人工知能を活用した球状黒鉛鋳鉄の製品残Mg予測と理想的な球状化処理の提案

摘要

前報で，取鍋におけるMg歩留まりを人工知能で予測した結果を報告した．今回は，製品のMg歩留まりを人工知能で予測する，一般的に大物鋳物では，冷却速度が遅く凝固に時間を要するために，取鍋の残Mg値を高くして，製品Mgも高くする傾向が強い．特に超大物では球状化不良の心配があるため，取鍋残Mgを0．06％程度にする事も多い．そこで本稿では，取鍋残Mgと製品残Mgの関係について人工知能を用いて予測及び解析し，適切な製品残Mg量について検討する．