生产铸铁型材

加氮后的高铬铸铁性能有了明显的。其中在热处理制度为1020℃空淬+510℃回火时，加氮量0.07%的高铬铸铁韧性可达6.4J/cm硬度为61.5HRC。当加氮量增加时韧性会相应降低，硬度提高。通过Factsage软件模拟相图得知，氮能够扩大奥氏体区域，加氮量越多常温下组织中残留的奥氏体量越多。用Image-Pro Plus软件对碳化物形貌分析得出氮能够降低碳化物尺寸，同时增加碳化物数量，当加入过多的氮时碳化物反而变得粗大。 改变回火温度会对高铬铸铁的性能产生影响。

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。 当回火温度提高时高铬铸铁的韧性上升，硬度下降。回火温度提高到530℃时，加氮量为0.07%的高铬铸铁韧性为6.6J/cm硬度降低到55HRC。降低淬火温度可以提高高铬铸铁的韧性，当淬火温度为980℃时，加氮量为0.07%的高铬铸铁韧性达到高7.2J/cm硬度保持在60.5HRC，此时的综合性能佳。 高铬铸铁是高铬白口抗磨铸铁的简称，是一种性能优良而受到特别重视的抗磨材料。它以比合金钢高得多的耐磨性，和比一般白口铸铁高得多的韧性、强度，同时它还兼有良好的抗高温和抗腐蚀性能，加之生产便捷、成本适中，而被誉为当代优良的抗磨料磨损材料之高铬铸铁属金属耐磨材料、抗磨铸铁类铬系抗磨铸铁的一个重要分支，是继普通白口铸铁、镍硬铸铁而发展起来的第三代白口铸铁。