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关键词： 激光熔覆   摩擦磨损   热冲压模具   铁基粉末   钴基粉末  

摘要： 由于服役条件恶劣,热冲压模具的工作型面容易产生磨损与裂纹,而传统强化方式在减小模具磨损的同时存在诸多限制。为了实现复杂模具型面的熔覆,通过机械手和变位机变姿实现了激光熔覆路径优化,并采用差温往复式摩擦磨损实验装置模拟了热冲压工况,分析了激光熔覆层的摩擦磨损性能。研究结果表明,铁基粉末与钴基粉末两种熔覆层均能有效减小摩擦因数与模面磨损量,其中Stellite 12钴基粉末的激光熔覆层的摩擦因数与磨损量最小。扫描电子显微镜观测发现,Fe901铁基粉末与Stellite 12钴基粉末的激光熔覆层表面出现的氧化层与化合物起到了润滑减磨作用,实现了模面磨损控制。

关键词： 气缸盖   排气阀座   异常磨损  

摘要： 某型船用主推进柴油机在W5维修保养运行使用约60 h后,发现40个气缸的排气阀间隙均出现超差,38个排气阀座磨损超出气缸盖修理极限。更换38个新缸盖后运行使用约60 h,再次出现大面积排气阀座磨损,2次航行试验均使用0#车用柴油。基于故障现象,列出缸盖排气阀座异常磨损故障树,从维修安装、零部件质量、使用条件三大方面进行分析排查。对故障机理进行分析判断:故障原因是使用0#车用柴油含硫量较低,未能形成有效抗磨层,加快了排气阀座的磨损,针对柴油机气阀座异常磨损故障情况提出相应的解决措施,为后续同类故障分析提供解决方法。

关键词： PSO-SVM   缺陷检测   智能分类   机械零件   金属插头  

摘要： 由于机械零件在生产过程中许多因素的影响,金属工件的表面会出现不同类别的缺陷,进而减少零件寿命,威胁工作人员的生命.为解决机械零件表面缺陷图像模糊和缺陷种类较多的问题,研究首先对采集的图像进行预处理,然后设计一种粒子群优化算法改进支持向量机模型(Particle Swarm Optimization Support Vector Machine,PSO-SVM),最后构建自制的金属插头数据集进行应用实验.结果显示,在训练过程中,PSO-SVM模型在迭代136次时损失即可收敛,且平均准确率为0.989.在实际应用中,PSO-SVM模型在迭代22次后就可到达目标损失值,且分类准确率最高为0.996,分类识别延时为47 ms.综上所述,PSO-SVM模型有较好的性能与适用性.

关键词： 优质碳素结构钢   合金结构钢   齿轮钢   抗疲劳性   机械零件   连接杆   淬透性   扭力杆  

摘要： 保淬透性结构钢是从优质碳素结构钢和合金结构钢中选出的部分牌号,根据用户的不同需求,对其淬透性予以相应保证。保淬透性结构钢具有优良的淬透性和冷热变形性能,其强度高、韧性好、耐磨性较高,适用于制造高强度、高耐磨性和高抗疲劳性的机械零件,如齿轮、传动轴、承载轴、扭力杆、连接杆等。在保淬透性钢中,齿轮钢是用量大、要求高、最具代表性的钢种,年产量超过450万t,可用于制造各种要求的齿轮。

关键词： 汽车   机械系统   故障原因   诊断  

摘要： 随着人们生活水平的提高以及科学技术水平的发展与进步,汽车已成为人们出行首选的交通运输工具,为人们出行提供极大便利,而汽车具有复杂的机械结构,在使用过程中易出现机械故障而影响车辆性能。为进一步提高汽车行驶可靠性,本文从常出现机械故障的汽车发动机、转向系统、传动系统以及制动系统入手,分析不同系统机械故障的原因与诊断方法,为企业的维修和保养提供参考。

关键词： 四轮定位   侧滑   前束   外倾  

摘要： 针对某微型车在用户使用过程中抱怨的轮胎异常磨损问题,通过理论分析和四轮定位参数的研究,识别了关键影响因素,运用六西格玛工具,采取实验设计等方式方法,寻找到合理的参数设计,最终通过样本验证和用户使用效果跟踪,有效解决了上述问题,提高了用户满意度。

关键词： 渤海油田   环空带压   套管磨损   套管腐蚀   套管剩余强度  

摘要： 对渤海油田油气井的完整性问题详细排查,发现存在环空异常带压占比较高,导致井筒服役安全面临巨大的挑战。为有效计算环空最大承压能力,控制环空压力在有效的安全范围,需更精确的核算套管的有效剩余强度。渤海油田油气井套管腐蚀以CO_(2)为主,本文综合考虑套管在磨损、CO_(2)腐蚀共同作用,基于利用符合海洋石油特点的“***模型的腐蚀速率预测模型”、“长期腐蚀速率预测模型”以及“管柱强度计算模型”,建立了套管磨损、腐蚀后的剩余强度计算方法,以环空带压自喷井2D井为例,对套管剩余强度进行核算,结果表明,套管以腐蚀为主要因素,磨损发生在套管下深中部的情况下,对套管中部剩余强度有影响,对套管整体最小剩余强度几乎无影响。通过该方法在核算套管在磨损及腐蚀双重影响下的套管剩余强度有重要意义,有效指导安全生产。

关键词： TC4钛合金   涂层刀具   磨损机理   切削力   切屑温度  

摘要： 本文研究双层TiSiN/TiAlN涂层刀具车削TC4钛合金时的磨损机理,用扫描电镜观察刀具的磨损形貌。涂层刀具前刀面的磨损区域分为死区、黏结区和滑动区。各区的磨损机理不同,死区几乎没有磨损;黏结区的涂层受高温度和高压力的影响而失效;滑动区的涂层由切屑在前刀面滑动摩擦造成失效。通过测力仪获得切削力,在低进给量工况下,受已加工表面的回弹影响,背吃刀力和进给力比主切削力更大。通过红外热像仪获得切屑自由表面的温度,结果显示,随着进给量增大切屑厚度也增大,切屑自由表面温度没有升高。

关键词： 柱塞泵配流盘磨损   振动信号   卷积神经网络   变分模态分解   连续小波变换  

摘要： 为解决一维振动信号难以充分挖掘表达状态特征信息以及柱塞泵配流盘磨损早期识别问题,基于卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN)优秀的图像处理能力,提出了一个优化VMD-CWT-CNN模型。首先,采用连续小波变换(Continuous wavelet transform,CWT)对信号进行预处理,得到信号的二维时频图,作为CNN模型的一路输入,将状态识别问题转化为CNN图像识别问题。其次,基于相关系数对变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)参数优化后,利用优化VMD对振动信号进行预处理,再以相关系数和峭度值最大为优选原则,甄选出三组蕴含故障特征的本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF),将其重组为三通道一维信号,作为CNN模型的另一路输入。最后,在CNN模型中将两路信息汇聚并得到柱塞泵配流盘磨损状态识别分类结果。实验中,此方法分别采用优化VMD和CWT对振动信号预处理,再结合CNN对磨损状态进行分类。实验结果表明,该方法对于配流盘磨损的三种状态的识别效果显著优于单路输入的CNN模型以及典型的深度学习方法和机器学习分类器。因此,优化的VMD-CWT-CNN方法可以更准确地实现柱塞泵配流盘磨损状态识别。

关键词： 马氏体不锈钢   离子渗氮   灰色关联度分析   磨损  

摘要： 通过正交试验和灰色关联度分析研究了1Cr11Ni2W2MoV马氏体不锈钢渗氮层特性对磨损性能影响的主次关系和规律。采用光学显微镜观察渗氮层显微组织,并采用金相法测量渗层厚度;采用XRD衍射仪分析渗层表面物相;采用维氏硬度计测定渗层表面硬度和硬度梯度;采用SRV摩擦磨损试验机测试渗氮层摩擦磨损性能,并用白光干涉三维表面轮廓仪测定磨痕最大深度和磨损体积,用扫描电镜分析磨损机理。通过灰色关联度分析研究了表面硬度、硬度梯度和渗氮层厚度等渗氮层特性对磨损性能的影响。结果表明,不锈钢渗氮层发生的磨损破坏主要是通过磨粒磨损、黏着磨损和局部疲劳剥落产生;在恒定大载荷200 N条件下,表面硬度、硬度梯度和渗氮层厚度均显著影响其磨损性能,其中渗氮层厚度对磨损性能的影响最显著,随着渗氮层厚度增加,磨损性能下降。