根据冷镦钢行业技术进步需求，开展以下四个研究方向，具体内容如下：

研究方向一：冷镦钢无缺陷冶金的关键工艺技术研究

(1) 通过相应措施防止结晶器液面卷渣与连铸水口结瘤，并对高熔点脆性夹杂进行变性处理来减少其在钢中的危害。

(2) 通过电磁搅拌、控制冷却、末端压下来提高铸坯的内部质量，并找出目前冷镦钢浇铸时造成铸坯裂纹、卷渣、振痕等表面缺陷的形成机理。

研究方向二：热轧过程的模拟、预测与控制的关键技术研究

(1) 建立高温变形模型，为制定合理的产品加工工艺规程提供可靠的理论依据。

(2) 控制与优化晶粒尺寸，并通过加热温度与时间研究晶粒的长大行为，建立晶粒的长大模型。

(3) 轧制变形过程的模拟与仿真，通过调整参数，最终获得外形、尺寸等等级较高的冷镦钢热轧材。

(4) 建立相变模型，通过临界点测试及动静态CCT曲线的绘制，并利用有限元分析软件，结合生产线的生产实际，模拟与预测轧后冷却过程中的温度场及组织转变，以求得到理想的金属组织。

研究方向三：热处理过程的组织控制及工艺优化的关键技术开发

（1）根据冷镦钢最终组织和性能要求，提出冶炼和轧制流程中化学成分及热处理制度优化方案。

（2）针对高强、超高强冷镦钢，优化退火及可控气氛热处理工艺，缩短球化时间，确保晶粒尺寸大小均匀，减轻或消除表面脱碳缺陷，提高塑性、控制合适硬度，获得优良的冷成形性能。

（3）完善最终热处理工艺制度对产品组织、力学性能和疲劳性能的影响，通过合理调控炉温、炉内气氛和淬火介质，优化炉内零件布局，有效控制淬火过程引起的工件开裂或变形，最终获得性能优良的紧固件产品。

研究方向四：冷镦钢智慧生产制造的关键技术开发

(1) 拟利用信息存储、查询和故障报警等功能为冷墩钢提供监测技术。

(2) 利用高速摄像技术收集产品生产过程中存在的表面质量缺陷图片，采用图像识别技术分析、识别与冷墩钢的表面质量缺陷。

(3) 将冷墩钢的检测技术与表面质量缺陷分析与识别技术相融合，基于监测过程的异常报警信息来提高表面质量缺陷的分析与识别的准确度，提高生产过程的生产效率。