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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由于對水平連鑄CAE技術進行有效應用，因此，可以在短期內對放縮孔措施進行有效實施，尤其是在對縮孔具置進行正確預測時，勢必會實現實用化但是，因為薄壁鑄鐵型材水平連鑄條件時常會發生變化，如:金屬液成分、溫度以及造型條件等，會造成產生氣體缺陷與縮孔等問題，而且還會受到量元素的直接影響。 鑄鐵型材在重工業中需求量大，被廣泛應用于交通運輸、機床、印刷、農業機械等支柱行業。拉坯工藝參數設置是鑄鐵型材生產中的關鍵環節，設置不合理會導致拉漏、拉斷等生產事故和產生表面裂紋等鑄造缺陷。現有鑄鐵型材生產企業拉坯工藝參數控制技術參差不齊，尚無完整的理論體系。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。本標準的制定與實施，迎合了我國的產業政策，也是我國水平連鑄行業的實際需要。

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