强化高碳当量灰铸铁组织初探

对高碳当量铁水、应用Ti、Mn复合添加,利用Ti细化石墨,增加组织中奥氏体枝晶数量、细化奥氏体枝晶及影响奥氏体枝晶分布的作用和Mn消除基体中铁素体的作用,有效地克服了高碳当量灰铸铁石墨易粗大,奥氏体枝晶数量少及基体中易产生铁素体等不利因素的影响,使其强度有较大的提高.在实验条件下,碳当量4.0~4.2%时,组织为D型石墨、20%以上奥氏体枝晶和珠光体加索氏体基体的灰铸铁,强度均在HT300牌号以上.     

高碳当量灰铸铁中的奥氏体枝晶及其影响因素

本文介绍了高碳当量灰铸铁中奥氏体枝晶的形貌及其对裂纹扩展的阻碍作用,以及化学成分、冷却速度、合金元素、冶金因素等对奥氏体枝晶数量的影响。     

锶硅孕育剂在高碳当量灰铸铁中的应用

为了提高高碳当量灰铸铁的强度,改善其金相组织,采用不同的炉料配比,用硅钙、锶硅等多种孕育剂进行试验。在不同的条件下,使用锶硅孕育剂都能使高碳当量灰铸铁取得较高的力学性能和较理想的金相组织。并且在碳当量达到4.00%～4.10%时,使用锶硅孕育剂也能获得较好的强度和组织。     

钒钛对高碳当量灰铸铁凝固过程的影响

通过液淬法研究表明钒钛都细化并增加初生奥氏体数量,而且促使在共晶转变期间继续生长.     

高碳当量高强度灰铸铁的稳定生产

阐述了碳当量为3．7％～3．8％，抗拉强度为350MPa以上灰铸铁的生产措施，通过近200炉次的生产证明，适当提高碳当量，采用高温静置、低合金化及二次孕育，是稳定生产高强度灰铸铁的有效途径。     

高碳当量灰铸铁成分的遗传优化

高碳当量灰铸铁具有良好的铸造性能，但提高强度是一个重要研究课题。综合自适应模糊推理的建模功能和神经网络的学习能力，直接从试验数据中提取推理规则，建立了成分与抗拉强度和硬度之间的自适应模糊推理模型。模型由一系列规则组成。能帮助人们认识合金化规律，且具有较高的预测精度和泛化能力。同时，将自适应模糊推理模型与遗传算法耦合，得到了最高强度下的成分。研究形成的建模与优化方法可推广应用到其它材料的建模与成分优化。     

高碳当量低应力灰铸铁的生产

阐述了碳当量为3.9%～4.1%、σb在255MPa以上,且铸造应力低（不需热处理）的灰铸铁的具体生产措施,并分析了原因。     

高碳当量灰铸铁孕育剂的试验与应用

提出了生产电机端盖薄壁灰铁件对孕育剂的要求。在生产条件下进行试验，确定硅钡稀土合金是生产此类铸件效果较好的孕育剂，该孕育剂在高砂型硬度、垂直分型、高碳当量及铸件壁薄等条件下，具有减少白口倾向、降低铸件硬度、加入量少、抗孕育衰退能力强等特点，是高碳当量灰铸铁孕育效果良好的孕育剂。     

高碳当量含钛灰铸铁的研究

介绍了在高碳当量条件和加ＴＢ含钛变质剂和ＴＤ合金生产高强度。高断面均匀性灰铸铁的可行性，并同ＳｉＢａＣａ孕育剂进行了对比试验，指出，在４．０－４．４％ＣＥ、≥０．９０Ｍｎ、≥０．０７％Ｔｉ的条件下能获得σ２４５￣３２８ＭＰａ、ＲＧ〉１．０、ＧＺ〉１。．０、切削性能良好的灰铸铁，其强度效果与ＳｉＢａＣａ相当，断面均匀性显著好地ＳｉＢａＣａ。     

高磷高碳当量高强度连铸灰铸铁型材

通过生产实践,探索了高磷、高碳当量连铸灰铸铁型材生产工艺及组织性能特点。结果表明,含磷0-37% 、CE为4-23% 、Si/C=1-3 的情况下,试产的型材主要性能指标仍然达到HT300 要求水平。     

锶硅孕育剂在高碳当量灰铸铁中的应用

我公司主要生产汽油机缸体和柴油机缸体。长期以来,一直采用硅钙孕育剂进行孕育,经常出现力学性能达不到要求的现象,并且所生产的缸体在机加中经常出现渗漏、夹渣等缺陷。经分析,产生这些缺陷的主要原因是组织粗大,在热节部位产生缩松;另外,由于硅钙孕育剂成渣倾向大,处理需用的加入量大,造成渣量较大而易产生铸件夹渣。为解决这一问题,在熔炼上进行了多方面试制,特别是对孕育剂进行了多品种的试验,最后选用锶硅孕育剂取得了成功。     

制动盘用高碳当量灰铸铁的铌合金化

研究了微合金元素铌对剁车盘用亚共晶和过共晶两种高碳当量灰铸铁组织和性能的影响.结果表明,添加0.10%左右的Nb,可以细化高碳当量灰铸铁中片状石墨;材料的硬度、楔压强度随之提高,且抗热裂性明显提高.     

高碳当量灰铸铁微钛合金化的生产尝试

在生产条件下，用加入TD含钛硅铁合金微钛合金化的办法生产高强度灰铸铁。在CE为3.80%～4.01%的条件下，抗拉强度达270～303MPa，相对强度、相对硬度和品质系数均达到较好水平。     

不同孕育剂对高碳当量高锰灰铸铁组织与性能的影响

研究了不同的孕育剂对高碳当量高锰灰铸铁组织和性能的影响。结果表明：加入一定量的Mn和CaSi的孕育剂可以明显改善孕育效果，细化珠光体组织，改善石墨形态，从而提高灰铸铁的力学性能；当总Mn含量为2．1％时，孕育剂为0．2％Mn 0．2%SiCa 0．2SiFe，材料的组织形态和力学性能最佳。     

灰铸铁强度自适应模糊神经网络预测

以高碳当量灰铸铁组织 强度实验数据为基础 ,用自适应模糊推理方法 ,建立了灰铸铁强度自适应模糊神经网络预测模型 ,与多元线性回归、模糊回归和广义回归神经网络模型相比 ,该模型学习精度高且具有较好的泛化性     

高碳当量薄壁灰铸铁纺机铸件的孕育处理

采用Ba、Ca、Si、稀土、石墨、Al为主要成分的复合孕育剂对高碳当量(CE＝4.3%～4.4%)薄壁灰铸铁件进行孕育处理,研究了复合孕育处理对薄壁铸件的白口倾向、石墨形态及力学性能的影响.结果表明,与常用的FeSi75孕育剂相比,复合孕育剂对降低薄壁铸件的白口倾向、改善石墨形态及力学性能等方面均具有显著效果.当复合孕育剂的加入量w为0.35%时效果最佳,消除了薄壁灰铸件的白口现象,且薄壁和厚壁部分的A型石墨形态均匀、细小,抗拉强度提高近10%.