋼種，成分）等の情報が含まれる。製造実績情報は、伝送ケーブル７６を介して接続されている図示しない製造管理コンピュータによって随時更新される。
【００２０】
なお、通板速度パターンとは、ランナウト冷却設備７に装入されてからコイラー８で巻き取られるまでの鋼帯３の速度の時間変化を示すものである。また、バンク噴出パターンとは、各バンク７１における冷却水７４の噴出のオン／オフを示す数列を意味し、例えばバンク７１の総数が１６である場合には“1000 1000 1000 0000”のように表される。ここで、数列の値１，０はそれぞれ冷却水７４の噴出のオン及びオフを示し、数列の左から右に向かって順に仕上圧延機６側のバンク７１からコイラー８側のバンク７１における冷却水７４の噴出のオン／オフを示している。
【００２１】
〔結晶粒径予測処理〕
このような構成を有する結晶粒径予測装置１００は、以下に示す結晶粒径予測処理を実行することによって、フェライト相以外の相を含む結晶組織を有する鋼帯３のα粒径を高精度に予測する。以下、図４に示すフローチャートを参照して、この結晶粒径予測処理を実行する際の結晶粒径予測装置１００の動作について説明する。
【００２２】
図４は、本発明の一実施形態である結晶粒径予測処理の流れを示すフローチャートである。図４に示すフローチャートは、鋼帯３の製品番号，材料組織情報（変態直前γ粒径），操業条件（計測温度，通板速度パターン，バンク噴出パターン），及び製品緒元（幅，厚さ，鋼種，成分）に関する情報が製造実績ＤＢ１０２に入力されたタイミングで開始となる。すなわち、この結晶粒径予測処理は、鋼帯３がコイラー８に巻き取られ、鋼帯３の製造が完了した直後に開始される。この結晶粒径予測処理は、鋼帯３の各セグメントＳについて実行される。
【００２３】
ステップＳ１の処理では、データ読込部１１１が、製造実績ＤＢ１０２から鋼帯３の製品番号，操業条件（計測温度，通板速度パターン，バンク噴出パターン），及び製品緒元（幅，厚さ，鋼種，成分）に関する情報を読み込む。これにより、ステップＳ１の処理は完了し、結晶粒径予測処理はステップＳ２の処理に進む。
【００２４】
ステップＳ２の処理では、温度履歴算出部１１２が、ステップＳ１の処理によって読み込まれた操業条件に関する情報と仕上温度計（ランナウト冷却設備７の最上流側の温度計）７５を通過してからｔ秒後のセグメントＳの温度を求めるための以下に示す数式（３）とを用いて、仕上温度計７５を通過してからコイラー８で巻き取られるまでのセグメントＳの温度履歴を算出する。具体的には、温度履歴算出部１１２は、図５に示すグラフ上の点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４におけるセグメントＳの温度と数式（３）とを用いて、セグメントＳの温度履歴を示す曲線Ｌ１を算出する。なお、図５に示すグラフの横軸は仕上温度計７５の直下を通過した時間を０秒として対数目盛で表記した時間あり、図５に示す上のグラフの縦軸はセグメントＳの温度を示し、図５に示す下のグラフの縦軸はセグメントＳの相分率（変態率）を示している。これにより、ステップＳ２の処理は完了し、結晶粒径予測処理はステップＳ３の処理に進む。
T(t+p)=T(t)+f(wp(t,t+p),v(t,t+p),T(t),p)      …（３）
【００２５】
ここで、数式（３）中、Ｔ（ｔ）は時間ｔ秒の時のセグメントＳの温度を示し、ｗｐ（ｔ，ｔ＋ｐ）は時間ｔ秒から時間ｔ＋ｐ秒までの間にセグメントＳに噴出される冷却水７４の水量を示し、ｖ（ｔ）は時間ｔ秒から時間ｔ＋ｐ秒までの間のセグメントＳの平均速度を示し、ｔは仕上温度計７５の直下を通過した時を０秒とした時の経過時間を示し、ｐは仕上温度計７５の直下を通過してからコイラー８で巻き取られるまでの間のセグメントＳの温度変化をどれだけ細かな時間間隔で求めるかを決める刻み時間を示している。
【００２６】
また、数式（３）において、ｆ（ｗｐ，ｖ，Ｔ，ｐ）は、温度Ｔ（ｔ）であるセグメントＳが水量ｗｐの水を噴射されながら速度ｖで時間ｐだけ搬送された時の降下温度を計算する関数を表す。関数ｆとしては、一般的に知られている、温度が異なる２つの物質が互いに接した時の温度変化を表す熱伝達関数を用いることができる。なお、本実施形態では、セグメントＳの板厚方向における温度分布は均一であるとしているが、板厚方向にさらにセグメントＳを分け、熱伝達関数と板厚方向のセグメントＳに対する熱伝導方程式を連成させることによって、セグメントＳの板厚方向の温度分布を計算してもよい。
【００２７】
ステップＳ３の処理では、変態履歴算出部１１３が、ステップＳ１の処理によって読み込まれた製品緒元に関する情報と、ステップＳ２の処理によって算出された仕上温度計７５の直下を通過してからコイラー８で巻き取られるまでのセグメントＳの温度履歴と、以下の数式（４）に示す相変態モデル式とを用いて、仕上温度計７５の直下を通過してからコイラー８で巻き取られるまでのセグメントＳの変態履歴を算出する。ここで、数式（４）中、ｔは仕上温度計７５の直下を通過した時を０秒とした時の経過時間であり、ｐは仕上温度計７５の直下を通過してからコイラー８で巻き取られるまでの間の相分率の変化をどれだけ細かな時間間隔で求めるかを決める刻み時間を示し、Ｒ（ｔ）は時間ｔ秒の時のフェライト相分率（％）を示し、ｇ（Ｔ（ｔ），ｔ，ｐ）は温度Ｔ（ｔ）で時間ｔ秒から時間ｐ秒だけ経過した時のフェライト相分率の増加量（％）、つまり、温度Ｔ（ｔ）で時間ｔ秒から時間ｐ秒だけ経過した時のフェライト変態量（％）を示す。また、時間０秒の時はフェライト変態が進行していないものとみなし、Ｒ（０）＝０とする。
R(t+p)=R(t)+g(T(t),t,p)      …（４）
【００２８】
なお、数式（４）において、Ｔ（ｔ）はステップＳ２の処理によって算出された温度履歴Ｔ（ｔ）を示し、ｇ（Ｔ（ｔ），ｔ，ｐ）は、時間ｔ秒の時に温度Ｔ（ｔ）であるセグメントＳを時間ｐの間だけ等温保持した時の等温変態を計算する関数である。関数ｇとしては、実験式により求められた回帰式や熱力学に基づく公知の理論物理式等を用いることができる。なお、本実施形態では、フェライト相分率を求める関数を例に挙げたが、パーライト相，ベイナイト相，マルテンサイト相等の他の相に対しても式（４）と同様の考えに基づいた数式によって相分率を求めてもよい。これにより、ステップＳ３の処理は完了し、結晶粒径予測処理はステップＳ４の処理に進む。
【００２９】
ここで、図５を参照して、上記ステップＳ４の処理の具体例について説明する。このステップＳ４の処理では、変態履歴算出部１１３は、図５に示すように、ステップＳ２の処理によって算出された温度履歴曲線Ｌ１と数式（４）とを用いて、下のグラフに示される相分率を算出する。上のグラフにおけるフェライトノーズＬ２，パーライトノーズＬ３，ベイナイトノーズＬ４，及びマルテンサイトノーズＬ５は、各相の変態開始ポイントを表しており、温度履歴曲線Ｌ１がこれらノーズに達するまでは数式（４）中のｇ（Ｔ（ｔ），ｔ，ｐ）の値は０となる。図５に示す例では、セグメントＳの温度が７５０度、経過時間２秒あたり（交点Ａ）からフェライト変態が開始している。相は、フェライト相、パーライト相、ベイナイト相、マルテンサイト相を想定しており、図５に示す例では、フェイラト相とパーライト相が析出され、変態完了時はフェライト相８０％、パーライト相２０％となったことを表している。
【００３０】
ステップＳ４の処理では、α粒径算出部１１４が、ステップＳ１の処理によって読み込まれた変態直前γ粒径と、ステップＳ３の処理によって算出された仕上温度計７５の直下を通過してからコイラー８で巻き取られるまでのセグメントＳの変態履歴と、以下の数式（５）に示すα粒径予測モデル式とを用いて、変態完了後のα粒径Ｄαを算出する。なお、数式（５）中、Ｄαは変態完了後のα粒径を示し、ＤγはステップＳ１の処理によって読み込まれた変態直前γ粒径を示し、ＴはステップＳ３の処理によって算出された仕上温度計７５の直下を通過してからコイラー８で巻き取られるまでの変態履歴を時間０秒から順に検索していき、変態率が初めてＮ％（Ｎ=１〜１００）を超えたときのセグメントＳの温度を示している。ｔは、ステップＳ３の処理によって算出された仕上温度計７５の直下を通過してからコイラー８で巻き取られるまでの変態履歴を時間０から順に検索していき、変態開始を０秒としたときの変態が開始されてから変態率が初めてＭ％（Ｍ＝１〜１００）を超えるまでの経過時間である。ＷｆはステップＳ３の処理によって算出された変態完了時のフェライト相の分率を示し、ａ１，ａ２，ａ３は調整パラメータを示す。これにより、ステップＳ４の処理は完了し、結晶粒径予測処理はステップＳ５の処理に進む。
Ｄα＝｛a1*Dγ*exp(-a2/T)*ta3*Wf｝1/3      …（５）
【００３１】
ステップＳ５の処理では、出力部１１５が、ステップＳ４の処理によって算出された変態完了後のα粒径Ｄαを製造実績ＤＢ１０２に格納する。これにより、ステップＳ５の処理は完了し、一連の結晶粒径予測処理は終了する。以後、製造実績ＤＢ１０２に格納された変態完了後のα粒径予測値は、オペレータガイダンスコンピュータ１０３等に伝送され、操業改善や操業条件の設定のための情報として、又は、バンク７１の動作を制御するプロセスコンピュータにおける冷却制御装置の制御モデルとして活用される。また、α粒径予測値と引張強度、降伏強度、伸び、穴広げ性、深絞り性、及び靭性等の鋼帯３の材質特性値とを関連付けして記憶しておき、データベースモデリング技術を利用してα粒径予測値から鋼帯３の材質特性値を予測するようにしてもよい。
【００３２】
〔実験例〕
図６は、本発明の一実施形態である結晶粒径予測処理によって算出されたα粒径予測値の予測精度を示す図であり、横軸及び縦軸はそれぞれα粒径の実績値及び予測値を表している。なお、調整パラメータａ１，ａ２，ａ３やＮ％，Ｍ％の値はＣ−Ｓｉ−Ｍｎ鋼に合わせて調整した。図６に示すように、本発明の一実施形態である結晶粒径予測処理によって算出されたα粒径予測値の予測精度Ｒは０．６５であった。これに対して、図７に示すように、従来技術であるモデル式（１）を用いて算出されたα粒径予測値の予測精度Ｒは０．３０であり、図８に示すように、従来技術であるモデル式（２）を用いて算出されたα粒径予測値の予測精度Ｒは０．４８であった。以上のことから、本発明の一実施形態である結晶粒径予測処理によれば、フェライト相以外の相を含む結晶組織を有する鋼帯３のα粒径を高精度に予測することができることが証明された。
【００３３】
古典核生成理論によれば、α変態は、母相となる変態直前γ粒径とギブスの自由エネルギーからモデル化された核生成速度及び核成長速度とによって表現される。本発明の一実施形態である結晶粒径予測処理ではこれらの情報を取り入れたモデルを使用しているために、良好な予測精度が得られたと考えられる。特に、モデル式（２）を用いた従来技術では核成長速度を一定としてモデルを構築しているのに対して、本発明の一実施形態である結晶粒径予測処理では核成長速度をモデルパラメータとして設定している。すなわち、本発明の一実施形態である結晶粒径予測処理では核成長速度の影響を考慮しているため、良好な予測精度が得られたと考えられる。
【００３４】
以上の説明から明らかなように、本発明の一実施形態である結晶粒径予測処理によれば、温度履歴算出部１１２が、ランナウト冷却設備７において冷却される際の各セグメントＳの温度履歴を算出し、変態履歴算出部１１３が、温度履歴算出部１１２によって算出された各セグメントＳの温度履歴に基づいて、ランナウト冷却設備７において冷却される際の各セグメントＳの変態履歴を算出し、α粒径算出部１１４が、変態履歴算出部１１３によって算出された各セグメントＳの変態履歴に基づいて、各セグメントＳの変態完了後のα粒径を算出する。そして、α粒径算出部１１４は、変態が開始されてから変態率が所定値以上になるまでの時間を変数として含むα粒径予測モデル式を用いて変態完了後のα粒径を算出する。これにより、フェライト相以外の相を含む結晶組織を有する鋼帯３のα粒径を高精度に予測することができる。
【００３５】
以上、本発明者によってなされた発明を適用した実施の形態について説明したが、本実施形態による本発明の開示の一部をなす記述及び図面により本発明は限定されることはない。すなわち、本実施形態に基づいて当業者などによりなされる他の実施の形態、実施例及び運用技術などは全て本発明の範疇に含まれる。
【符号の説明】
【００３６】
１  熱間圧延ライン
２  連続鋳造機
３  鋼帯
４  加熱炉
５  粗圧延機
６  仕上圧延機
７  ランナウト冷却設備
８  コイラー
７１  バンク
７２  ノズル
７３  ヘッダ
７４  冷却水
７５  温度計
７６  伝送ケーブル
１００  結晶粒径予測装置
１０１  装置本体
１０２  製造実績データベース（ＤＢ）
１１０  演算処理部
１１１  データ読込部
１１２  温度履歴算出部
１１３  変態履歴算出部
１１４  α粒径算出部
１１５  出力部
１２０  ＲＡＭ
１３０  ＲＯＭ
１３１  粒径予測プログラム
１４０  バス配線
Ｓ  セグメント
【図１】
0005803138.tif 000002
【図２】
0005803138.tif 000003
【図３】
0005803138.tif 000004
【図４】
0005803138.tif 000005
【図５】
0005803138.tif 000006
【図６】
0005803138.tif 000007
【図７】
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【図８】
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