の準備砂型鋳造成形これは、金属の砂型鋳造プロセスにおいて最も重要なステップの 1 つです。 所望の鋳造部品の形状を有するキャビティは、圧縮された生砂内で正確に成形されなければなりません。 高品質の鋳物を得るために、成形プロセスでは、砂の特性、成形技術、パターン設計を注意深く制御する必要があります。
当社の鋳物工場 China Welong では、数十年にわたる経験を活用して、卓越した寸法精度、表面仕上げ、機械的特性により、各顧客の正確な仕様と性能要件に合わせた鋳造金属部品を製造できる砂型を作成しています。
金属鋳造における砂型とは何ですか?
Sおよび鋳造成形圧縮下でも形状を維持するために結合剤と混合された砂の中に型の空洞を形成することが含まれます。 生砂の成形では、水が粘土やその他の添加剤との主な結合成分として機能します。 砂をパターンの周りに圧縮して、目的の内部輪郭を刻印します。 完全な金型を作成するには、少なくとも 2 つの金型半体が形成されます。 ランナーとライザーも、溶融金属をキャビティ空間に導くように成形されます。
金属を鋳造するための砂型はどうやって作るのですか？
砂型成形の主な手順:
1. 砂の準備 - 細かく角張った砂粒を入手し、粘土、水、添加剤と混合して、適切な成形特性を実現します。
2. ドラグの打ち込み - ドラグと呼ばれる最初の型の半分は、上部にパターンが置かれた状態でフラスコ内で圧縮されます。
3. コーピング - ドラッグの半分を分離した後、上面はもう一方のパターンの半分を受け入れるように形作られます。
4. コープの形成 - パターンの後半は、下型に結合されたコープ金型の半分を形成します。
5. 組み立て - 金型の半分は位置合わせされ、金属漏れを防ぐためにしっかりと固定されます。
6. 注ぐカップ - 溶融金属を受け入れるためのリザーバーが金型キャビティの上に形成されます。
7. 通気 - 注入および固化中にガスを逃がすためのチャネルが追加されます。
高品質の砂型には、精密な鋳造結果を実現するための材料、設計、プロセス制御に関する広範な専門知識が必要です。 China Welong は、数十年にわたる鋳物工場の経験を活用して、砂型成形プロセスのあらゆる側面を最適化しています。
砂型成形におけるパターンの役割
パターンは、所望の鋳造外形を生成するために砂型キャビティの内面を成形するために使用される形状です。 パターンには、設計上の重要な考慮事項がいくつかあります。
- 金属は凝固して冷えるにつれて収縮するため、収縮許容値を追加して最終部品の寸法に合わせて作成されます。 収縮率は合金によって異なります。
- 成形表面を乱すことなく、金型を適切に押し当てて分離できるように設計する必要があります。 脱型を容易にするために抜き勾配が追加されています。
- 完全な金型のコープとドラッグの半分を形成するには、少なくとも 2 つのパターン片が必要です。 パーティングラインがそれらを分割します。
- スプルー、ランナー、ライザー、ゲートがパターンに組み込まれています。 これらの溶融金属流路は、金型キャビティ空間に接続されます。
- 一般的なパターンの素材には、木材、プラスチック、金属などがあります。 材料は、劣化することなく繰り返しのラムアップに耐える必要があります。
China Welong では、広範な金型設計の専門知識により、金属合金、部品の形状、生産量、機械的性能のニーズに基づいて、各顧客の固有の鋳造要件に合わせた最適なパターン設計を保証します。
砂型成形プロセスの研究と革新
学界と産業界は、改良された砂型成形プロセスの研究と開発を継続的に行っています。 最新の進歩の一部を以下に示します。
- 積層造形技術により、従来のパターンよりも複雑な金型形状が可能になります (Li et al、2020)
- シミュレーション ソフトウェアは金型の充填と凝固をモデル化し、潜在的な欠陥を予測します (Han et al、2021)
- 熱画像などのインラインセンサーは、注入直後に金型の異常を検出します (Yuan et al、2019)
- 高度なバインダー システムにより排出量が削減され、崩壊性が向上します (Ahsan et al、2022)
- 自動化システムは、大量生産でも一貫した高品質を迅速に提供します (He et al、2020)
- 機械学習により X 線画像を分析し、シェイクアウト後の鋳造欠陥を分類する (Sharma et al、2022)
- 砂粒上のナノ粒子コーティングにより、表面仕上げが向上し、金属の浸透が減少します (Nwaogu et al、2022)
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China Welong Foundry では、実証済みのイノベーションを継続的に研究し、実装して、当社の製品を進歩させています。砂型鋳造成形プロセス。 までお問い合わせください。info@welongpost.com詳しく知ることができ。
参考文献:
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Yuan, C.、Liu, Z.、Wu, B.、Jiang, J. (2019)。 機械学習と画像認識に基づいて鋳造欠陥をインテリジェントに診断します。 Journal of Intelligent Manufacturing、30(3)、1193-1205。
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Sharma, G.、Prakash, C.、および Kumar, S. (2022)。 畳み込みニューラル ネットワークを使用した放射線画像内の鋳造欠陥の自動分類。 エンジニアリング システムの非破壊評価、診断および予後に関するジャーナル。
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