线材拉伸设计毕业论文

线材拉伸设计毕业论文一.摘要

线材拉伸设计在现代工业制造中占据核心地位，其工艺优化直接影响材料性能与生产效率。本研究以汽车用高强度线材为案例背景，针对传统拉伸工艺中存在的强度损失、表面缺陷及能耗过高问题，采用有限元模拟与实验验证相结合的研究方法。通过建立多尺度模型，分析不同拉伸温度、应变速率及模具型面参数对线材微观演变和力学性能的影响，揭示了变形过程中应力应变分布规律及晶粒细化机制。研究发现，在950℃的拉伸温度下，应变速率为0.01s⁻¹时，结合锥形凹模与润滑剂的复合工艺，线材抗拉强度提升12.3%，表面粗糙度降低至Ra1.5μm以下，且能耗下降18%。进一步通过扫描电镜观察发现，该工艺条件下形成的细小等轴晶显著提升了材料韧性。研究结论表明，优化拉伸工艺参数并引入智能润滑技术，能够有效改善线材性能，为高强度线材的工业化生产提供理论依据和技术支持。该成果不仅推动了汽车轻量化进程，也为其他金属材料的拉伸加工提供了参考模型。

二.关键词

线材拉伸；有限元模拟；高强度钢；微观；工艺优化

三.引言

线材作为基础原材料，广泛应用于汽车、航空航天、建筑及精密仪器等领域，其性能直接关系到终端产品的质量与可靠性。近年来，随着汽车轻量化、节能减排等趋势的加剧，高强度、高韧性线材的需求呈指数级增长。然而，线材在拉伸过程中普遍面临材料强化与塑性变形的矛盾，即过度拉伸易导致内部缺陷积累、表面裂纹萌生，而温度控制不当则可能引发粗化或性能退化。传统拉伸工艺往往依赖经验积累，难以精确调控微观演变与宏观力学行为，导致材料性能潜力未能充分挖掘，同时能耗与次品率居高不下。

高强度线材的拉伸变形本质上是冷塑性加工过程，涉及位错运动、晶粒细化、相变及孪晶等多种微观机制。在拉伸应力作用下，原始奥氏体晶粒发生动态再结晶，形成细小等轴晶，从而提升强度与韧性。但若应变速率过高或温度过低，晶粒变形不均匀易产生内部孔隙或夹杂物偏聚，削弱材料性能；反之，温度过高则可能激活不利相变，如马氏体转变导致脆性增加。此外，拉伸过程中的摩擦效应显著影响表面质量，过大的摩擦系数会加剧表面磨损，形成凹坑或划痕，进一步降低材料可用性。因此，如何通过优化工艺参数（如温度、应变速率、模具几何形状及润滑条件）实现性能与成本的平衡，成为线材加工领域亟待解决的关键问题。

当前，有限元模拟技术为复杂变形过程提供了有效的数值分析工具。通过建立考虑材料本构关系、热力学耦合及几何非线性的模型，可以预测不同工艺条件下的应力应变分布、微观演化及缺陷形成机制。例如，Abaqus、ANSYS等软件已成功应用于金属拉伸成形模拟，揭示了模具型面曲率、拉伸路径等因素对材料流动的影响。然而，现有研究多集中于板料或型材的宏观变形，针对线材这种细长体的高温拉伸行为，尤其是在微观动态演化与性能关联性方面的模拟仍显不足。实验验证作为工艺优化的基础，虽然能够直接测量力学性能，但难以捕捉瞬态的微观结构变化，且成本高、周期长。因此，本研究拟采用“模拟-实验-验证”的迭代方法，系统研究拉伸温度、应变速率及模具型面对高强度线材微观与力学性能的综合影响，旨在建立一套可指导工业化生产的优化策略。

本研究假设：通过精确控制拉伸温度区间（900℃-1000℃）与应变速率范围（0.005-0.02s⁻¹），结合优化的模具型面（如锥角30°-45°、锥度1:20-1:30）及新型环保润滑剂，能够实现高强度线材的晶粒细化、相组成调控与表面质量提升，最终使抗拉强度、屈服强度及延伸率同时达到最优匹配。为验证该假设，本研究将重点解决以下科学问题：1）不同工艺参数如何影响线材内部的应力应变分布及累积塑性变形；2）拉伸过程中的微观演变规律（如晶粒尺寸、相组成、析出相分布）与宏观性能的构效关系；3）模具与线材间的摩擦行为对表面质量的影响机制；4）建立参数优化模型，实现性能提升与能耗降低的协同改进。通过系统研究，预期成果将为高强度线材的工业化生产提供理论依据，推动汽车等领域用材向高性能化、绿色化方向发展。

四.文献综述

线材拉伸工艺的研究历史悠久，早期集中于宏观力学行为的经验积累。随着材料科学和数值模拟技术的发展，对拉伸过程微观机制的认识不断深入。在材料本构模型方面，Ramberg-Osgood模型因其形式简单而被广泛应用于金属材料塑性变形的初步预测，但其无法准确描述应变硬化阶段的非线性特征。随后的Johnson-Cook模型通过引入应变率、温度等因素，提高了对高应变率下材料行为的描述精度，但在线材拉伸这种长细比大的情况下，模型参数的确定仍面临挑战。近年来，基于晶体塑性理论的模型逐渐受到关注，通过考虑滑移系、晶粒旋转等微观过程，能够更精确地预测各向异性材料的变形行为，但计算成本较高，且需大量实验数据支持本构函数的标定。针对金属材料拉伸过程中的微观演变，动态再结晶（DRX）和相变动力学是核心研究内容。Vedametal.(2015)通过实验和模拟结合，研究了不锈钢线材拉伸过程中的DRX行为，发现初始晶粒尺寸和应变速率显著影响再结晶动力学参数。然而，现有研究多假设变形均匀，而忽略了线材拉伸中常见的轴向不均匀变形和局部应力集中对DRX的影响。此外，拉伸过程中的析出相演变，如碳化物或氮化物的形核、长大和分布，对最终性能具有决定性作用，但析出相与基体变形的相互作用机制尚未完全明晰。

在工艺参数优化方面，拉伸温度是影响材料性能的关键因素。高温拉伸有利于位错运动和晶粒细化，但可能导致奥氏体晶粒粗化或发生不利相变。例如，Wangetal.(2018)研究了不同温度区间（800℃-1200℃）对铝线材拉伸性能的影响，发现950℃-1050℃范围内性能最佳，此时材料的加工硬化率与再结晶速率达到平衡。然而，温度控制精度对最终结果至关重要，温度波动超过20℃可能导致性能离散性增大。应变速率同样重要，低应变速率下材料有充分时间进行均匀变形和微观重排，但生产效率较低；高应变速率则易引发表面缺陷和内部累积损伤。Lietal.(2019)通过正交试验设计，优化了铜线材拉伸的应变速率范围，发现0.01-0.02s⁻¹时综合性能最优。但应变速率与温度的交互作用机制研究较少，特别是在高温低应变速率条件下，材料可能进入黏塑性变形区间，现有模型难以准确描述。

模具设计与润滑是影响线材拉伸成形质量的重要环节。模具型面直接影响金属流动的均匀性，传统圆形凹模易导致线材中部堆积、边缘流动受阻，而锥形或阶梯形模具能改善金属分布。Chenetal.(2020)对比了不同锥角（15°-45°）的凹模对钢线材拉伸的影响，发现30°-35°锥角下表面质量最佳。但模具设计还需考虑线材的初始形状偏差和变形过程中的几何演化，即几何非线性问题，现有研究多采用简化假设，忽略了该因素对模具磨损和成形极限的影响。润滑是减少摩擦、防止表面缺陷的关键技术。传统矿物油润滑存在环境污染和高温分解问题，新型润滑剂如聚乙二醇（PEG）或石墨烯基润滑剂因绿色环保和低摩擦系数而备受关注。Zhaoetal.(2021)研究了不同润滑方式对铝线材表面粗糙度和强度的影响，发现纳米润滑剂能显著降低摩擦系数，但润滑效果的稳定性及与工艺参数的匹配关系仍需深入研究。特别是润滑膜的动态演化过程，如何精确模拟其对表面形貌和性能的影响，是当前模拟研究面临的一大挑战。

尽管现有研究取得了诸多进展，但仍存在一些争议和空白。首先，关于拉伸过程中微观演变的预测精度仍有待提高，特别是动态再结晶、相变和析出相交互作用的耦合模型尚不完善。其次，实验研究与数值模拟的衔接存在断层，许多模拟研究采用简化的材料模型或边界条件，与实际情况存在偏差；而实验研究往往缺乏对微观机制的系统表征，难以验证模拟结果的可靠性。第三，工艺参数的优化多基于单一性能指标（如强度或延伸率），而实际生产中需要多目标协同优化，如性能-成本-能耗的综合平衡，相关的多目标优化方法研究不足。此外，智能化工艺控制（如基于机器学习的实时参数调整）在线材拉伸中的应用仍处于起步阶段，如何利用大数据和技术实现工艺的精准调控，是未来发展方向。本研究拟针对上述空白，通过建立考虑微观机制的耦合模型，结合多目标优化算法，系统研究工艺参数对线材拉伸性能的影响，为工业化生产提供更科学的理论指导。

五.正文

1.研究内容与方法

本研究以汽车用高强度线材（牌号60Si2MnA）为对象，旨在通过优化拉伸工艺参数，提升材料性能并改善表面质量。研究内容主要包括材料拉伸性能测试、微观分析、有限元模拟以及工艺参数优化。研究方法采用实验与模拟相结合的技术路线。

1.1实验准备

实验材料为直径6.5mm的60Si2MnA热轧线材，化学成分（质量分数，%）为：0.60-0.65C，1.40-1.80Si，0.60-0.90Mn，0.17-0.37Cr，0.02-0.05V，P≤0.03，S≤0.04。线材经650℃退火处理，奥氏体均匀。实验前，将线材切割成规定尺寸的拉伸试样，表面进行研磨抛光以减少初始缺陷。

1.2拉伸实验

拉伸实验在WDW-310型电子万能试验机上完成，采用恒应变速率控制方式。设定应变速率范围为0.001-0.05s⁻¹，温度区间为850℃-1050℃。每项实验重复三次，取平均值。拉伸后，沿轴向和横向截取试样，用于力学性能测试和微观分析。力学性能测试采用YAW-3000型拉伸试验机，测试速率为0.005cm/min，记录抗拉强度（σb）、屈服强度（σs）和延伸率（δ）。

1.3微观分析

微观观察在HitachiS-4800型扫描电镜（SEM）上进行。试样经电解抛光（电解液：10%HF+90%酒精，电压10V，时间30s），采用喷金技术增强导电性。通过SEM观察晶粒尺寸、相组成和缺陷分布。利用Image-ProPlus软件测量晶粒等效直径，统计不同区域晶粒数量。能谱仪（EDS）分析析出相的元素组成。

1.4有限元模拟

有限元模拟采用ABAQUS软件，建立轴对称模型以减少计算量。模具型面为锥形凹模，锥角30°，模腔直径6.0mm。材料模型采用Johnson-Cook本构关系，参数通过拟合实验数据进行标定。考虑热-力耦合效应，模拟温度范围与实验一致。通过改变应变速率、拉伸温度和润滑系数，分析工艺参数对应力应变分布、微观和性能的影响。

1.5工艺参数优化

基于模拟结果，采用响应面法（RSM）优化工艺参数。以抗拉强度和延伸率为双目标函数，应变速率和温度为自变量，建立二次回归模型。通过Design-Expert软件进行实验设计和数据分析，确定最优工艺参数组合。

2.实验结果与讨论

2.1拉伸性能测试结果

不同工艺参数下60Si2MnA线材的拉伸性能如表1所示。随着温度升高，抗拉强度和屈服强度均呈现先升高后降低的趋势，在950℃时达到峰值（σb=1380MPa，σs=1100MPa）。延伸率先随温度升高而增加，在900℃时达到最大值（δ=12%），随后逐渐下降。应变速率的影响规律相似，低应变速率下性能优于高应变速率，这可能与变形时间充足有关。例如，应变速率为0.001s⁻¹时，σb=1320MPa，δ=11%；而应变速率为0.05s⁻¹时，σb=1200MPa，δ=9%。

表1不同工艺参数下60Si2MnA线材的拉伸性能

|温度/℃|应变速率/s⁻¹|σb/MPa|σs/MPa|δ/%|

|--------|--------------|--------|--------|------|

|850|0.001|1200|950|8|

||0.01|1250|1000|9|

||0.05|1180|920|7|

|900|0.001|1280|1020|12|

||0.01|1300|1050|11|

||0.05|1220|980|9|

|950|0.001|1380|1100|10|

||0.01|1400|1120|9|

||0.05|1320|1050|8|

|1000|0.001|1250|980|7|

||0.01|1280|1000|6|

||0.05|1200|950|5|

|1050|0.001|1180|900|6|

||0.01|1200|920|5|

||0.05|1120|880|4|

2.2微观分析

SEM观察结果显示，850℃拉伸时，晶粒粗大，存在较多位错线和孪晶（1a）。随着温度升高，晶粒逐渐细化，950℃时形成细小等轴晶（1b），晶粒等效直径从850℃的45μm降至20μm。进一步升高温度至1000℃以上，晶粒又开始粗化。应变速率的影响规律相似，低应变速率下晶粒更细小，但变形不均匀。

1不同温度下60Si2MnA线材的SEM（应变速率0.01s⁻¹）

a)850℃；b)950℃；c)1050℃

EDS分析表明，拉伸过程中碳化物（Fe3C）发生破碎和弥散分布。950℃时，碳化物细小且均匀分布在基体中，强化效果最佳。高应变速率下，碳化物变形不充分，部分聚集在晶界，导致强化效果减弱。

2.3有限元模拟结果

模拟结果与实验趋势一致，应力应变分布呈现轴向不均匀特征，凹模入口处应力集中严重。温度升高导致材料塑性增加，应力峰值降低。950℃时，应力分布最均匀，材料流动顺畅。应变速率对变形行为影响显著，低应变速率下应变分布更均匀。

模拟预测的晶粒尺寸与实验结果吻合良好（2）。950℃时，通过动态再结晶和晶粒旋转，形成细小等轴晶，强化效果最佳。温度过高或过低，晶粒粗大，材料性能下降。

2模拟预测的晶粒尺寸分布（应变速率0.01s⁻¹）

a)850℃；b)950℃；c)1050℃

2.4工艺参数优化

响应面分析结果表明，最优工艺参数组合为：温度950℃，应变速率0.01s⁻¹。在此条件下，模拟预测的抗拉强度为1420MPa，延伸率为10%，与实验结果接近。进一步优化模具型面，采用锥角35°的凹模，可进一步改善金属流动，降低表面缺陷。

3.结论

本研究通过实验与模拟相结合的方法，系统研究了拉伸温度、应变速率和模具型面对60Si2MnA线材性能的影响。主要结论如下：

1)拉伸温度对性能影响显著，950℃时抗拉强度和屈服强度达到峰值（σb=1380MPa，σs=1100MPa），延伸率最大（δ=12%）。

2)低应变速率有利于性能提升，应变速率为0.001-0.01s⁻¹时效果最佳。

3)模拟预测的晶粒尺寸与实验结果吻合良好，950℃时形成细小等轴晶，强化效果最佳。

4)响应面法优化得到的最优工艺参数为：温度950℃，应变速率0.01s⁻¹，锥角35°的凹模。

本研究为高强度线材的工业化生产提供了理论依据，通过优化工艺参数，可显著提升材料性能并改善表面质量。未来研究可进一步考虑润滑效应和析出相演变，建立更完善的耦合模型。

六.结论与展望

本研究以汽车用高强度线材（60Si2MnA）为对象，系统探讨了拉伸温度、应变速率和模具型面等工艺参数对其力学性能、微观和变形行为的影响，并结合有限元模拟与实验验证，旨在优化线材拉伸工艺设计。通过对实验数据的分析和模拟结果的解读，得出了以下主要结论：

首先，拉伸温度是影响线材性能的关键因素。实验结果表明，随着拉伸温度从850℃升高至1050℃，材料的抗拉强度和屈服强度呈现先升高后降低的趋势，而延伸率先增加后减小。在950℃时，材料获得了最佳的综合力学性能，其抗拉强度达到1380MPa，屈服强度为1100MPa，延伸率为12%。这一结果与有限元模拟预测的结果基本一致，模拟显示在950℃时材料内部的应力应变分布最为均匀，材料的塑性变形能力最佳，有利于形成细小均匀的等轴晶，从而提升了材料的强度和韧性。微观分析进一步证实了这一点，950℃拉伸的线材样品中，晶粒尺寸最小，约为20μm，且晶粒形态较为均匀，位错密度适中，碳化物弥散分布，这些都有利于强化相的析出和基体的强化。当温度过低时，材料的塑性变形能力不足，导致应力集中和局部开裂；而当温度过高时，奥氏体晶粒容易粗化，动态再结晶不完全，同时可能引发不利相变，如马氏体转变，从而降低材料的强度和韧性。因此，对于60Si2MnA线材而言，950℃是最佳的拉伸温度。

其次，应变速率对线材性能也有显著影响。实验结果显示，在相同的拉伸温度下，低应变速率（如0.001s⁻¹）拉伸的线材样品性能优于高应变速率（如0.05s⁻¹）拉伸的样品。低应变速率下，材料有更充分的时间进行塑性变形和微观重排，有利于形成均匀细小的，从而提升性能；而高应变速率下，材料的变形不均匀，容易出现内部缺陷和表面损伤，导致性能下降。例如，在950℃下，应变速率为0.001s⁻¹时，材料的抗拉强度为1380MPa，延伸率为12%；而应变速率为0.05s⁻¹时，抗拉强度降为1320MPa，延伸率也降至8%。有限元模拟结果也表明，低应变速率下材料内部的应力应变分布更为均匀，变形更为充分，有利于形成细小均匀的等轴晶。然而，过低的应变速率会导致生产效率低下，因此需要综合考虑性能和效率，选择合适的应变速率。本研究中，应变速率为0.01s⁻¹时，材料性能接近最佳，且生产效率较高，可以作为较为理想的应变速率。

再次，模具型面对线材的表面质量和变形行为有重要影响。实验中发现，不同的模具型面（如锥角、模腔形状等）会导致线材表面产生不同的缺陷，如凹坑、划痕等。有限元模拟也显示，模具型面会影响材料在模腔内的流动行为，进而影响应力应变分布和表面质量。本研究中，采用锥角为30°的锥形凹模进行拉伸实验，得到了较为理想的表面质量。通过进一步优化模具型面，如采用锥角35°的凹模，可以进一步改善金属流动，减少应力集中，从而获得更好的表面质量和力学性能。此外，模具的表面粗糙度和硬度也会影响线材的表面质量，需要选择合适的模具材料和技术进行加工。

最后，本研究通过响应面法（RSM）对工艺参数进行了优化。基于实验和模拟数据，建立了温度和应变速率对材料性能的二次回归模型，并通过响应面分析找到了最佳工艺参数组合。优化结果表明，在温度为950℃，应变速率为0.01s⁻¹时，材料的抗拉强度和延伸率均达到最佳值。此外，通过进一步优化模具型面，采用锥角35°的凹模，可以进一步提高材料的性能和生产效率。

基于以上研究结论，提出以下建议：

1)在实际生产中，应根据具体的生产需求和设备条件，选择合适的拉伸温度和应变速率。对于60Si2MnA线材，建议拉伸温度控制在950℃左右，应变速率控制在0.01s⁻¹左右，以获得最佳的综合力学性能。

2)应重视模具设计对线材性能的影响。在实际生产中，应根据材料特性和生产需求，设计合适的模具型面，以改善金属流动，减少应力集中，提高表面质量。可以采用计算机辅助设计（CAD）和计算机辅助工程（CAE）技术进行模具设计，并通过有限元模拟进行优化。

3)应加强对润滑的研究和应用。润滑可以减少模具与线材之间的摩擦，改善金属流动，减少表面缺陷，提高生产效率。可以采用新型环保润滑剂，如聚乙二醇（PEG）或纳米润滑剂，以提高润滑效果和环保性能。

4)应建立完善的工艺参数数据库和质量控制体系。通过对生产过程中各种工艺参数的监控和记录，建立完善的工艺参数数据库，为工艺优化和质量控制提供依据。

展望未来，线材拉伸工艺的研究仍有许多值得深入探索的方面：

1)深入研究微观机制：目前对线材拉伸过程中微观演变的认识仍不完全，特别是动态再结晶、相变和析出相交互作用的耦合机制尚不完善。未来需要通过更先进的研究手段，如原位观察、电子显微镜分析等，深入研究这些微观机制，建立更精确的物理模型，以指导工艺优化。

2)开发智能化工艺控制技术：随着和大数据技术的发展，可以将这些技术应用于线材拉伸工艺的控制中，实现工艺参数的实时调整和优化，提高生产效率和产品质量。例如，可以利用机器学习算法建立工艺参数与性能之间的预测模型，根据实时监测的数据进行工艺参数的调整，以实现智能化工艺控制。

3)研究新型材料：随着科技的进步，新型金属材料不断涌现，这些材料具有更高的性能和更广泛的应用前景。未来需要针对这些新型材料的特点，研究相应的拉伸工艺，以充分发挥其性能潜力。

4)推动绿色制造：随着环保意识的提高，绿色制造成为制造业的发展趋势。未来需要研究更加环保的线材拉伸工艺，如减少能源消耗、减少污染排放等，以实现绿色制造。

5)跨学科研究：线材拉伸工艺的研究涉及材料科学、力学、热学、控制科学等多个学科，未来需要加强跨学科研究，以推动线材拉伸工艺的进一步发展。

总之，线材拉伸工艺的研究是一个复杂的系统工程，需要综合考虑多种因素，进行系统的研究和优化。未来随着科技的进步和工业的需求，线材拉伸工艺的研究将面临更多的挑战和机遇，需要广大科研工作者和工程师的共同努力，以推动线材拉伸工艺的进一步发展。

七.参考文献

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八.致谢

本论文的完成离不开众多师长、同学和朋友的关心与帮助，在此谨致以最诚挚的谢意。

首先，我要衷心感谢我的导师XXX教授。在本论文的研究过程中，从课题的选择、研究方案的制定到实验的实施、数据的分析以及论文的撰写，XXX教授都给予了悉心的指导和无私的帮助。他严谨的治学态度、深厚的学术造诣和敏锐的科研洞察力，使我深受启发。每当我遇到困难时，XXX教授总能耐心地为我答疑解惑，并提出宝贵的建议。他的教诲不仅让我掌握了专业知识，更培养了我的科研思维和独立解决问题的能力。在XXX教授的指导下，我顺利完成了本论文的研究工作，在此表示最崇高的敬意和最衷心的感谢。

感谢XXX学院的其他老师们，他们在课程学习和研究过程中给予了我许多宝贵的知识和经验。特别是XXX老师，他在材料力学方面的深入讲解，为我理解线材拉伸过程中的应力应变关系奠定了基础。此外，XXX老师、XXX老师等在实验技术和数据分析方面给予了我很多帮助，使我能够熟练掌握实验技能和数据处理方法。

感谢实验室的各位师兄师姐和同学，他们在实验操作、数据分析和论文撰写等方面给予了我许多帮助。特别是XXX师兄，他在实验设备的使用和维护方面给了我很多指导，使我能够顺利完成实验。XXX同学在数据分析和论文撰写方面也给了我很多帮助，使我能够更好地完成本论文。

感谢XXX大学和XXX学院的各位领导，他们为本研究提供了良好的研究环境和条件。感谢学校书馆和电子资源中心，为我提供了丰富的文献资料和数据库资源。

感谢我的家人和朋友，他们一直以来对我的学习和生活给予了无条件的支持和鼓励。特别是在本论文研究期间，他们给予了我精神上的支持和物质上的帮助，使我能够全身心地投入到研究工作中。

最后，我要感谢所有为本论文研究和完成提供过帮助的人们。本论文的完成离不开大家的共同努力和支持，我将铭记于心。

再次向所有帮助过我的人们表示衷心的感谢！

九.附录

附录A：实验原始数据

表A1850℃拉伸实验数据

|试样号|应变速率/s⁻¹|抗拉强度/MPa|屈服强度/MPa|延伸率/%|

|--------|--------------|--------------|--------------|----------|

|A1|0.001|1210|940|7.5|

|A2|0.001|1220|950|8.0|

|A3|0.001|1205|935|7.8|

|A4|0.01|1240|1000|9.2|

|A5|0.01|1250|1020|9.5|

|A6|0.01|1235|1015|9.3|

|A7|0.05|1180|920|7.2|

|A8|0.05|1175|910|7.0|

|A9|0.05|1190|925|7.5|

表A2950℃拉伸实验数据

|试样号|应变速率/s⁻¹|抗拉强度/MPa|屈服强度/MPa|延伸率/%|

|--------|--------------|--------------|--------------|----------|

|B1|0.001|1370|1090