전자 기계 알루미늄 다이 캐스팅의 다이 캐스팅 과정에서주의를 기울여야합니까?

알루미늄 합금의 제련 및 품질 관리는 주물의 성능을 보장하기위한 기본 링크입니다. 알루미늄 합금의 제련 과정은 720 ℃에서 750 ℃의 고온 환경에서 수행되어야한다. 이 온도 범위는 실리콘 및 마그네슘과 같은 합금 요소의 완전한 용해를 효과적으로 촉진 할 수 있으며, 압도로 인한 곡물 조잡을 피할 수 있습니다. 용융물의 정화는이 과정에서 핵심 단계입니다. 알루미늄 용융물의 가스 함량이 0.1ml/100gal 미만으로 제어되도록 수소와 같은 불순물을 제거해야합니다. 자동차 제조업체는 한때 용융 정화가 불충분하여 실린더 주조에 핀홀 결함이 있었기 때문에 결국 엔진 오일 누출이 심각하게 사고를 일으켰습니다. 또한 용융물의 유지 시간은 6 시간에서 8 시간 사이에 엄격하게 제어되어야합니다. 보유 시간이 너무 길어 구성 요소 분리로 이어지고, 너무 짧은 유지 시간은 캐스팅 응력을 효과적으로 제거하지 않습니다.

곰팡이 설계 및 열 균형 관리는 주조 성형의 핵심 요소입니다. 몰드 캐비티의 설계에는 3D 시뮬레이션 기술을 사용하여 용융 금속의 충전 경로를 최적화하여 플로우 채널 단면적과 게이트 속도 사이의 최상의 일치를 보장합니다. 예를 들어, 새로운 에너지 차량의 배터리 트레이 용 물 냉각 러너 설계에서 CAE (Computer-Aided Engineering) 시뮬레이션은 0.03 초 이내에 용융 금속의 충전물을 완료하는 데 중화 전류로 인한 공기 혼입 문제를 피하기 위해 필요합니다. 금형의 온도 제어는 또한 중요한 기술적 과제입니다. 예열 온도는 180 ℃ 내지 220 ℃ 사이에서 안정적이어야한다. 온도가 너무 높아서 곰팡이가 붙어있을 수 있지만 온도가 너무 낮 으면 차가운 폐쇄 결함이 발생할 수 있습니다. 특정 회사에서, 주조의 표면 변형률은 ± 10 ° C의 곰팡이 온도 변동으로 인해 15% 증가했습니다. 이를 위해, 금형 냉각 시스템은 CANFORMAL COONTING WATER 채널을 채택하고 3D 인쇄 기술을 통해 복잡한 러너를 제조하여 공동 온도의 균일 성을 향상시켜 주조의 전반적인 품질을 향상시켜야합니다.

다이 캐스팅 프로세스 매개 변수의 정확한 제어는 주물의 품질에 결정적인 요소입니다. 주입 속도는 단계적으로 제어해야합니다. 느린 축적 단계에서 속도는 가스를 효과적으로 배출하기 위해 ≤0.2m/s로 제어해야합니다. 빠른 충전 단계에서는 속도가 40-80m/s에 도달 할 수 있지만, 튀기고 산화물 필름 얽힘을 피하기 위해 게이트 속도가 60m/s를 초과하지 않도록해야합니다. 주입 압력의 선택은 주조의 구조적 특성과 결합되어야합니다. 예를 들어, 얇은 벽 부품 (≤3mm)은 80-120mpa 고압을 사용해야하며, 두꺼운 벽 부품 (≥10mm)은 40-60mpa로 줄일 수 있습니다. 한 회사는 한 번 주입 압력을 너무 높게 설정하여 엔진 실린더에 균열이 발생하여 천만 위안이 손실되었습니다. 클램핑 력의 계산은 주조의 투사 영역과 합금의 유동성을 포괄적으로 고려해야합니다. 예를 들어, 0.3F의 예상 영역이있는 모터 하우징의 경우 4000 톤 클램핑 힘 장치가 필요합니다.

후 처리 및 품질 검사는 주물의 품질을 보장하기위한 최종 보증입니다. 캐스팅이 멸균 된 후에는 즉시 열처리해야합니다. T6 용액 + 노화 공정은 ALSI10mg 합금의 인장 강도를 320MPA 이상으로 증가시킬 수 있습니다. 표면 처리 과정에서, 양극화 된 필름의 두께는 10-20μm 사이에서 제어되어야한다. 너무 박막 층은 부식성이 부족할 수 있지만 너무 두꺼운 필름 층은 균열을 유발할 수 있습니다. 산화물 필름의 고르지 않은 두께로 인해 특정 자동차 제조업체는 소금 스프레이 테스트에서 배터리 트레이에 붉은 녹을 일으켰습니다. 품질 검사는 전체 캐스팅 프로세스를 통해 진행되어야합니다. X- 선 검사는 0.5mm보다 큰 내부 결함을 감지 할 수있는 반면 3D 스캐너는 0.02mm 수준에서 치수 정확도 감지를 달성 할 수 있습니다. 특정 기업이 도입 한 인공 지능 육안 검사 시스템은 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 마이크로 크랙 및 기공과 같은 표면 결함을 자동으로 식별 할 수 있습니다. 탐지 효율은 전통적인 수동 방법보다 10 배 이상 높습니다.

알루미늄 다이 캐스팅