CN104156569B - 一种大断面球墨铸铁熔体质量炉前控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及钢铁铸造和计算机信号处理技术领域，特别是涉及一种大断面球墨铸铁熔体质量炉前控制方法。本发明以树脂砂样杯非平衡凝固条件下球墨铸铁熔体冷却曲线凝固段的整体形状作为其熔体质量的表征，建立存储有球墨铸铁熔体处理后的样杯冷却曲线、不同保温时间后的球墨铸铁凝固金相组织、化学成分、球化级别等参数的计算机数据库，通过计算机查询与新测定球墨铸铁的冷却曲线最为接近的冷却曲线，以其作为新测冷却曲线对应球墨铸铁熔体质量的表征，实现球墨铸铁铁液熔体质量的快速测评。根据测评结果，判断当前球墨铸铁熔体的球化级别，实现大断面球墨铸铁熔体质量炉前控制。
Description
技术领域
本发明涉及钢铁铸造和计算机信号处理技术领域，特别是涉及一种大断面球墨铸铁熔体质量炉前控制方法。
背景技术
热分析是通过测定熔体在特定凝固条件下的冷却曲线研究其凝固过程进而分析和认知熔体状态的一种方法。在特定的取样(取样温度、取样量)和冷却条件下，凝固曲线的形状由被测熔体的状态所决定，热分析冷却曲线包含了熔体状态的相关信息，如化学成分、熔体温度、孕育效果、球化效果、微量元素、气体含量、夹杂物等，有望通过识别冷却曲线的相关信息来实现熔体状态的测评。
在铸铁行业，热分析法最早用于铁水成分的检测。热分析方法进行铸铁原铁水成分测试的主要依据是，原铁水白口凝固时，其液相线温度TL和共晶温度TE与铁液碳当量CE及C、Si含量间存在良好的线性关系。在大量试验结果的基础上，应用统计回归方法，能够建立TL、TE与碳当量CE及C、Si含量间的线性回归模型。对于成分未知的待测原铁水，若能准确测定其液相线温度TL和共晶温度TE，根据已经建立的线性回归模型就能计算出碳当量CE及C、Si含量。
二十世纪七十年代中期以后，铸造工作者利用冷却曲线及其一次、二次微分曲线特征值，开展了大量球化、孕育处理后的铸铁铁液熔体状态评估与凝固组织预测的研究工作。1982年，R.Monroe(R.Monroe,C.E.Bates.Thermal Analysis of Ductile Iron Samplefor Graphite Shape Prediction.AFS Transactions,1982,90:307-311)提出以铁水共晶生长温度TER测评球墨铸铁热分析试样凝固组织中的石墨形态；D.M.Stefanescu等(D.M.Stefanescu,C.R.Loper,Jr.R.C.Voigt.Cooling Curve Structure Analysis ofCompacted/Vermicular Graphite Cast Irons Produced by Different MeltTreatments.AFS Transactions,1982,90:333-348；J.M.Frost,D.M.Stefanescu.MeltQuality Assessment of SG Iron Through Computer-Aided Cooling CurveAnalysis.AFS Transaction,1992,100:189-199)详细研究了不同石墨形态对热分析冷却曲线中部分特征值的影响，研究结果认为同时考虑TER以及TER与共晶过冷温度TEU之间的差值ΔT可以评判热分析试样中的石墨形态和球状石墨的球化级别，当ΔT小于临界值时获得片状石墨或者不规则石墨，而大于临界值的时候，获得蠕虫状石墨或者球状石墨。P.Zhu等人(P.Zhu,R.W.Smith.The Prediction of the Microstructure of Cast Iron usingThermal Analysis.Materials Science Forum,1996,215-216:503-510)认为这些特征值不但和石墨形态有关，还受到球化剂类型、微量元素含量等其他因素影响，应用这种热分析方法进行石墨形态预测的时候，必须考虑球化剂种类的影响。Toshitake Kanno等(Toshitake Kanno,Ya You,Ilgoo Kang,et al.Prediction of Chilling Tendency inCast Iron Using Three Cups Thermal Analysis System.铸造工学，1998,70(11):773-778；Toshitake Kanno,Hideo Nakae.Prediction of Graphite Types and MechanicalProperties in Cast Iron Using Three Cups Thermal Analysis.铸造工学，2000,72(3):175-180)提出了通过增加样杯数量、考察同一铁液在不同凝固条件下获得不同热分析曲线上的特征值来预测白口倾向和石墨形态及机械性能的新方法。I.G.Chen等(I.G.Chen,D.M.Stefanescu.Computer-Aided Differential Thermal Analysis of Spheroidal andCompacted Graphite Cast Irons.AFS Transactions,1984,92:947-964)利用微分热分析法区分片状石墨、球状石墨和蠕虫状石墨，并用一阶微分曲线上的特征值判断亚共晶球墨铸铁的球化率是否大于80％。D.M.Stefanescu等(K.G.Upadhya,D.M.Stefanescu,K.Lieu,et al.Computer-Aided Cooling Curve Analysis:Principles and Applications inMetal Casting.AFS Transactions,1989,97:61-66；X.Guo,D.M.Stefanescu,Solid PhaseTransformation in Ductile Iron–A Benchmark for Computational Simulation ofMicrostructure,AFS Transactions,1997,105:533-543)通过研究得出，一阶微分曲线与零曲线间的面积与初生奥氏体的量之间成正比。1996年，Rudolf V.Sillen(RudolfSillen.Optimizing Iron Quality through Artificial Intelligence.ModernCasting,1996,(11):43-46)利用人工智能技术建立了具有自学习功能的热分析系统，同时选取冷却曲线及微分曲线上的10个特征值来测评铁液熔体状态，预测凝固组织，并开发了相应的热分析软件ATAS(Adaptive Thermal Analysis Software)。
上述铸铁热分析法用于铁水状态测评的一般原理为：利用回归分析、神经网络、人工智能等技术，建立热分析曲线及其微分曲线上的直接或间接特征值与铁水状态参数之间的关系模型，利用关系模型实现对未知铁水状态的炉前快速测评，即特征值热分析法。特征值热分析法具有很大的局限性，多数研究建立的关系都是在特定的试验或生产条件下建立的，如原铁水成分、熔炼工艺、孕育剂、球化剂种类、热分析样杯类型固定的情况下，不具有普遍意义。当试验或生产条件改变时，所建立的关系模型也可能发生变化；而当条件波动较大时，各因素的影响在热分析曲线上的体现相互作用，可能导致关系模型发散性增大，测评的精度降低。
球墨铸铁因其成本低廉，综合机械性能优良，自20世纪40年代研究成功以来获得了极大的发展，其产量成为衡量一个国家铸造综合水平的重要标志之一。但目前厚大断面球墨铸铁件的生产质量控制仍然十分困难，生产稳定性很难保证。由于厚大断面球墨铸铁铸件断面尺寸较大，热节模数大、凝固时间长，凝固结晶过程极为复杂，炉前控制困难，生产可重复性差，铸件内部容易产生石墨形态变化、石墨畸变、缩松等组织缺陷，导致机械性能尤其是延伸率低下，很难满足使用要求，需要制定极为严格的生产控制工艺才有可能获得合格的铸件。同时厚大断面球墨铸铁件凝固时间长，附铸或单铸试块与铸件本身凝固过程差别较大，如不进行本体解剖分析，铸件内部凝固组织无法准确判定，更没有有效的方法能够在铸件浇铸前就能评估熔体状态，预测铸件本体的凝固组织，不能为制定合适的铸造工艺措施或者采取相应的凝固组织控制手段提供依据。与工业发达国家相比，我国由于原材料和熔炼工艺控制等方面的限制，处理后的球墨铸铁铁液成分、温度、球化效果等波动较大，在浇铸前实现厚大断面球墨铸铁件铁液熔体状态评估和石墨畸变预测的重要性则尤为突出。
因此，研究一种新的大断面球墨铸铁熔体状态评估方法，考虑生产中熔体状态可能发生的波动，较为准确的预测石墨形态演变，是稳定控制大断面灰铸铁件以及球墨铸铁件质量的前提。
发明内容
本发明的目的是提出一种大断面球墨铸铁熔体质量炉前控制方法。本发明以树脂砂样杯非平衡凝固条件下球墨铸铁熔体冷却曲线凝固段的整体形状作为其熔体质量的表征，建立存储有球墨铸铁熔体处理后不同保温时间后的样杯冷却曲线、不同保温时间后的样杯凝固组织、化学成分、球化级别等参数的计算机数据库，通过计算机查询与新测定球墨铸铁的冷却曲线最为接近的的冷却曲线，以其作为新测冷却曲线对应球墨铸铁熔体质量的表征，实现球墨铸铁铁液熔体质量的快速测评。根据测评结果，判断当前球墨铸铁熔体的球化级别，实现大断面球墨铸铁熔体质量炉前控制。一种大断面球墨铸铁熔体质量炉前控制方法包括硬件系统的构建，软件系统的开发，关系数据库的建立，以及热分析曲线采集、凝固段的提取和智能识别等一系列过程。
硬件系统：考虑到铸造现场的工业环境，选用ADVANTECH公司生产的工业计算机作为硬件平台，集成了ADVANTECH PCL-818LS数据采集卡、PCLD-789D多路扩展放大板，其中PCLD-789D用于将热电偶电压信号调理放大，PCL-818LS用于将经过调理放大的热电偶信号数值化后供软件系统读取和处理。冷却曲线采集采用铸铁热分析样杯、样杯座、补偿导线等。
软件系统：基于面向对象编程技术，采用Microsoft Visual C++6.0开发软件和Microsoft SQL Server数据管理系统，通过集成PCL-818LS数据采集卡和PCLD-789D多路扩展放大板提供的驱动程序和Windows DLL动态链接库，开发软件系统，实现热分析曲线的采集、凝固段提取、凝固段模式识别和结果输出的自动化。
一种大断面球墨铸铁熔体质量炉前控制方法，其特征在于，所述方法包含以下步骤：
步骤1：建立计算机数据库，存储经不同保温时间的球墨铸铁熔体的冷却曲线的有效凝固段的整体形状及其对应的刚处理后和保温不同时间后的试样化学成分、金相组织照片及相应定量金相分析结果；
图1所示数据库建立的具体步骤，
步骤1-1：对球墨铸铁进行熔炼并进行球化处理，然后将球墨铸铁熔体置入不同的保温坩埚内进行保温，保温坩埚放置在由硅钼棒加热的坩埚电阻炉中，坩埚电阻炉由PID控制保持恒温；
步骤1-2：球墨铸铁铁液球化处理后，立即采用铸铁热分析样杯，通过信号记录仪或者计算机采集铁液凝固的冷却曲线；同时炉前浇铸化学分析用试样以及金相组织分析试棒；
步骤1-3：间隔15～25分钟，炉前浇铸化学分析用试样以及金相组织分析试棒；采集试样的总时间为3～6小时；
步骤1-4：为减小所采集冷却曲线的噪声，采用三点拟合对所采集全部冷却曲线进行平滑处理；
步骤1-5：在平滑处理后的冷却曲线上确定凝固开始点，凝固开始点为球墨铸铁初晶奥氏体析出温度TGL，TGL的选取方法如图2逻辑判断所示：设Ti为第i个取样点的温度值，ΔTi为第i个取样点和第i-1个取样点的温度差；由浇铸温度开始直到Ti小于1200℃，分别计算ΔTi-1和ΔTi，如果ΔTi-1<0而且0≤ΔTi≤0.5，则计算ΔTi+1、ΔTi+2和ΔTi+3，当满足以下条件[0≤ΔTi+1，ΔTi+2≤0.5]∪[(0<ΔTi+1)∩(-0.2≤ΔTi+2≤0)∩(0≤ΔTi+3)]∪[(0<ΔTi+3)∩(-0.2≤ΔTi+2≤0)∩(0≤ΔTi+1)]∪[(0<ΔTi+1)∩(-0.2≤ΔTi+1≤0)∩(0≤ΔTi+3)]∪[(0<ΔTi+3)∩(-0.2≤ΔTi+1≤0)∩(0≤ΔTi+1)]时，Ti就被确定为TGL值；
采用图2所示的判断逻辑来选取冷却曲线上的TGL点，避免了由于热分析仪器测出的温度在达到TGL点的前后范围内可能的一些小波动而导致微分曲线的零点寻取得不够准确，进而影响TGL寻取的准确性这一缺点。
步骤1-6：在平滑处理后的冷却曲线上确定凝固结束点，凝固结束点为球墨铸铁共晶凝固结束温度TEE，TEE的选取方法如图3所示：设dTi为微分值，Ti为第i个取样点的温度值，t为相邻两次温度点之间的时间间隔，dTi＝(Ti+4－Ti－4)/8t。如果Ti<TGL，则开始计算dTi的值，在150次的循环计算结果中，dTi最大时所对应的Ti值即为TEE；
步骤1-7：通过计算机程序提取冷却曲线上从晶奥氏体析出温度TGL和共晶凝固结束温度TEE之间的冷却曲线段作为“有效凝固段”，“有效凝固段”直接反映热分析试样的凝固过程；
步骤1-8：对经不同保温时间后浇铸的球墨铸铁化学分析试样进行化学成分分析；对所浇铸金相组织试样进行金相分析，获得该试样的金相组织照片及球化率这些定量金相数据；
步骤1-9：将步骤1-2到步骤1-8所获得的采集数据和分析数据作为一条有效数据，存贮于数据库中作为标样，采集数据为刚进行球化处理后的球墨铸铁冷却曲线“有效凝固段”，分析数据为刚球化处理后和不同保温时间后的球墨铸铁试样的化学成分、金相组织照片及相应定量金相分析结果；
步骤1-10：重复步骤1-1到步骤1-9，将球墨铸铁冷却曲线凝固段与其对应的刚处理后和保温不同时间后的试样化学成分、金相组织照片及相应定量金相分析结果一一对应，建立拥有30～50条标准样本冷却曲线的可用于评判的球墨铸铁铁液熔体状态计算机关系数据库，所述建立的数据库结构由冷却曲线凝固段C、金相组织S、定量金相分析结果用N组成，对于某条标准样本M，数据库中保存的数据有刚进行球化处理后采集的冷却曲线凝固段CM0，金相组织SM0，球化率NM0，以及在坩埚电阻炉中保温t1～tn时间后获得的金相组织SM1，SM2，…，SMm，…，SMn，定量金相分析结果NM1，NM2，…，NMm，…，NMn；所建立的数据库结构如图4所示，其中，冷却曲线凝固段用C表示、金相组织用S表示、定量金相分析结果用N表示。
步骤2：在步骤1所述的数据库建立完成后，采集一条新的球墨铸铁熔体的样杯冷却曲线，将新测曲线与该数据库中的曲线逐一比较计算得到最小综合偏差值Cd，若最小Cd小于2℃，则利用该Cd值对应曲线表征新测曲线；若最小Cd大于或等于2℃，则将新测得的曲线及其分析结果作为样标存入数据库；
包含以下步骤：
步骤2-1：通过铸铁热分析样杯采集一条新的球墨铸铁铁液冷却曲线；
步骤2-2：按照步骤1-4～步骤1-6所述方法对所采集冷却曲线进行平滑处理，并提取冷却曲线上从凝固开始点TGL到凝固结束点TEE之间的冷却曲线有效凝固段；
步骤2-3：采用综合偏差值Cd计算公式，逐一计算新采集冷却曲线与数据库中已有冷却曲线间的综合偏差值Cd，选择综合偏差值最小的冷却曲线；
步骤2-4：若步骤2-3选择的冷却曲线与新采集的冷却曲线综合偏差值Cd小于2℃，则确定数据库中该条综合偏差值最小的冷却曲线为对比曲线；
步骤2-5：若步骤2-3选择的冷却曲线与新采集的冷却曲线综合偏差值Cd大于或等于2℃，则重复步骤1-2到步骤1-9，将新采集的冷却曲线“有效凝固段”、刚球化处理后和不同保温时间后的球墨铸铁试样的化学成分、金相组织照片及其定量金相分析结果存贮于数据库中，作为新的标准冷却曲线，以不断积累标样；
步骤3：根据冷却曲线有效凝固段的整体形状来预测大断面球墨铸铁的化学成分、凝固组织，判断当前球墨铸铁熔体的球化级别；用步骤2-4确定的对比曲线或步骤2-5更新的冷却曲线的有效凝固段所对应的已知球墨铸铁铁液刚处理后和保温不同时间浇注的试样的化学成分、金相组织照片及其定量金相分析结果，来预测待测的未知球墨铸铁铁液刚处理后和保温不同时间后铁液的化学成分、金相组织照片及其定量金相分析结果。
采用固定凝固条件下球墨铸铁的热分析样杯冷却曲线有效凝固段的整体形状，来预测刚处理后铁液的球化效果及其抗衰退能力，有效地解决常规测评方法仅预测刚处理后铁液球化效果时可能存在的误判问题。图5所示为球墨铸铁铁液在线测评系统工作原理图。
综合偏差值Cd计算公式为：
Cd＝|∑ΔTi|/n+S
其中，
n是采样总点数，
i表示第i个采样点，T1i表示步骤2提取的冷却曲线1有效凝固段上，第i个取样点对应的温度值，T2i表示数据库中已有冷却曲线2有效凝固段上，第i个取样点对应的温度值，
ΔTi表示两条冷却曲线有效凝固段上，第i个取样点的温度差值，且
ΔTi＝T1i-T2i
ΔT表示温度差值ΔTi的平均值，ΔT＝(∑ΔTi)/n
S表示温度差值ΔTi的方差，S＝[∑(ΔTi-ΔT)2/(n-1)]1/2
坩埚电阻炉采用硅钼棒进行加热。
在坩埚电阻炉内部放置有不同数量的保温坩埚，用以盛装球化处理后的球墨铸铁铁液。
坩埚电阻炉所采用的温度控制单元为PID控制，温度控制偏差为±5℃。
坩埚电阻炉的工作温度区间为1350～1450℃。
定量金相分析结果为球化率，还可包括球墨铸铁石墨球面积率、石墨当量直径、单位面积石墨球数。
本发明与现有技术相比较具有以下特点：1)本发明实现了大断面球墨铸铁熔体质量的综合评估，以热分析冷却曲线的凝固段的整体形状为标识来判断球墨铸铁的凝固组织，预测球墨铸铁的球化率。而传统热分析方法主要是在冷却曲线及其微分曲线上提取个别特征点，然后利用线性回归或人工神经网络建立特征值与所要评估凝固组织指标间的关系，即通过建立线性或非线性关系达到预测凝固组织的目的。本发明方法免于提取条件依赖性较强的冷却曲线特征值，避免了人为因素，具有针对不同生产条件自适应强的特点。2)同传统测评方法相比，本发明扩大了对凝固组织测评的范围，具有自适应性。而传统热分析特征值法的线性关系及非线性关系是在一定的条件下建立的，生产条件变化或者在新的工厂使用时必须对这些线性或非线性关系进行调整，因此这种条件依赖性限制了传统热分析方法的使用范围和自适应能力。
附图说明
图1为数据库建立的具体步骤；
图2为球墨铸铁初晶奥氏体析出温度TGL的选取方法逻辑图；
图3为球墨铸铁共晶凝固结束温度TEE的选取方法逻辑图；
图4为所建立的数据库结构图；
图5为球墨铸铁铁液在线测评系统工作原理图；
图6为待测曲线与对比曲线的有效凝固段偏差值Cd＝1.3℃的曲线图；
图7分别为Cd＝1.3℃待测曲线和对比曲线所对应的的凝固组织石墨形态；
图8为待测曲线与对比曲线的有效凝固段偏差值Cd＝9.7℃的曲线图；
图9分别为Cd＝9.7℃且刚进行球化处理的待测曲线和对比曲线所对应的凝固组织石墨形态；
图10分别为Cd＝9.7℃且球化处理6小时后的待测曲线和对比曲线所对应的的凝固组织石墨形态；
图11为待测曲线与对比曲线的有效凝固段偏差值Cd＝1.7℃的曲线图；
图12分别为Cd＝1.7℃且刚进行球化处理的待测曲线和对比曲线所对应的凝固组织石墨形态；
图13分别为Cd＝1.7℃且进行球化处理6小时后的待测曲线和对比曲线所对应的凝固组织石墨形态；
具体实施方式
以下结合实施例对本发明作进一步的详细描述。
实施例1
采用冲天炉熔炼球墨铸铁铁液，铸铁的牌号为QT450-10。配料采用铸造生铁、废钢、回炉料、硅铁、锰铁合金；球化处理温度为1460～1500℃，球化剂采用稀土镁硅铁，孕育剂采用75SiFe合金，球化和孕育均采用喂丝法。采用热分析样杯分别采集球墨铸铁的冷却曲线，同时浇铸显微组织分析试样。采用本发明的大断面球墨铸铁熔体质量炉前控制方法，对所采集的热分析曲线进行测评，处理后铁液的化学成分使用德国Spectro AnalyticalInstruments GMBH LAVMB08A型直读光谱仪进行分析，采用金相显微镜对试样进行金相组织分析，采用标准为GB/T 1348-2009《球墨铸铁件》。经过测评，找到了计算机关系数据库中与待测曲线相近的对比曲线，如图6所示，两条曲线的凝固段偏差值Cd为1.5℃。
图7所示分别为待测曲线和数据库中对比曲线所对应的的凝固组织石墨形态，其中，图7a)为待测评曲线对应试样的凝固组织石墨形态，图7b)为数据库中对比曲线对应试样的凝固组织石墨形态，二者基本相同。
表1所示为综合偏差值Cd＝1.5℃的待测曲线和数据库中对比曲线所对应试样石墨形态与分布的定量分析结果，可知结果差别很小。
表1 Cd＝1.5℃的两条曲线所对应试样石墨形态与分布定量分析对照
表2所示为综合偏差值Cd＝1.5℃的待测曲线和数据库中对比曲线所对应试样的化学成分分析，经过化学成分分析，两条曲线所对应的化学成分特别是碳当量CE基本相同。
表2 Cd＝1.5℃的两条曲线所对应试样的化学成分分析对照
两条曲线所对应的组织和化学成分一致，可以采用数据库中的样本曲线所对应的化学成分、金相组织来预测待测评曲线。
实施例2
采用冲天炉熔炼球墨铸铁铁液，铸铁的牌号为QT450-10。配料采用铸造生铁、废钢、回炉料、硅铁、锰铁合金；球化处理温度为1460～1500℃，球化剂采用稀土镁硅铁，孕育剂采用SiBa合金，球化和孕育均采用喂丝法。采用热分析样杯分别采集球墨铸铁的冷却曲线，同时浇铸显微组织分析试样。在保温坩埚炉中保温球化处理后的球墨铸铁铁液，保温6小时后浇铸显微组织分析试样。采用本发明的大断面球墨铸铁熔体质量炉前控制方法，对所采集的热分析曲线进行测评，处理后铁液的化学成分使用德国Spectro AnalyticalInstruments GMBH LAVMB08A型直读光谱仪进行分析，采用金相显微镜对试样进行金相组织分析，采用标准为GB/T 1348-2009《球墨铸铁件》。
图8所示为待测曲线和数据库中对比曲线的凝固段，经过计算，两条曲线的凝固段偏差值Cd为9.7℃，相差较大，反映两种球墨铸铁铁液熔体状态存在显著差异。
图9所示分别为刚进行球化处理后的待测曲线和数据库中对比曲线所对应的的凝固组织石墨形态，其中，图9a)为待测评曲线对应试样的凝固组织石墨形态，图9b)为数据库中对比曲线对应试样的凝固组织石墨形态，二者相差却不大。
表3所示，为综合偏差值Cd＝9.7℃的待测曲线和数据库中对比曲线所对应试样的化学成分分析，经过化学成分分析，两条曲线所对应的化学成分的差别也不大。
表3 Cd＝9.7℃的两条曲线所对应试样的化学成分分析对照
图10所示为综合偏差值Cd＝9.7℃的待测曲线和数据库中对比曲线所对应球墨铸铁球化处理6小时后的凝固组织石墨形态，其中，图10a)为待测评曲线对应试样在球化处理6小时后的凝固组织石墨形态，图10b)为数据库中对比曲线对应试样在球化处理6小时后的凝固组织石墨形态，从图10a)及图10b)中可以看出两条曲线在凝固时间为6小时的试样的凝固组织石墨形态上差异明显。虽然在综合偏差值Cd＝9.7℃时，两条曲线所对应的刚进行球化处理后的凝固组织石墨形态和化学成分(除Sb外)差别不大，两种球墨铸铁铁液熔体状态的差异并没有明显的体现；但在两条曲线所对应的凝固时间为6小时的试样的凝固组织上，两种球墨铸铁铁液熔体状态的差异得到了充分体现。另外，Sb元素的差别体现在了曲线上，这进一步映证了Sb元素有利于提高球墨铸铁抗石墨畸变能力。
由于待测曲线和数据库中对比曲线之间的综合偏差值Cd＝9.7℃，两者差异巨大，实际使用过程中需要将待测曲线的“凝固段”以及对应化学成分、金相组织及其定量分析结果加入到数据库中，作为一条标准冷却曲线。
实施例3
采用冲天炉熔炼球墨铸铁铁液，铸铁的牌号为QT450-10。配料采用铸造生铁、废钢、回炉料、硅铁、锰铁合金；球化处理温度为1460～1500℃，球化剂采用稀土镁硅铁，孕育剂采用SiBa合金，球化和孕育均采用喂丝法。采用热分析样杯分别采集球墨铸铁的冷却曲线，同时浇铸显微组织分析试样。在保温坩埚炉中保温球化处理后的球墨铸铁铁液，保温6小时后浇铸显微组织分析试样。采用本发明的大断面球墨铸铁熔体质量炉前控制方法，对所采集的热分析曲线进行测评，处理后铁液的化学成分使用德国Spectro AnalyticalInstruments GMBH LAVMB08A型直读光谱仪进行分析，采用金相显微镜对试样进行金相组织分析，采用标准为GB/T 1348-2009《球墨铸铁件》。
图11所示为待测曲线和数据库中对比曲线的凝固段，经过计算，两条曲线的凝固段偏差值Cd为2.1℃，相差不大。
图12所示分别为刚进行球化处理后的待测曲线和数据库中对比曲线所对应的凝固组织石墨形态，其中，图12a)为待测评曲线对应试样的凝固组织石墨形态，图12b)为数据库中对比曲线对应试样的凝固组织石墨形态，二者相差不大。
图13所示分别为待测曲线和数据库中对比曲线所对应的的进行球化处理6小时后的凝固组织石墨形态，其中，图13a)为待测评曲线对应试样的凝固组织石墨形态，图13b)为数据库中对比曲线对应试样的凝固组织石墨形态，两者区别不大，均未发生石墨畸变。
表4所示，为综合偏差值Cd＝2.1℃的待测曲线和数据库中对比曲线所对应试样的化学成分分析，经过化学成分分析，两条曲线所对应的化学成分的基本相同。
表4 Cd＝1.7℃的两条曲线所对应试样的化学成分分析对照
表5所示，为综合偏差值Cd＝2.1℃的待测曲线和数据库中对比曲线所对应的分别在刚进行球化处理后和进行球化处理6小时后得到的试样石墨形态与分布的定量分析结果，可知结果基本一致。
表5 Cd＝1.7℃的两条曲线在刚进行球化处理后和进行球化处理6小时后的所对应试样石墨形态与分布定量分析对照
由此可见，当两种厚大断面球墨铸铁铁液热分析曲线凝固段的综合偏差Cd足够小时，其熔体状态差别很小，不仅温度、化学成分、热分析试样凝固组织石墨形态趋于一致，其6小时凝固组织石墨形态也趋于一致。这说明，冷却曲线凝固段是厚大断面球墨铸铁铁液熔体状态的可靠表征，待评估球墨铸铁铁液的熔体状态和石墨畸变倾向可以用通热分析曲线凝固段形状最为相近的已知铁液的熔体状态和6小时凝固组织来代表。
Claims (8)
1.一种大断面球墨铸铁熔体质量炉前控制方法，其特征在于，所述方法包含以下步骤：
步骤1：建立计算机数据库，存储经不同保温时间的球墨铸铁熔体的冷却曲线的有效凝固段的整体形状及其对应的刚处理后和保温不同时间后的试样化学成分、金相组织照片及相应定量金相分析结果；
计算机数据库的建立又包含以下具体步骤：
步骤1-1：对球墨铸铁进行熔炼并进行球化处理后，将球墨铸铁熔体置入不同的保温坩埚内进行保温，保温坩埚放置在坩埚电阻炉中；
步骤1-2：球墨铸铁铁液球化处理后，立即采用铸铁热分析样杯，通过信号记录仪或者计算机采集铁液凝固的冷却曲线；同时炉前浇铸化学分析用试样以及金相组织分析试棒；
步骤1-3：间隔15～25分钟，炉前浇铸化学分析用试样以及金相组织分析试棒；采集试样的总时间为3～6小时；
步骤1-4：为减小所采集冷却曲线的噪声，采用三点拟合对所采集全部冷却曲线进行平滑处理；
步骤1-5：在平滑处理后的冷却曲线上确定凝固开始点，凝固开始点为球墨铸铁初晶奥氏体析出温度TGL，TGL的选取方法为：设Ti为第i个取样点的温度值，ΔTi为第i个取样点和第i-1个取样点的温度差；由浇铸温度开始直到Ti小于1200℃，分别计算ΔTi-1和ΔTi，如果ΔTi-1<0而且0≤ΔTi≤0.5，则计算ΔTi+1、ΔTi+2和ΔTi+3，当满足以下条件[0≤ΔTi+1，ΔTi+2≤0.5]∪[(0<ΔTi+1)∩(-0.2≤ΔTi+2≤0)∩(0≤ΔTi+3)]∪[(0<ΔTi+3)∩(-0.2≤ΔTi+2≤0)∩(0≤ΔTi+1)]∪[(0<ΔTi+1)∩(-0.2≤ΔTi+1≤0)∩(0≤ΔTi+3)]∪[(0<ΔTi+3)∩(-0.2≤ΔTi+1≤0)∩(0≤ΔTi+1)]时，Ti就被确定为TGL值；
步骤1-6：在平滑处理后的冷却曲线上确定凝固结束点，凝固结束点为球墨铸铁共晶凝固结束温度TEE，TEE的选取方法为：设dTi为微分值，Ti为第i个取样点的温度值，t为相邻两次温度点之间的时间间隔，dTi＝(Ti+4－Ti－4)/8t；如果Ti<TGL，则开始计算dTi的值，在150次的循环计算结果中，dTi最大时所对应的Ti值即为TEE；
步骤1-7：通过计算机程序提取冷却曲线上从晶奥氏体析出温度TGL和共晶凝固结束温度TEE之间的冷却曲线段作为“有效凝固段”，“有效凝固段”直接反映热分析试样的凝固过程；
步骤1-8：对经不同保温时间后浇铸的球墨铸铁化学分析试样进行化学成分分析；对所浇铸金相组织试样进行金相分析，获得该试样的金相组织照片及球化率这些定量金相数据；
步骤1-9：将步骤1-2～步骤1-8所获得的采集数据和分析数据作为一条有效数据，存贮于数据库中作为标样，采集数据为刚进行球化处理后的球墨铸铁冷却曲线“有效凝固段”，分析数据为刚球化处理后和不同保温时间后的球墨铸铁试样的化学成分、金相组织照片及相应定量金相分析结果；
步骤1-10：重复步骤1-1～步骤1-9，将球墨铸铁冷却曲线凝固段与其对应的刚处理后和保温不同时间后的试样化学成分、金相组织照片及相应定量金相分析结果一一对应，建立拥有30～50条标准样本冷却曲线的可用于评判的球墨铸铁铁液熔体状态计算机关系数据库，所述建立的数据库结构由冷却曲线凝固段C、金相组织S、定量金相分析结果用N组成，对于某条标准样本M，数据库中保存的数据有刚进行球化处理后采集的冷却曲线凝固段CM0，金相组织SM0，球化率NM0，以及在坩埚电阻炉中保温t1～tn时间后获得的金相组织SM1，SM2，…，SMm，…，SMn，定量金相分析结果NM1，NM2，…，NMm，…，NMn；
步骤2：在步骤1所述的数据库建立完成后，采集一条新的球墨铸铁熔体的样杯冷却曲线，将新测曲线与该数据库中的曲线逐一比较计算得到最小综合偏差值Cd，若最小综合偏差值小于2℃，则利用该综合偏差值对应曲线表征新测曲线；若最小综合偏差值大于或等于2℃，则将新测得的曲线及其分析结果作为样标存入数据库；
包含以下步骤：
步骤2-1：通过铸铁热分析样杯采集一条新的球墨铸铁铁液冷却曲线；
步骤2-2：按照步骤1-4～步骤1-6所述方法对所采集冷却曲线进行平滑处理，并提取冷却曲线上从凝固开始点TGL到凝固结束点TEE之间的冷却曲线有效凝固段；
步骤2-3：采用综合偏差值Cd计算公式，逐一计算新采集冷却曲线与数据库中已有冷却曲线间的综合偏差值Cd，选择综合偏差值最小的冷却曲线；
步骤2-4：若步骤2-3选择的冷却曲线与新采集的冷却曲线综合偏差值Cd小于2℃，则确定数据库中该条综合偏差值最小的冷却曲线为对比曲线；
步骤2-5：若步骤2-3选择的冷却曲线与新采集的冷却曲线综合偏差值Cd大于或等于2℃，则重复步骤1-2～步骤1-9，将新采集的冷却曲线“有效凝固段”、刚球化处理后和不同保温时间后的球墨铸铁试样的化学成分、金相组织照片及其定量金相分析结果存贮于数据库中，作为新的标准冷却曲线，以不断积累标样；
步骤3：根据冷却曲线有效凝固段的整体形状来预测大断面球墨铸铁的化学成分、凝固组织，判断当前球墨铸铁熔体的球化级别：用步骤2-4确定的对比曲线或步骤2-5更新的冷却曲线的有效凝固段所对应的已知球墨铸铁铁液刚处理后和保温不同时间浇注的试样的化学成分、金相组织照片及其定量金相分析结果，来预测待测的未知球墨铸铁铁液刚处理后和保温不同时间后铁液的化学成分、金相组织照片及其定量金相分析结果。
2.根据权利要求1所述的一种大断面球墨铸铁熔体质量炉前控制方法，其特征在于，采用固定凝固条件下球墨铸铁的热分析样杯冷却曲线有效凝固段的整体形状，来预测刚处理后铁液的球化效果及其抗衰退能力，有效地解决常规测评方法仅预测刚处理后铁液球化效果时可能存在的误判问题。
3.根据权利要求1所述的一种大断面球墨铸铁熔体质量炉前控制方法，其特征在于，所述综合偏差值Cd计算公式为：
Cd＝|∑ΔTi|/n+S
其中，
n是采样总点数，
i表示第i个采样点，
ΔTi表示两条冷却曲线有效凝固段上，第i个取样点的温度差值，
S表示温度差值ΔTi的方差。
4.根据权利要求1所述的一种大断面球墨铸铁熔体质量炉前控制方法，其特征在于，所述坩埚电阻炉采用硅钼棒进行加热。
5.根据权利要求1所述的一种大断面球墨铸铁熔体质量炉前控制方法，其特征在于，在坩埚电阻炉内部放置有不同数量的保温坩埚，用以盛装球化处理后的球墨铸铁铁液。
6.根据权利要求1所述的一种大断面球墨铸铁熔体质量炉前控制方法，其特征在于，坩埚电阻炉所采用的温度控制单元为PID控制，温度控制偏差为±5℃。
7.根据权利要求1所述的一种大断面球墨铸铁熔体质量炉前控制方法，其特征在于，坩埚电阻炉的工作温度区间为1350～1450℃。
8.根据权利要求1所述的一种大断面球墨铸铁熔体质量炉前控制方法，其特征在于，所述定量金相分析结果为球化率，还可包括石墨球面积率、石墨当量直径、单位面积石墨球数。
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| Controlling melt quality of compacted graphite iron;Sun XinJian et al;《Materials Science and Engineering A》;20070925;第466卷(第1-2期);1-8 * |
| Evaluation of melt quality and graphite degeneration prediction in heavy section ductile iron;Zhenhua Li et al;《Metallurgical and Materials Transactions A》;20050930;第36卷(第9期);2455-2460 * |
| Grain refinement of Al-7Si alloys and the efficiency assessment by recognition of cooling curves;Wang Q et al;《Metallurgical and Materials Transactions A》;20030531;第34卷(第5期);1175-1182 * |
| Identification and evaluation of modification level for compacted graphite cast iron;Sun Xinjian et al;《Journal of Materials Processing Technology》;20080531;第200卷(第1-3期);471-478 * |
| Intelligent evaluation of melt iron quality by pattern recognition of thermal analysis cooling curves;Li YanXiang et al;《Journal of Materials Processing Technology》;20050530;第161卷(第3期);430-434 * |
| Pattern Recognition of Thermal Analysis Cooling Curves and Quality Evaluation of Melt Cast Alloys;Li YanXiang et al;《J.Mater.Sci.Technol》;20011231;第17卷(第1期);73-74 * |
| 炉前快速评价球墨铸铁球化质量的新方法;李大勇等;《中国机械工程》;20021015;第13卷(第19期);1699-1701 * |
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