产品参数 | |
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产品价格 | 5.6元/kg |
发货期限 | 当天发货 |
供货总量 | 88888 |
运费说明 | 议定 |
最小起订 | 5 |
质量等级 | 国标 |
是否厂家 | 厂家 |
产品材质 | 铸铁棒 |
产品品牌 | 亿锦 |
产品规格 | 齐全 |
发货城市 | 聊城 |
产品产地 | 山东 |
产品名称: | 铸铁型材 |
生产工艺: | 水平连铸 |
产品优势: | 无气孔/无砂眼 |
产品用途: | 机械加工/精密制造 |
产品价格: | 5.6元/公斤 |
球墨铸铁型材因其较高的强度、良好的塑性和韧性,以及便于生产,成本比钢低廉等优良的性能而被广泛应用在工业生产中的各个领域。为提高球墨铸铁材料的使用寿命,对其进行表面强化处理的研究显得十分重要。本文通过对球墨铸铁材料进行激光表面多道淬火工艺的研究,得到一些有益的结论。
采用有限元分析软件ANSYS,建立了激光表面淬火温度场的三维数值模拟模型,对球墨铸铁QT600-3激光表面淬火的温度场进行数值模拟,根据温度场预测了硬化层的宽度和深度以及热影响距离,并通过与相同工艺参数下激光淬火试验获得的实际硬化层进行对比。结果显示,在合理选择数值模拟关键工艺参数的情况下,采用匀强圆形光斑激光束对球墨铸铁的数值模拟结果与试验结果能够比较好的吻合,数值模拟可以对球墨铸铁QT600-3激光表面淬火的工艺设计起到良好的指导意义。
采用半导体激光器对球墨铸铁QT600-3材料进行激光表面淬火后的表面宏观硬度值一般在49~60HRC。其中当试验参数为功率1600W,光斑直径14mm,速度180mm/min的时候所达到的硬化带宽度和深度值比较好。
由于球铁基体中存在不同形态的石墨,所以就导致球墨铸铁的性能差异很大。球墨铸铁的表面层,在冷却凝固过程中,铁液和树脂砂、涂料、冷铁等接触,其结晶条件与内部不同,导致石墨形态发生变化,从而影响了球墨铸铁中的石墨组织形态,使得铸铁型材的性能下降。本文结合公司实际生产中的一件球墨铸铁铸铁型材在顾客处发现裂纹的现象,对球墨铸铁型材的表层片状石墨组织缺陷进行了系统的研究。通过对裂纹区域进行显金相分析,发现在此断裂区域存在一些变形石墨。同时经过追溯质量记录和实验,发现在树脂砂造型工艺下生产的球墨铸铁型材表层均存在此问题。
对普通固化剂和低S固化剂的树脂砂所生产的铸铁型材进行了跟踪实验,实验结果表明表面层厚度主要与表面铁水的Mg含量和S含量相关。MgS在S含量较多的情况下促进片状石墨生长,增加表面层厚度。减少型砂中的S含量和增加铁水边缘Mg含量有助于降低表面层厚度。同时,我们从树脂、固化剂优配比,低S固化剂,涂料以及水平连铸工艺等方面提出了减少表面层的措施。减少这样的表面层是否直接影响铸铁型材的使用性能尚在进一步研究中,但是如何减少这种变异的石墨形态,是我们亟待解决的问题。
从球墨铸铁中萃取出来的石墨球绝大多数呈现出近似圆球的形状,而不添加新型孕育剂时石墨球有很多呈现出各种典型的不圆整状态,比如,蠕虫状,椭球状,棒状等。由此可见,新型孕育剂的添加有利于石墨球圆整度的提高。
从小直径铸铁型材的凝固成型特点出发,分析研究了 其组织与性能之间的对应关系,得出了以下结论: (1)小直径铸铁型材的金相组织特点是:发达的初生奥氏体枝晶和枝晶闻分布的细小 的D型石墨。 度差仅为Hl≥±15。 (3)试验所得的小直径铸铁型材的抗拉强度均在320MPa以上,力学性能良好。 (4)从拉伸断嚣可以得出:奥氏体技晶在铸铁型誊孝的断裂过程中主要表现为阻止裂纹 扩展的作用,增加断裂所需的能量,提高铸铁型材的强度。 (5)对小直径铸铁型材的组织及断裂行为分析表明:发达的初尘奥氏体技晶呈框架结 构分布:枝晶间的D型石墨在高倍电镜下观察石墨的形状近似里蠕虫状或状。这是 小直径铸铁型材度的根本原因。
随着新型孕育剂的加入,球墨铸铁梯形试块的厚度由50mmm减少到10mm,其硬度值从177.0N/mm2增加到232.7N/mm硬度值增加了55.7N/mm相对于添加前的从165.7N/mm2增加到236.3N/mm增加了70.6N/mm增加的幅度较小,这说明由于厚度的变化引起的断面敏感性较小,这就为生产厚大变截面球铁件提供了一种的复合新型孕育剂,使不同厚度部位的力学性能都能达到要求。
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。
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。 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。