对汽车铸件的强度和伸长率提出了越来越高的要求有的甚至超过标准(标准应为低要求)即在目前球铁牌号中在满足抗拉强度要求的基础上（略）高一个等级(如QT500—QT550—7等).因此研究开发塑性要求更高（略）光体一铁素体混合基体球铁对进一步发挥铸态球铁的强韧性潜力提高零件的使用寿命扩大铸态球铁的使用范围是很有意义的.节能要求导致基本上重新设计零件，以达到重量轻、效率高，这就必然要提醒设计者集中注意材料。 对出现在铸铁型材内部的夹杂缺陷，进行了全面地研究分析，明确了夹杂物的分布规律、元素组成、来源及形成原因，并就如何控制该缺陷的产生给出了相关的建议。 铸铁型材中的夹杂物主要聚集分布在其中心线上方约3/4半径处，其中大尺寸的夹杂物主要来源于球化和孕育处理，因此解决铸铁型材内部夹杂问题的关键是控制球化和孕育处理的相关参数.对于铸铁型材表面存在的疤皮缺陷，生产实践证明，采取提高铁水温度、保证铁水纯净度、适当提高拉拔速度、改进炉膛底部结构及阻断结晶器两段石墨套间横向传热的举措能够有效地消除。 球铁正日益被认为能提供高的强度一重量特性，并且能以比较低的成本生产。当球铁的吨位增加和市场渗透是很惊人的，这种材料决不能看到达到了它的全部潜力。

对灰铸铁金相图像出现的亮度不均匀现象利用空域阴影校对金相图像进行亮度不均匀校正;利用小波变换与均值滤波相结合的算法对灰铸铁金相图像进行去噪处理并取得了较好的结果。 用常用的分割算法:阈值化法、FCM聚类法、遗传算法和小波变换对灰铸铁金相图像进行分割分析了分割效果和算法的性能。同时，伸长率指标均超过LZQT500-7规定的指标。与拉伸性能结果类似，反弧度法试样的抗压强度高于未实施反弧度法试样的抗拉强度。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、高效率的铸铁型材水平连铸拉坯生产。

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