ОБРАБОТКА МЕТАЛЛОВ Том 28 № 2 2026 190 ОБОРУДОВАНИЕ. ИНСТРУМЕНТЫ крепляет полезность скорости распространения ультразвуковых колебаний как количественного индикатора микроструктурного качества. Заключение 1. В настоящем исследовании обнаружена существенная взаимосвязь между сфероидизацией графита и скоростью распространения ультразвуковых колебаний в отливках из ЧШГ, изготовленных в контролируемых условиях. Исследование охватило широкий диапазон параметров (Тзал = 1380…1420 °C, СЭ = 4,0…4,6, Т = = 5…15 мм) и три коммерчески значимые марки чугуна (ВЧ 400/12, ВЧ 500/7 и ВЧ 600/3). 2. На основе технологических параметров и скорости распространения ультразвуковых колебаний в исследовании были разработаны регрессионные модели для прогнозирования сфероидизации, предела прочности при растяжении (σв) и твердости по Бринеллю (HB). Модели отлично согласуются с экспериментальными результатами и демонстрируют высокую точность прогнозирования. 3. Установлено, что углеродный эквивалент (СЭ) является наиболее значимым фактором. СЭ играет решающую роль в регулировании микроструктуры, поскольку графики взаимодействия показали, что он оказывает существенное влияние как на сфероидизацию, так и на скорость распространения ультразвуковых колебаний. 4. Использование скорости распространения ультразвуковых колебаний представляет собой эффективный метод неразрушающего контроля качества в реальном времени. Поскольку прогностические модели просты и эффективны, они весьма полезны для небольших литейных предприятий. Ключевым вкладом является включение скорости распространения ультразвуковых колебаний (V_f) во все модели. Внутренние характеристики, включая микроструктуру, плотность и упругие свойства, могут быть обнаружены с помощью ультразвукового контроля. Объединяя V_f с технологическими параметрами, модели могут прогнозировать сфероидизацию, твердость и предел прочности при растяжении без разрушения. Это улучшает оценку качества в реальном времени, устраняя необходимость в разрушающих испытаниях. Значительные взаимосвязи между ультразвуковыми параметрами и свойствами материалов (чугунов) также были обнаружены в предыдущих исследованиях [28, 34]. Поскольку небольшие литейные предприятия имеют ограниченный доступ к современным испытательным лабораториям, то предлагаемые модели особенно полезны. Толщина сечения, химический состав (для СЭ), температура заливки и скорость ультразвука – все это либо регулярно регистрируется, либо легко измеряется. Операторы могут с легкостью прогнозировать важные свойства материала, интегрируя эти модели в простые инструменты, такие как электронные таблицы или мобильные устройства. Это обеспечивает контроль процесса в реальном времени, быструю оценку качества, снижение затрат на испытания и возможность быстрой коррекции. Подобная прогностическая способность повышает стабильность качества отливок и эффективность производства. Ограничения и будущие исследования Линейные регрессионные модели строго откалиброваны для исследованного пространства параметров (СЭ = 4,0…4,6, Тзал = 1380…1420 °C, Т = 5…15 мм) и не должны экстраполироваться за пределы этих границ без дополнительной валидации. Такие факторы, как микроструктурная неоднородность, изменения в практике модифицирования (инокулирования) и различия в материале форм (которые не варьировались в настоящем исследовании), могут влиять на производственные показатели и требуют дальнейшего изучения. Тем не менее продемонстрированная методология обеспечивает строгую и масштабируемую основу для развития неразрушающего контроля качества в производстве ЧШГ и поддержки основанной на фактических данных оптимизации технологических процессов. Список литературы 1. Sangame B.B., Reddy Y.P. Investigation on eff ect of diff erent types of inoculants on the solidifi cation of ductile cast iron using thermal analysis // Multidiscipline Modeling in Materials and Structures. – 2024. – Vol. 20 (6). – P. 995–1012. – DOI: 10.1108/MMMS-032024-0084. 2. Evaluation of austempered ductile iron end milling by magnetic Barkhausen noise and x-ray diff raction methods / L. Benini, P.P.R. de Paula, S.S.M. Tavares,
RkJQdWJsaXNoZXIy MTk0ODM1