2.1 CuCrZr合金高温流变曲线

如图2所示，在材料变形的初始阶段，所有真应力-真应变曲线均表现为应力随着应变量的递增而上升，直至达到一个峰值； 其中，加工硬化占据主导，产生原因主要为位错的增殖及其相互间的交互作用。随着应变量的增加，材料表现出了显著的稳态流变特性，表明动态软化效应与加工硬化作用之间达到了平衡状态^[27]。统计实验中不同变形条件下铜合金的峰值应力列于表2，流变应力峰值随着变形温度的上升呈现下降趋势，而随应变速率的上升呈现增高趋势，与文献[17]和[18]中CuCrZr合金的流变行为规律吻合，与动态再结晶机制密切相关。文献[28]和[29]所构建的CuCrZr合金的动态再结晶软化效应模型和动态再结晶动力学模型中的结论表明：在单一变量下，CuCrZr合金完成动态再结晶的时间随着变形温度的增加和应变速率的减小而减少。因此，应变速率相同时，变形温度越高，CuCrZr合金的完成动态再结晶的时间越短，峰值流变应力越小； 变形温度相同时，应变速率越低，CuCrZr合金完成动态再结晶的时间越短，峰值流变应力越小。

图2 不同变形条件下CuCrZr合金热变形的真应力-真应变曲线

Fig.2 True stress-true strain curves for CuCrZr alloy hot deformation at different deformed conditions

（a）0.01 s⁻¹；（b）0.1 s⁻¹；（c）1 s⁻¹；（d）10 s⁻¹

2.2 本构方程的建立

研究表明，Arrhenius型本构方程可以较好的描述热变形过程中合金流变应力与变形温度和应变速率之间的关系^[30]，其表示为：$\{\begin{array}{l}\dot{\epsilon }=A_1{\sigma }^{n_1}\text{exp(}-Q/RT\text{)},\text{(}\alpha \sigma <0.8\text{)}\\ \dot{\epsilon }=A_2\text{exp(}\beta \sigma \text{)exp(}-Q/RT\text{)},\text{(}\alpha \sigma >1.2\text{)}\\ \dot{\epsilon }=A[\sin \text{h}(\alpha \sigma ){]}^n\text{exp}\left(-\frac{Q}{RT}\right),\text{(for all)}\end{array}$（1）式中，Q为变形热激活能，kJ·mol⁻¹； σ为流变应力，MPa； R为理想气体常数，取值为8.314 J·mol⁻¹·K⁻¹； $\dot{\epsilon }$为应变速率，s⁻¹； T是绝对温度，K； A₁，A₂，A，n₁，n和β均为材料常数，α为应力指数，且α=β/n₁。且上述公式适用于不同的应力水平。

Zener和Hollomon^[31]提出的Zener-Hollomon参数（Z参数）可表示高温塑性本构关系中热力学参数间的关系：$Z=\dot{\epsilon }\text{exp(}Q/RT\text{)}$（2）

双曲正弦函数及其反函数公式为：$\{\begin{array}{c}y=\sin \text{h}(x)=\frac{{\text{e}}^x-{\text{e}}^{-x}}{2}\\ x=\sin {\text{h}}^{-1}(y)=\ln \left(y+\sqrt{y^2+1}\right)\end{array}$（3）

结合式（1），（2）和式（3），可以得到：$\sigma =\frac{1}{\alpha }\ln \left\{{\left(\frac{Z}{A}\right)}^{1/n}+{\left[\left({\left(\frac{Z}{A}\right)}^{2/n}+1\right)\right]}^{1/2}\right\}$（4）

对式（1）不同应力水平公式取自然对数，得到：$\ln \dot{\epsilon }=\ln A_1-Q/RT+n_1\ln \sigma ,\text{(}\alpha \sigma <0.8\text{)}$（5）$\ln \dot{\epsilon }=\ln A_2-Q/RT+\beta \sigma ,\text{(}\alpha \sigma >1.2\text{)}$（6）$\ln \dot{\epsilon }=\ln A-Q/RT+n\ln [\sin \text{h}(\alpha \sigma )],\text{(for all)}$（7）

从式（5）和式（6）可知，ln$\dot{\epsilon }$分别与lnσ和σ呈现线性关系，其线性拟合后的斜率分别代表n₁和β的值。将表2中的峰值应力值代入式（5）和（6），绘制线性关系图，如图3所示。采用线性拟合结果斜率的平均值作为n₁和β的值，即n₁=13.983，β=0.126，则α=β/n₁=0.009。

图3 ln$\dot{\epsilon }$-lnσ和ln$\dot{\epsilon }$-σ的关系图

Fig.3 Relationship plots of ln$\dot{\epsilon }$-lnσ（a）and ln$\dot{\epsilon }$-σ（b）

由表2可知，本文热压缩实验不同变形条件的峰值应力范围为27.41~227.04 MPa，计算求得的α=0.009，可求得ασ的范围为0.25~2.04，代入式（5~7）适用范围可知，本文热压缩实验适用于式（7）。

对式取偏微分，经过整理可得到：$Q=R\{\frac{\partial \ln \dot{\epsilon }}{\partial \ln [\sin \text{h}(\alpha \sigma )]}{\}}_T\{\frac{\partial \ln [\sin \text{h}(\alpha \sigma )]}{\partial (1/T)}{\}}_{\dot{\epsilon }}=RnS$（8）式中，S为中间变量。

绘制ln$\dot{\epsilon }$–ln[sinh（ασ）]和ln[sinh（ασ）]–1000/T曲线如图4所示，对图4斜率求取平均值可得到S=7.386，n=9.485，将S和n的值代入式（8），得到CuCrZr合金的激活能Q=582.4 kJ·mol⁻¹，介于丁宗业等^[19]研究的铸态Cu-0.6Cr-0.03Zr合金（572.1 kJ·mol⁻¹）和Dai等^[32]研究的铸态Cu-0.35Cr-0.15Zr合金（597.5 kJ·mol⁻¹）之间。此外，文献[17]所研究的铸态Cu-0.4Cr-0.15Zr-0.05Ce和Cu-0.36Cr-0.03Zr的Q分别为495.8和432.6 kJ·mol⁻¹，文献[18]中的热轧态CuCrZr合金的Q=395.4 kJ·mol⁻¹。因此，激活能与材料成分和加工状态密切相关，本文实验结果与现有研究结论吻合良好。

图4 ln$\dot{\epsilon }$-ln[sinh（ασ）]和ln[sinh（ασ）]-1000/T的关系图

Fig.4 Relationship plots of ln$\dot{\epsilon }$-ln[sinh（ασ）]（a）and ln[sinh（ασ）]-1000/T（b）

将式（2）中的Z代入式（8），经整理可得：$\ln Z=\ln A+n\ln [\sin \text{h}(\alpha \sigma )]$（9）

由式（10）可知，lnZ与ln[sinh（ασ）]线性拟合曲线截距为lnA。lnZ与ln[sinh（ασ）]的拟合曲线如图5（a）所示，可以得lnA=64.1567，则A=7.293×10²⁷。

图5 lnZ-ln[sinh（ασ）]的关系图和预测流动应力与实验流动应力的相关性

Fig.5 （a）Relationship between lnZ-ln[sinh（ασ）]；（b）Correlation between predicted and experimental flow stress

将上述得到的α，A，n和Q的参数值代入式（3），可得到CuCrZr合金的本构方程为：$\dot{\epsilon }=7.293\times {10}^{27}{[\sin \text{h}(0.009\sigma )]}^{9.485}\text{exp}\left[-\frac{582.4}{RT}\right]$（10）

由式（2）和（4）可得到CuCrZr合金用Z参数表达的流变应力本构方程为：$\begin{array}{l}\sigma =\frac{1}{0.009}\ln \{{\left(\frac{Z}{7.293\times {10}^{27}}\right)}^{1/9.485}+\\ {\left[{\left(\frac{Z}{7.293\times {10}^{27}}\right)}^{2/9.485}+1\right]}^{1/2}\}\end{array}$（11）

其中，Z参数为：$Z=\dot{\epsilon }\text{exp(}582.4/RT\text{)}$（12）

采用平均绝对相对误差（AARE）和相关系数（r）作为本构方程预测精度的评价指标^[33]：$\text{AARE}=\frac{1}{n}{\displaystyle {\sum }_{i=1}^n\left|\frac{{\sigma }_{\text{e}}-{\sigma }_{\text{p}}}{{\sigma }_{\text{e}}}\right|\times 100\%}$（13）$r=\frac{{{\displaystyle \sum }}_{i=1}^n({\sigma }_{\text{e}}-{\overline{\sigma }}_{\text{e}})({\sigma }_{\text{p}}-{\overline{\sigma }}_{\text{p}})}{\sqrt{{{\displaystyle \sum }}_{i=1}^n{({\sigma }_{\text{e}}-{\overline{\sigma }}_{\text{e}})}^2{{\displaystyle \sum }}_{i=1}^n{({\sigma }_{\text{p}}-{\overline{\sigma }}_{\text{p}})}^2}}$（14）式中，σ_e为实验所得峰值应力值，MPa； ${\overline{\sigma }}_{\text{e}}$为实验所得峰值应力的均值，MPa； σ_p为拟合所得峰值应力值，MPa； ${\overline{\sigma }}_{\text{p}}$为拟合所得峰值应力的均值，MPa。

如图5（b）所示，通过式（13）和式（14）可得到峰值应力下本构方程的相关系数和平均绝对相对误差分别为0.99096和7.3%。

2.3 参数补偿的本构方程

为了进一步提高本构模型精度，将激活能和材料参数视为温度和应变速率的函数，提出了基于参数补偿的Arrhenius方程：$\dot{\epsilon }=\text{A(}T,\dot{\epsilon }\text{)[}\sin \text{h}(\alpha (T)\sigma ){\text{]}}^{n(T)}\text{exp}\left(-\frac{Q(T,\dot{\epsilon })}{RT}\right)$（15）式中，α和n被视为温度的函数，A和Q被视为温度和应变速率的函数，其中，T为摄氏温度，℃。

考虑到温度对α值的影响，可以将α（T）表示为：$\alpha (T)={\alpha }_{T0}+{\alpha }_{T1}T+{\alpha }_{T2}{T}^2+{\alpha }_{T3}{T}^3$（16）

根据图6拟合结果，α（T）可表示为：$\begin{array}{l}\alpha (T)=6.72\times {10}^{-4}+2.65\times {10}^{-5}T-8.60\times {10}^{-8}{T}^2+\\ 8.50\times {10}^{-11}{T}^3\end{array}$（17）

图6 α-T的关系图

Fig.6 Relationship plots between α-T

由式（16）和式（17）可以求出不同温度下的α和ln[sin（ασ）]的值，再根据式（7），可求得各个温度下的n值。考虑到温度对n值的影响，可以将n（T）表示为：$n(T)=n_{T0}+n_{T1}T+n_{T2}{T}^2$（18）

根据图7（a）中得到各温度下n值与对应温度进行拟合，拟合结果如图7（b）所示，则n（T）可表示为：$n(T)=150.97064-0.30736T+1.62\times {10}^{-4}{T}^2$（19）

图7 修正后ln$\dot{\epsilon }$-ln[sinh（ασ）]和n-T的关系图

Fig.7 Revised relationship diagram of ln$\dot{\epsilon }$-ln[sinh（ασ）]（a）and n-T（b）

图8（a）为ln[sin（ασ）]–1000/T的关系曲线。考虑到应变速率对S值的影响，可以将S（$\dot{\epsilon }$）表示为：$S(\dot{\epsilon })=S_{\dot{\epsilon }0}+S_{\dot{\epsilon }1}\ln \dot{\epsilon }$（20）

图8 修正后ln[sinh（ασ）]-1000/T和S-ln$\dot{\epsilon }$的关系图

Fig.8 Revised relationship diagram of ln[sinh（ασ）]-1000/T （a）and S-ln$\dot{\epsilon }$

根据图8（b）的拟合结果，S（$\dot{\epsilon }$）可表示为：$S(\dot{\epsilon })=-0.3972-0.31995\ln \dot{\epsilon }$（21）

根据式（8），Q可以用式（22）表示； 对式（15）两边取自然对数，可得到式（23）：$Q(T,\dot{\epsilon })=Rn(T)[\frac{\partial \ln [\sin \text{h}(\alpha (T)\sigma )]}{\partial (1/T)}{]}_{\dot{\epsilon }}=Rn(T)S(\dot{\epsilon })$（22）$\ln \dot{\epsilon }=\left[\ln A(T,\dot{\epsilon })-\frac{Q(T,\dot{\epsilon })}{RT}\right]+n(T)\ln [\sin \text{h}(\alpha (T)\sigma )]$（23）

根据式（23），通过图7（a）和图8（b）拟合得出的各温度下的n（图7（a）的斜率）和lnA-Q/（RT）（图7（a）的截距）以及各应变速率下的S（图8（a）的斜率），可计算出温度为650，750，850和950 ℃以及应变速率为0.01，0.1，1和10 s⁻¹时对应lnA的值。将lnA$(T,\dot{\epsilon })$表示为：$\ln A(T,\dot{\epsilon })=B_0(T)+B_1(T)\ln \dot{\epsilon }$（24）$B_0(T)=B_{0T0}+B_{0T1}T+B_{0T2}{T}^2$（25）$B_1(T)=B_1{}_{T0}+B_1{}_{T1}T+B_1{}_{T2}{T}^2$（26）

根据图9的拟合结果，B₀（T）和B₁（T）可表示为：$B_0(T)=-145.17779+0.30498T-1.65\times {10}^{-4}{T}^2$（27）$B_1(T)=-86.76318+0.18209T-9.74\times {10}^{-5}{T}^2$（28）

图9 修正后lnA-ln$\dot{\epsilon }$和B（T）-T的关系图

Fig.9 Revised relationship diagram of lnA-ln$\dot{\epsilon }$（a）and B（T）-T（b）

如图10所示，基于参数补偿Arrhenius高温流变应力本构方程的相关系数和平均绝对相对误差分别为0.99617和4.2%。对比图10和图5可知，激活能和材料参数可以用多项式关系进行回归拟合修正，且精度相比于参数补偿修正前提高了3.1%。

图10 修正后预测流动应力与实验流动应力的相关性

Fig.10 Correlation between modified predicted flow stress and experimental flow stress

综合式（15~28），对于CuCrZr合金，参数补偿修正后的本构模型可以表示为：$\{\begin{array}{l}\dot{\epsilon }=\text{A(}T,\dot{\epsilon }\text{)[}\sin \text{h}(\alpha (T)\sigma ){\text{]}}^{n(T)}\text{exp}\left(-\frac{Q(T,\dot{\epsilon }\text{)}}{RT}\right)\\ \alpha (T)={\alpha }_{T0}+{\alpha }_{T1}T+{\alpha }_{T2}{T}^2+{\alpha }_{T3}{T}^3\\ n(T)=n_{T0}+n_{T1}T+n_{T2}{T}^2\\ S(\dot{\epsilon })=S_{\dot{\epsilon }0}+S_{\dot{\epsilon }1}\ln \dot{\epsilon }\\ Q\text{(}T,\dot{\epsilon }\text{)}=Rn(T)S\left(\dot{\epsilon }\right)\\ \ln A\text{(}T,\dot{\epsilon }\text{)}=B_0(T)+B_1(T)\ln \dot{\epsilon }\\ B_0(T)=B_{0T0}+B_{0T1}T+B_{0T2}{T}^2\\ B_1(T)=B_{1T0}+B_{1T1}T+B_{1T2}{T}^2\end{array}$（29）

2.4 双辊铸轧工艺参数窗口分析

图11为图1中熔池区域放大图，其中T_out和h₀分别为板带出口温度和出口厚度，T_Sf和h_Sf分别为熔池凝固点处温度和厚度，即可视为变形前温度和变形前厚度，v为轧辊轧制速度，α为热轧成形区对应的圆心角（弧度制）。

图11 熔池区域放大图

Fig.11 Molten pool zone enlarged diagram

热轧成形区固相沿RD方向的工程应变为：${\epsilon }_{\text{eng}}=Vh/h_{\text{Sf}}=(h_{\text{Sf}}-h_0)/h_{\text{Sf}}$（30）

则真应变为：$\epsilon =\ln ({\epsilon }_{\text{eng}}+1)$（31）

热轧成形区固相的平均温度可表示为：$T_{\text{average}}=(T_{\text{Sf}}+T_{\text{out}})/2$（32）

轧制平均应变速率可表示为^[34]：$\overline{\dot{\epsilon }}=\frac{h_{\text{Sf}}-h_0}{h_{\text{Sf}}}\frac{v}{\sqrt{R(h_{\text{Sf}}-h_0)}}=\frac{Vhv}{h_{\text{Sf}}\sqrt{R_{0}Vh}}$（33）

双辊铸轧工艺中，熔池狭小且封闭，同时伴随高温凝固与塑性变形，导致铸轧区的温度检测困难，通常将铸轧区出口温度作为关键检测指标之一。铸轧区出口温度决定材料的变形抗力，最终影响双辊铸轧工艺过程，可以通过调整铸轧速度、浇注温度等工艺参数进行控制，进而当轧制力过大时易造成轧卡现象，而轧制力过低时则容易发生泄漏问题。因此，本文采用热轧成形区出口温度作为关键参数进行分析。

根据式（29）构建的高温流变本构模型可知，峰值流变应力为变形温度T和应变速率$\dot{\epsilon }$的函数。对于双辊铸轧工艺的热轧成形区而言，将平均温度T_average和轧制平均应变速率$\overline{\dot{\epsilon }}$代入式（29）即可获得热轧成形区等效变形抗力，可用式（34）表示：${\sigma }_{\text{average}}=f(T_{\text{average}},\overline{\dot{\epsilon }})$（34）

对于热轧成形区而言，其轧制力可表示为：$F={\sigma }_{\text{average}}{A}_{\text{R}}={\sigma }_{\text{average}}{L}_{\alpha }{L}_{\text{w}}$（35）式中，A_R为热轧成形区与轧辊的接触面积，mm²； L_α为圆心角为α所对应的轧辊弧长，mm，L_α=αR₀； L_w为热轧成形区对应的板带宽度，mm。

L_w为1 mm时则代表单位板带宽度，对应的单位轧制力可表示为：$F_{\text{unit}}={\sigma }_{\text{average}}\alpha R_0$（36）

设备设计和工艺参数优化过程中材料变形抗力对于极限载荷选取至关重要。本文基于已有Φ160 mm×150 mm双辊铸轧设备，针对厚度为2 mm的CuCrZr合金薄带铸轧成形进行参数优化，为了保证轧制咬入条件，熔池高度设为30 mm，热轧成形区高度设为12 mm。利用参数补偿后的高温流变本构方程，预测变形温度区间为650~1050 ℃，间隔温度为10 ℃，且应变速率分别为0.01，0.1，1和10 s⁻¹所对应的峰值应力，得到的峰值应力与变形温度的曲线如图12所示，对应的峰值应力变化率与变形温度的曲线如图13所示。根据式（36）中单位轧制力计算方法，结合图12中得到的峰值应力，当单位板带宽度且热轧成形区高度为12 mm时，计算得到的等效变形抗力与预测轧制力曲线如图14所示。

图12 峰值应力与变形温度的关系曲线

Fig.12 Relationship between peak stress and deformation temperature

图13 不同应变速率时峰值应力变化率与变形温度的曲线

Fig.13 Curves of peak stress change rate and deformation temperature at different strain rates

图14 铸轧区出口温度（T_out）与预测单位轧制力（F_unit）、热轧成形区平均温度（T_average）的关系曲线

Fig.14 Relationship curves of T_out with predicted F_unit and T_average

从图12可以看出，单变量条件下，CuCrZr合金的峰值应力随着变形温度的降低和应变速率的增大而逐渐增大。从图13可以看出，曲线分别相交于720，910和1010 ℃附近的温度区域。根据图12和图13可知，当变形温度大于1010 ℃时，峰值应力变化率的绝对值很小，即在此温度区间内材料变形抗力基本不变。随着温度降低至910 ℃过程中，峰值应力变化率的绝对值缓慢增大，即此温度区间内材料变形抗力略有增大。然而，当温度继续降低至720 ℃过程中，峰值应力变化率的绝对值显著增大，即此温度区间内材料变形抗力将显著增大。当温度继续降低时，应变速率为10 s⁻¹时，峰值应力变化率基本不变，其余应变速率情况下，随着应变速率降低，峰值应力变化率的绝对值继续增大，即此温度区间内材料变形抗力持续保持迅速增大趋势。

双辊铸轧工艺制备CuCrZr铜合金时的速度相比轧制工艺较低，即应变速率较小。从图14可以看出，单变量条件下，CuCrZr合金热轧成形区的预测单位轧制力随着变形温度的降低和应变速率的增大而逐渐增大，与峰值应力变化规律一致。CuCrZr合金液相线约为1080 ℃^[16]，在双辊铸轧过程中凝固与热轧同步进行，铸轧区内存在固-液两相，为了获得良好的组织性能，需要保证快速凝固后能够经历足够的塑性变形。

双辊铸轧成形与传统轧制成形不同，快速凝固与塑性变形同步进行，温度控制尤为关键，凝固点过高时易轧卡而过低时易泄露，因此优化工艺区间较窄。此外，合金成分相似的Cu-0.8Cr-0.3Zr-0.05Nd合金在0.1~1 s⁻¹和650~950 ℃范围内的热加工图最佳区间的温度范围为900~950 ℃^[35]，Cu-0.8Cr-0.3Zr-0.2Ag合金在0.001~1 s⁻¹和650~950 ℃时热加工图最佳区间的温度范围也为900~950 ℃^[36]，表明CuCrZr合金在高温区域具有良好的可加工性。因此，综合图12~图14分析可知，采用双辊铸轧工艺制备CuCrZr合金时铸轧区出口温度控制建议不低于910 ℃为宜，既可以获得足够的塑性变形，又可以避免极限载荷过大。

2.5 双辊铸轧试验与组织性能分析

在铸轧速度为2 m·min⁻¹，浇注温度为1150 ℃，熔池高度为30 mm，辊缝为2 mm，热轧成形区高度为12 mm以及出口温度约为935 ℃的工艺条件下，利用双辊铸轧技术制备了CuCrZr合金板带，其熔池晶粒形貌和厚度方向金相组织分别如图15（a，b）所示。可见，板带表层冷却速率较高，初始枝晶沿与热流相反方向快速生长，形成细小的等轴晶，芯部区域冷却速率略慢形成柱状晶，并且在塑性变形作用下延展变形呈现纤维状，组织致密，无缩孔疏松等微观缺陷。

图15 CuCrZr合金熔池晶粒形貌和厚度方向金相组织形貌

Fig.15 （a）Grain morphology and（b）metallographic structure in thickness direction of CuCrZr alloy molten pool

由于铸轧区熔池的晶粒形貌不是最终状态，因此选择铸轧区出口处板带进行晶粒特征分析。在铸轧过程中，ND方向由于凝固速率不同会形成晶粒特征差异，图16（a，b）分别统计了CuCrZr合金铸轧板带表层和芯部的晶粒沿ND方向的分布特征。可以看出，铸轧板带表层晶粒尺寸分布在0~140 μm区间，主要集中在1~50 μm区间； 芯部晶粒尺寸分布在0~250 μm，主要集中在1~100 μm。表层晶粒平均尺寸约为38.9 μm，芯部晶粒平均尺寸约为57.8 μm，表层晶粒尺寸略小于芯部位置。

图16 CuCrZr合金铸轧板带表层和芯层晶粒分布

Fig.16 Grain distribution of surface layer（a）and core layer（b）of CuCrZr alloy cast-rolling strip

根据DIN 17666-1983标准中合金化学成分分类，CuCrZr合金的抗拉强度范围为400~600 MPa。铸轧态CuCrZr合金板带拉伸试样及断口形貌如图17所示，拉伸断口主要以韧性断裂为主，抗拉强度达到431MPa，符合DIN 17666-1983标准性能要求。

图17 CuCrZr合金拉伸试样及断口形貌

Fig.17 Tensile specimens and fracture morphology of CuCrZr alloy

将铸轧态CuCrZr合金室温性能与现有文献进行比较，结果如图18所示，通过与固溶处理（ST）、固溶时效（STA）^[37]、热轧（HR）^[38]、等通道挤压（ECAP）^[39]、冷轧（CR）^[40]、累积叠轧（ARB）^[41]结合时效处理（A）对比可以看出，通过双辊铸轧技术制备的CuCrZr合金兼具良好的强度和延伸率，其强度高于热轧工艺，而其延伸率高于累积叠轧、冷轧等工艺。

图18 本研究与其他研究CuCrZr合金强度、延伸率对比

Fig.18 Comparison of CuCrZr alloys in this study with other studies regarding strength and elongation

综上所述，本文研究结果证明了采用双辊铸轧技术实现CuCrZr合金短流程近终成形的可行性，但由于实验条件限制，无法在更宽泛工艺条件下进行验证，并且后续可以通过冷轧、时效处理、外加场能等对组织性能进一步调控，以制备性能更优异的铜合金材料，逐步实现高性能铜合金双辊铸轧技术的工业化。