对比对型材消失模生产工艺进行优化提出使用阶梯式浇注工艺方案，通过试制表明阶梯式浇注工艺方案近能有效减小型材内部缩孔缩松而且可以解决型材夹渣问题。
从水平连铸工艺技术、熔炼处理技术等方面研究了轨道交通用QT400-18L(-40℃)球墨铸铁型材的成套制造技术.研究表明:采用小颈保温冒口和保温覆盖剂以加强补缩效果可以有效铸铁型材的缩孔缩松缺陷.严格的成分设计、精选炉料、优化配料是熔炼高温纯净铁液的前提条件采用炉前热分析在线检测铁液的球化效果是保证铸铁型材高质量和一致性的重要解决方案.采用新型盖包法球化处理装置、瞬时孕育技术和低镁低稀土球化剂、高钙钡孕育剂、硫氧孕育剂等可以有效避免球化衰退改善球化效果增加石墨球数量和石墨化自膨胀效果.

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。 
 为了深入研究上述问题，本文以铸铁型材拉坯工艺为研究对象，研究拉坯工艺参数控制规律，拉坯工艺参数自适应整定问题，以便解决生产事故与铸件缺陷问题，为生产企业提供一定的理论体系指导。  采用数值模拟与非线性拟合方法进行拉坯控制规律研究。基于ProCast软件建立铸铁型材水平连铸模型，以结晶器出口凝壳厚度和铸件成裂指数为约束条件，获取不同型材的拉坯工艺参数，依据控制变量法得出拉坯工艺参数（拉坯速度、拉停比、拉坯周期）与铸造工艺参数（浇注温度、铸坯宽度、一冷强度、二冷强度）之间存在非线性，强耦合的关系，以及他们之间的控制规律。 
 由于铸铁型材拉坯工艺参数控制系统具有非线性和强耦合的特点，而且无法建立数学模型，采用BP、GA-BP神经网络算法进行拉坯工艺参数自适应整定研究。基于Matlab软件建立以铸造工艺参数为输入，拉坯工艺参数为输出的控制模型。仿真实验表明本文建立的拉坯工艺参数GA-BP神经网络控制模型可以用于拉坯工艺参数自适应整定，所获得拉坯工艺参数能够用于实际生产系统，实现高质量、率的铸铁型材水平连铸拉坯生产。、成分偏析和厚大且相对封闭的铸铁型材结构是形成这一缺陷的主要原因.在这些条件下易形成缓冷枝晶Si元素在缓慢冷却的奥氏体支晶内部偏析并富集促进形成铁素体;而Mn元素和Cu元素在枝晶附近及外部偏析并富集促进珠光体形成.两种基体组织的硬度差使加工后出现很大的色差。

在实际生产中一般采用炉前检测的方法来控制球化率。热分析技术是目前在炉前检测中应用较多的先进技术。在采用热分析技术控制蠕铁制品球化率的技术中，其关键是如何将铸铁液的冷却曲线准确采集到电脑中，并提取曲线上能够表征球化率的特征值。本课题针对这一问题，设计了温度冷却曲线数据采集系统，该数据采集系统硬件由内置热电偶的样杯和工控机组成。基于LabVIEW开发的软件系统通过工控机的串口进行通讯，完成了铸铁液温度冷却曲线的采集、实时显示、数据存储以及特征值提取等功能。

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。 
 为了深入研究上述问题，本文以铸铁型材拉坯工艺为研究对象，研究拉坯工艺参数控制规律，拉坯工艺参数自适应整定问题，以便解决生产事故与铸件缺陷问题，为生产企业提供一定的理论体系指导。  采用数值模拟与非线性拟合方法进行拉坯控制规律研究。基于ProCast软件建立铸铁型材水平连铸模型，以结晶器出口凝壳厚度和铸件成裂指数为约束条件，获取不同型材的拉坯工艺参数，依据控制变量法得出拉坯工艺参数（拉坯速度、拉停比、拉坯周期）与铸造工艺参数（浇注温度、铸坯宽度、一冷强度、二冷强度）之间存在非线性，强耦合的关系，以及他们之间的控制规律。 
 由于铸铁型材拉坯工艺参数控制系统具有非线性和强耦合的特点，而且无法建立数学模型，采用BP、GA-BP神经网络算法进行拉坯工艺参数自适应整定研究。基于Matlab软件建立以铸造工艺参数为输入，拉坯工艺参数为输出的控制模型。仿真实验表明本文建立的拉坯工艺参数GA-BP神经网络控制模型可以用于拉坯工艺参数自适应整定，所获得拉坯工艺参数能够用于实际生产系统，实现高质量、率的铸铁型材水平连铸拉坯生产。。近年来，厚壁球铁铸铁型材的生产不断增长，用于制造大型的耐压、耐磨、耐热零件。与普通球铁相比，厚壁铸铁型材常伴随孕育衰退、球墨畸变、石墨漂浮、元素偏析、缩松、缩孔等缺陷，成为困扰生产厂家的难题之一。  
通过对不同孕育剂的孕育处理效果进行研究，分析孕育剂中不同元素对孕育衰减时间的影响，找出不同孕育剂孕育衰退的衰退规律，进而为揭示长效孕育剂机理和稳定生产厚大铸铁型材提供理论依据。 

作为钢的替代品，1949 年人类开发了球墨铸铁。铸钢含碳量少于0.3%，而铸铁和球墨铸铁型材含炭量量则至少为3% 。 铸钢中的低含碳量使得作为游离石墨存在的碳不会形成结构薄片。铸铁内的碳天然形式是游离石墨薄片形式。在球墨铸 铁内，这种石墨薄片通过特殊的处理方法变化成小的球体。这种改进后的球体使得使得球墨铸铁比铸铁和钢相比具有 更加优异的物理性能。正是这种碳的球状观结构，使得球墨铸铁具有更加良好的展延性和抗冲击性，而铸铁内部的薄 片形式导致铸铁没有展延性。通过铁素体基体可获得佳的展延性，因此，所有美国尼必可球墨铸铁的压力负载部件都 经过铁素体化退火周期的工艺处理。球墨铸铁内部的球状结构也能够铸铁内部的薄片石墨容易产生的裂缝现象。

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。 
 为了深入研究上述问题，本文以铸铁型材拉坯工艺为研究对象，研究拉坯工艺参数控制规律，拉坯工艺参数自适应整定问题，以便解决生产事故与铸件缺陷问题，为生产企业提供一定的理论体系指导。  采用数值模拟与非线性拟合方法进行拉坯控制规律研究。基于ProCast软件建立铸铁型材水平连铸模型，以结晶器出口凝壳厚度和铸件成裂指数为约束条件，获取不同型材的拉坯工艺参数，依据控制变量法得出拉坯工艺参数（拉坯速度、拉停比、拉坯周期）与铸造工艺参数（浇注温度、铸坯宽度、一冷强度、二冷强度）之间存在非线性，强耦合的关系，以及他们之间的控制规律。 
 由于铸铁型材拉坯工艺参数控制系统具有非线性和强耦合的特点，而且无法建立数学模型，采用BP、GA-BP神经网络算法进行拉坯工艺参数自适应整定研究。基于Matlab软件建立以铸造工艺参数为输入，拉坯工艺参数为输出的控制模型。仿真实验表明本文建立的拉坯工艺参数GA-BP神经网络控制模型可以用于拉坯工艺参数自适应整定，所获得拉坯工艺参数能够用于实际生产系统，实现高质量、率的铸铁型材水平连铸拉坯生产。

在工程上有些零件是在高温下工作的，如加热炉的板和炉栅、热风管、熔化用铸铁坩埚、退火箱、锅炉配件等。这些零件不但要有一定的高温强度，而且应有一定的抗氧化性和抗生长能力。在石油、化工、化肥等工业部门中，许多零件和设备要求有较好的抵抗腐蚀破坏的能力，以保证有较长的使用寿命。

化学成分对铸铁型材观组织的影响。结果表明Si是影响D型石墨形成的主要因素，Ti、Cr、Cu有利于促进D型石墨的形成；D型石墨铸铁玻璃模具适宜的化学成分范围为：3.2～3.52.2～3.0％Si、0.2％Ti、0.54～0.89％Mn、<0.05<0.10.49～0.54％Cr、0.35～0.65％Cu；当含Ti量在0.1～0.3％之间变化时，随着含Ti量的增加，D型石墨增多。在此成分范围内获得的D型石墨铸铁的力学性能为：硬度HB范围为217～2抗拉强度MPa，范围为246～285。 通过采用浇注阶梯型试样和放置冷铁方法，使铸铁获得不同的冷却速度，研究冷却速度对D型石墨铸铁观组织的影响。

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。 
 为了深入研究上述问题，本文以铸铁型材拉坯工艺为研究对象，研究拉坯工艺参数控制规律，拉坯工艺参数自适应整定问题，以便解决生产事故与铸件缺陷问题，为生产企业提供一定的理论体系指导。  采用数值模拟与非线性拟合方法进行拉坯控制规律研究。基于ProCast软件建立铸铁型材水平连铸模型，以结晶器出口凝壳厚度和铸件成裂指数为约束条件，获取不同型材的拉坯工艺参数，依据控制变量法得出拉坯工艺参数（拉坯速度、拉停比、拉坯周期）与铸造工艺参数（浇注温度、铸坯宽度、一冷强度、二冷强度）之间存在非线性，强耦合的关系，以及他们之间的控制规律。 
 由于铸铁型材拉坯工艺参数控制系统具有非线性和强耦合的特点，而且无法建立数学模型，采用BP、GA-BP神经网络算法进行拉坯工艺参数自适应整定研究。基于Matlab软件建立以铸造工艺参数为输入，拉坯工艺参数为输出的控制模型。仿真实验表明本文建立的拉坯工艺参数GA-BP神经网络控制模型可以用于拉坯工艺参数自适应整定，所获得拉坯工艺参数能够用于实际生产系统，实现高质量、率的铸铁型材水平连铸拉坯生产。 对不同成分的D型石墨铸铁的高温抗热疲劳性进行实验研究。在800℃下，将不同成分的D型石墨铸铁加热到800℃，保温5分钟取出后，立即在冷水中激冷5秒，如此反复循环直至出现肉眼可见的裂纹为止。

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