Review of Prediction Methods of Ferrite Content in Stainless Steel Weld Metal

YANG Haoquan; GUO Xiao; SONG Bei; LI Sushan; LV Xiaochun

doi:10.7512/j.issn.1001-2303.2023.05.15

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Review of Prediction Methods of Ferrite Content in Stainless Steel Weld Metal
Vol. 53, Issue 5, Pages: 99-106(2023)
Received：07 October 2022，

Revised：2023-04-21，

Published：25 May 2023
DOI： 10.7512/j.issn.1001-2303.2023.05.15
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杨昊泉，郭枭，宋北，等.不锈钢焊缝铁素体含量预测方法综述［J］.电焊机，2023，53（5）：99-106. DOI： 10.7512/j.issn.1001-2303.2023.05.15.

YANG Haoquan, GUO Xiao, SONG Bei, et al.Review of Prediction Methods of Ferrite Content in Stainless Steel Weld Metal[J].Electric Welding Machine, 2023, 53(5): 99-106. DOI： 10.7512/j.issn.1001-2303.2023.05.15.

摘要

铁素体含量对不锈钢焊缝的裂纹敏感性、耐蚀性和力学性能等有非常重要的影响，铁素体含量的准确预测是指导研发与生产的重要依据。多年来国内外学者和工程师开展了众多研究，其中Schaeffler图、DeLong图、WRC图在不同的历史阶段得到了广泛应用。本文结合预测方法原理，对比了不同方法的技术差异，剖析了Schaeffler图、DeLong图、WRC图铁素体预测图的衍变过程及背景依据，综述了以人工神经网络预测法等为代表的新型预测法原理及发展现状，提出了铁素体预测方法与大数据和人工智能相结合的展望。

Abstract

Stainless steel is widely used due to its excellent properties. The ferrite content has a very important influence on the crack sensitivity

corrosion resistance and mechanical properties of stainless steel welds. The accurate prediction of ferrite content is an important basis for guiding R&D and production. Scholars and engineers at home and abroad have carried out many studies over the years

among which Schaeffler diagrams

DeLong diagrams

and WRC diagrams have been widely used in different historical stages. Combining the principles of prediction methods

this paper compares the technical differences of different methods

analyzes the evolution process and background basis of the Schaeffler diagram

DeLong diagram

and WRC diagram ferrite prediction diagram

and summarizes the new prediction methods represented by artificial neural network prediction methods. Law principles and development status

put forward the prospect of combining ferrite prediction methods with big data and artificial intelligence.

关键词

Keywords

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