Un sistema asistido por computadora para la evaluación de la calidad de la fusión y la propensión a la contracción basado en el proceso de solidificación del hierro dúctil

El presente trabajo desarrolla un nuevo método para la preevaluación de la calidad de la fusión de fundiciones dúctiles y la predicción de su comportamiento metalúrgico durante la solidificación. Basado en la caracterización de la transición líquido-sólido mediante curvas de enfriamiento y técnicas de bases de datos, este estudio proporciona un enfoque eficaz para predecir la capacidad de nucleación del metal y su tendencia a la contracción. Ambos factores se consideran parámetros críticos para garantizar la fabricación eficaz de piezas fundidas sólidas y aumentar la productividad. Para ello, se han definido dos parámetros específicos: N (factor de predicción del recuento de nódulos) y k (factor de tendencia a la contracción). Se ha creado una base de datos de análisis térmico mediante el análisis de piezas fundidas de una amplia variedad de fundiciones dúctiles fabricadas en condiciones de producción fijas. La base de datos contiene más de 600 registros obtenidos de curvas de enfriamiento experimentales, resultados de estudios metalográficos (caracterización de la morfología del grafito), la composición química de la aleación e inspecciones por rayos X para evaluar la aparición de defectos de contracción en muestras específicas. Se ha descubierto que los requisitos de alimentación necesarios relacionados con el diseño del riser y la aparición de defectos de contracción están estrechamente correlacionados con la forma de las curvas de enfriamiento y los factores N y k correspondientes. Por lo tanto, es posible predecir el comportamiento metalúrgico de las aleaciones mediante el análisis de su solidificación antes de la colada. El objetivo del presente trabajo es presentar el procedimiento para evaluar los factores N y k y describir su eficacia en comparación con la información de la base de datos.

Autores/as:

Pello Larrañaga, José Manuel Gutiérrez, Aitor Loizaga, Jon Sertucha, Ramón Suárez.

Keywords:

Predicción metalúrgica, calidad metalúrgica, comportamiento del metal, formación grafítica.

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