在鑄鐵型材的水平連鑄過程中采用反弧度法工藝，即通過新型的石墨套與引錠裝置來實現的，通過實施反弧度法工藝，鑄鐵型材的鼓肚現象得到有效。但由于在率次實驗過程中，剛開始生產鑄鐵型材時的拉拔速度比較慢、拉拔周期較長，使鑄鐵型材在結晶器的停留時間過長，導致在扁平方向上鑄鐵型材頂部略微向下凹，當拉拔參數調整合適時，下凹及鼓肚現象基本消失。反弧度法工藝制各的鑄鐵型材組織更為均勻，力學性能更為優良。與實施反弧度法之前的鑄鐵型材相比，實施反弧度法之后的鑄鐵型材硬度得到提高，組織更為均勻，并且其抗拉強度指標高于鑄鐵型材標準(JBT10854-2008水平連續鑄造鑄鐵型材) 性能要求。同時，伸長率指標均超過LZQT500-7規定的指標。與拉伸性能結果類似，反弧度法試樣的抗壓強度高于未實施反弧度法試樣的抗拉強度。常見的有表面結皮及火苗判斷法。稀土鎂球墨鑄鐵含鎂量較低，又有稀土元素，鐵液表面和純鎂球墨鑄鐵不一樣，表面沒有那么多氧化皮，火苗也沒有那么多而有力。




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對灰鑄鐵金相圖像出現的亮度不均勻現象利用空域陰影校對金相圖像進行亮度不均勻校正;利用小波變換與均值濾波相結合的算法對灰鑄鐵金相圖像進行去噪處理并取得了較好的結果。 用常用的分割算法:閾值化法、FCM聚類法、遺傳算法和小波變換對灰鑄鐵金相圖像進行分割分析了分割效果和算法的性能。同時，伸長率指標均超過LZQT500-7規定的指標。與拉伸性能結果類似，反弧度法試樣的抗壓強度高于未實施反弧度法試樣的抗拉強度。由于鑄鐵型材拉坯工藝參數控制系統具有非線性和強耦合的特點，而且無法建立數學模型，采用BP、GA-BP神經網絡算法進行拉坯工藝參數自適應整定研究。基于Matlab軟件建立以鑄造工藝參數為輸入，拉坯工藝參數為輸出的控制模型。仿真實驗表明本文建立的拉坯工藝參數GA-BP神經網絡控制模型可以用于拉坯工藝參數自適應整定，所獲得拉坯工藝參數能夠用于實際生產系統，實現高質量、率的鑄鐵型材水平連鑄拉坯生產。

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