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亿锦铸铁型材有限公司专业提供球墨铸铁棒现货,铸铁棒生产厂家从砂芯制作到浇注全流程多工序相关参数与断轴的关系,确定造成断轴缺陷的主要因子;采用“BP神经网络法”建立一套汽车发动机铸铁型材断轴缺陷的诊断模型,并基于此模型研究各项影响因子对缺陷产生的敏感程度;结合实际过程相关参数的波动性获得过程控制策略,用以指导实际生产铸铁型材在重工业中需求量大,被广泛应用于交通运输、机床、印刷、农业机械等支柱行业。拉坯工艺参数设置是铸铁型材生产中的关键环节,设置不合理会导致拉漏、拉断等生产事故和产生表面裂纹等铸造缺陷。现有铸铁型材生产企业拉坯工艺参数控制技术参差不齐,尚无完整的理论体系。对鼓肚缺陷,在铸铁型材的水平连铸过程中采用反弧度法工艺,即通过新型的石墨套与引锭装置来实现的,通过实施反弧度法工艺,铸铁型材的鼓肚现象得到有效。但由于在率次实验过程中,刚开始生产铸铁型材时的拉拔速度比较慢、拉拔周期较长,使铸铁型材在结晶器的停留时间过长,导致在扁平方向上铸铁型材顶部略微向下凹,当拉拔参数调整合适时,下凹及鼓肚现象基本消失。反弧度法工艺制各的铸铁型材组织更为均匀,力学性能更为优良。与实施反弧度法之前的铸铁型材相比,实施反弧度法之后的铸铁型材硬度得到提高,组织更为均匀,并且其抗拉强度指标高于铸铁型材标准(JBT10854-2008水平连续铸造铸铁型材) 性能要求。同时,伸长率指标均超过LZQT500-7规定的指标。与拉伸性能结果类似,反弧度法试样的抗压强度高于未实施反弧度法试样的抗拉强度。其次,利用BP神经网络的方法,基于网络的学习机理和实际研究的断轴缺陷问题,建立起输入层-单隐含层-输出层的三层网络模型,铸铁型材对缺陷因子数据进行预处理,随机地将其划分为训练样本集和测试样本集。并基于此模型研究了各项影响因子对砂芯质量影响的敏感强弱,铸铁型材结合实际过程相关参数的波动性获得过程控制策略,用以指导实际生产。




亿锦铸铁型材有限公司专业提供球墨铸铁棒现货,铸铁棒生产厂家由于在熔炼中加入了一定量的增S剂,铁水中Mn含量积累达到一定程度,就会导致铁水含S量超出铸件自身正常凝固结晶的要求,从而产生此类缺陷。对策:停止加入增S剂,调整Mn的含量,保证HT300灰铁的五元素的正常含量,调整后,缺陷全部。 铸铁型材在重工业中需求量大,被广泛应用于交通运输、机床、印刷、农业机械等支柱行业。拉坯工艺参数设置是铸铁型材生产中的关键环节,设置不合理会导致拉漏、拉断等生产事故和产生表面裂纹等铸造缺陷。现有铸铁型材生产企业拉坯工艺参数控制技术参差不齐,尚无完整的理论体系。对鼓肚缺陷,在铸铁型材的水平连铸过程中采用反弧度法工艺,即通过新型的石墨套与引锭装置来实现的,通过实施反弧度法工艺,铸铁型材的鼓肚现象得到有效。但由于在率次实验过程中,刚开始生产铸铁型材时的拉拔速度比较慢、拉拔周期较长,使铸铁型材在结晶器的停留时间过长,导致在扁平方向上铸铁型材顶部略微向下凹,当拉拔参数调整合适时,下凹及鼓肚现象基本消失。铸铁材料中的化学成分对其石墨化有影响,我们知道在铸铁中含Si、MnP等元素,其中碳元素和硅元素可以促进铸铁的石墨化,但是硫元素会阻碍铸铁型材的石墨化,其影响力和其在铸铁中的含量有很大的关系,同时不同元素之间可能会产生一定发的联系,这都会对铸铁的石墨化造成影响,整个过程是极为复杂的。




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亿锦铸铁型材有限公司专业提供球墨铸铁棒现货,铸铁棒生产厂家当前汽车发动机铸铁型材断轴缺陷的研究主要采用“传统实验试错法”,耗时耗材、难以快速有效获得砂芯质量调控策略。为此,本文分析从砂芯制作到浇注全流程多工序相关参数与断轴的关系,确定造成断轴缺陷的主要因子;采用“BP神经网络法”建立一套汽车发动机铸铁型材断轴缺陷的诊断模型,并基于此模型研究各项影响因子对缺陷产生的敏感程度;结合实际过程相关参数的波动性获得过程控制策略,用以指导实际生产。对出现在铸铁型材内部的夹杂缺陷,进行了地研究分析,明确了夹杂物的分布规律、元素组成、来源及形成原因,并就如何控制该缺陷的产生给出了相关的建议。对大断面型材表面出现的疤皮缺陷,分析了形成原因,讨论了影响其形成的因素,并提出了能有效疤皮缺陷的措施。优化设计后得到的铸铁型材新生产线,能够满足 尺寸为400mm的铸铁型材的生产,且生产铸铁型材的工序简化,其中大尺寸的夹杂物主要来源于球化和孕育处理,因此解决铸铁型材内部夹杂问题的关键是控制球化和孕育处理的相关参数.对于铸铁型材表面存在的疤皮缺陷,生产实践证明,采取提高铁水温度、保证铁水纯净度、适当提高拉拔速度、改进炉膛底部结构及阻断结晶器两段石墨套间横向传热的举措能够有效地。首先分析了汽车发动机铸铁型材的生产工艺质量状况,系统阐述了常见的缺陷问题,然后对断轴缺陷的研究现状进行了深入调研,并结合企业实际生产分析了砂芯制作与应用的全流程工序,确定了造成断轴缺陷的主要因子。同时结合企业ERP系统,对断轴缺陷的主要影响因子数据进行挖掘,并以典型铸铁型材为例详细阐述了数据挖掘过程.




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