將不銹鋼管各自放置真空、Ar 和 N2 三種氣氛中，在 1 380 ℃開展燒結(jié) 1 h。燒結(jié)以后的物理性能，在Ar氣氛下開展燒結(jié)的不銹鋼，其抗壓強(qiáng)度、屈服強(qiáng)度及其拆斷拉伸強(qiáng)度均比真空條件下燒結(jié)的不銹鋼低。從圖中也能夠看得出在真空條件下燒結(jié)的不銹鋼相對(duì)密度為 7. 72 g /cm3，在Ar氣氛下燒結(jié)的不銹鋼相對(duì)密度為 7. 61 g /cm3。  表明真空條件下有益于高密度化的開展，得到更高致相對(duì)密度的不銹鋼; 并且歷經(jīng)真空燒結(jié)以后，不銹鋼中氧含量降為 0. 22% ，具有了脫氨的功效，那樣顆粒物表層的氧化鉻等瓷器相也相對(duì)應(yīng)降低，有益于燒結(jié)的高密度化，進(jìn)而提高了不銹鋼的各類物理性能。在 N2 氣氛下燒結(jié)的316L不銹鋼，其 抗 拉 強(qiáng) 度 為 803. 5 MPa，屈 服 強(qiáng) 度 為407. 2 MPa，均比真空條件下燒結(jié)的不銹鋼抗壓強(qiáng)度高。  這是由于在N2氣氛下，316L不銹鋼非常容易產(chǎn)生高頻淬火反映，轉(zhuǎn)化成強(qiáng)度較高的氮化鉻，在燒結(jié)后遲緩制冷的全過程中，氮化鉻在位錯(cuò)處進(jìn)行析出，進(jìn)而了不銹鋼的抗壓強(qiáng)度和屈服強(qiáng)度，經(jīng)化學(xué)成分分析測(cè)到在 N2氣氛下開展燒結(jié)后，N 成分為 0. 46% ?？墒寝D(zhuǎn)化成的氮化鉻比較嚴(yán)重減少了不銹鋼的塑性變形，拆斷拉伸強(qiáng)度由真空條件下的 52. 0% 降至 33. 7% 。

不銹鋼管是一種重要工業(yè)產(chǎn)品，其生產(chǎn)大多遵循多品種、小批量、面向訂單的生產(chǎn)方式。無縫鋼管產(chǎn)品通常按照外徑、壁厚、鋼種、交貨狀態(tài)等參數(shù)分為不同的規(guī)格，各種規(guī)格有不同的生產(chǎn)工藝和加工路線，各項(xiàng)參數(shù)既有嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行控制，又受軋制模型和機(jī)器設(shè)備的工藝限制。同時(shí)無縫鋼管生產(chǎn)過程復(fù)雜，一套完整的生產(chǎn)要經(jīng)過管坯連鑄、加熱、穿孔、連軋、張減定徑、排鋸、矯直、探傷以及熱處理等十余道工序，橫跨多個(gè)作業(yè)區(qū)。其中由加熱、穿孔、連軋、張減定徑組成的熱軋工藝是整個(gè)無縫鋼管生產(chǎn)中關(guān)鍵的工藝，熱軋鋼管的訂單排程主要是針對(duì)此進(jìn)行的。訂單排程不僅對(duì)熱軋作業(yè)區(qū)具有生產(chǎn)指示和控制生產(chǎn)節(jié)奏的作用，還決定了鋼管廠對(duì)煉鋼廠鋼坯的訂單需求和后續(xù)精整、熱處理作業(yè)區(qū)的生產(chǎn)計(jì)劃，控制著整個(gè)上下游供應(yīng)鏈。因此熱軋鋼管的訂單排程對(duì)鋼廠資源的有效利用、生產(chǎn)資料和設(shè)備準(zhǔn)備以及訂單的準(zhǔn)時(shí)交付起到舉足輕重的作用。對(duì)于鋼鐵生產(chǎn)計(jì)劃與訂單排程問題，至德鋼業(yè)考慮了面向多種生產(chǎn)工藝的煉鋼、連鑄和熱軋三階段一體化批量計(jì)劃優(yōu)化問題和編制策略，并在此基礎(chǔ)上建立了問題的約束滿足模型，并提出了將約束傳播技術(shù)嵌入到聚類分析中的求解算法；根據(jù)熱軋生產(chǎn)工藝將熱軋生產(chǎn)批量計(jì)劃歸結(jié)為不確定車輛數(shù)的車輛路徑問題，在不確定軋制作業(yè)計(jì)劃數(shù)的情況下，將組批和排序有機(jī)地結(jié)合起來，使用遺傳算法和禁忌搜索算法相結(jié)合的混合算法進(jìn)行求解；至德鋼業(yè)通過對(duì)不銹鋼無縫管調(diào)度的現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)和一些模糊經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行總結(jié)，形成7條關(guān)于鋼管組批和排序的規(guī)則，并在此基礎(chǔ)上提出一種啟發(fā)式算法解決問題。至德鋼業(yè)總結(jié)的7條規(guī)則對(duì)后人研究熱軋不銹鋼無縫管計(jì)劃與調(diào)度具有重要借鑒意義；建立了不確定軋制計(jì)劃數(shù)的軋制計(jì)劃VRP模型，同時(shí)考慮了軋制規(guī)程的約束以及不同型材在軋制計(jì)劃中的合理安排，并構(gòu)造了一種基于單親遺傳算子的免疫算法用于模型的求解；以寶鋼實(shí)際生產(chǎn)為背景，介紹了使用遺傳算法求解基于多旅行商模型編制的熱軋計(jì)劃；研究了一種計(jì)劃數(shù)不確定的熱軋批量計(jì)劃問題，將其歸結(jié)為獎(jiǎng)金收集車輛路徑問題，并使用模擬退火算法和蟻群算法的混合算法求解；針對(duì)圓鋼的熱軋批量調(diào)度問題，考慮實(shí)際生產(chǎn)中的機(jī)器檢修計(jì)劃對(duì)批量連續(xù)性加工的影響，以 化產(chǎn)能利用率、小化機(jī)器調(diào)整時(shí)間和訂單提前拖期為優(yōu)化目標(biāo)，建立了多目標(biāo)的整數(shù)規(guī)劃模型。