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关键词： 曲轴   Archard模型   磨损系数   模具磨损   机器视觉   寿命预测  

摘要： 热模锻模具在实际生产过程中由于受到交变应力的影响,受力情况复杂且服役环境相当恶劣。基于Archard磨损模型,通过典型曲轴锻造模具的有限元模拟结果与实际磨损量的对比,计算出磨损模型的磨损系数K值,从而获得适合曲轴热锻生产的修正Archard磨损模型;通过修正后的Archard磨损模型预测模具寿命,并基于机器视觉系统对模具的磨损失效进行判断。结果表明:K的修正值为1.425×10^(-7),与实际测量值的吻合度达91.47%,预测寿命为6351件,与实际生产情况6400件相吻合;对磨损失效模具进行了机器视觉判断,验证了机器视觉技术在锻造模具磨损检测方向的可行性。

关键词： 隧道工程   盾构   刀具磨损   聚类算法   遗传算法   机器学习  

摘要： 盾构法是隧道施工的主流方法,广泛应用于软土地层与复合地层。盾构机在上软下硬地层中掘进时,准确预测滚刀的磨损以便及时更换滚刀是确保施工安全与效率的关键。基于机器学习中的无监督kmeans聚类算法、有监督Transformer算法以及遗传算法,提出了一种根据刀盘前方地层条件、滚刀布设以及施工参数预测滚刀正常磨损的方法。kmeans聚类算法用于实时分析当前盾构施工参数间的关系,从而划分不同施工状态,并为不同施工状态分配不同的磨损修正系数作为Transformer模型的输入参数。根据地层条件及施工参数相关关系确定磨损修正系数初始值的大小,借助遗传算法对磨损修正系数进行优化。Transformer算法中,以地层条件、施工参数、滚刀安装半径和切削距离以及kmeans聚类得到的磨损修正系数作为输入参数,以滚刀磨损量作为输出参数,并由遗传算法对模型的超参数进行优化。所使用的数据采集自某大直径泥水平衡盾构隧道,所穿越地层条件包含全断面软土、上软下硬地层以及全断面硬岩,样本集包含217条数据。聚类结果所揭示的施工状态与滚刀的磨损速度具有明显的对应关系,预测模型的滚刀磨损平均预测误差为3.6mm,占滚刀换刀磨损量40.0mm的9%。

关键词： 排泥   管线   摩阻系数   胶管   钢管  

摘要： 采用理论计算与实测数据相结合确定管路输送摩阻系数,通过管路输送摩阻系数判断疏浚管线磨损位置及特点,针对疏浚管线胶管和钢管出现的不同问题,采用新方法解决。

关键词： 插电式混合动力   新能源汽车   四轮定位   低压电气   作业要求   纯电动汽车   机械系统   市场占有率  

摘要： 1目前“新能源汽车维护与保养”课程的主要不足1.1教学内容一方面,新能源汽车以纯电动汽车和插电式混合动力(含增程式)汽车的市场占有率最高,而“新能源汽车维护与保养”课程内容只有纯电动汽车。另一方面,强调高压系统保养而忽略了低压电气与机械系统的维护保养,如轮胎、制动液、灯光、雨刮、四轮定位等方面的内容,与生产实践脱节。1.2教学方式一方面,“新能源汽车维护与保养”课程学时安排较少,总体教学时间不足;另一方面,教师在教学过程中讲解时间过多,相对减少了学生操作的时间,从而导致学生学完本课内容后仍然不熟练,达不到企业的作业要求。

关键词： Si_(3)N_(4)陶瓷   摩擦系数   平面摩擦磨损   磨损机制   高温摩擦性能  

摘要： Si_(3)N_(4)陶瓷因具有耐高温、耐腐蚀、耐磨损、高硬度等特点,在高温耐磨损领域的应用备受关注。本文研究了高温下Si_(3)N_(4)陶瓷与C/SiC陶瓷或GH214合金摩擦时的平面摩擦磨损性能及磨损机理。结果表明:Si_(3)N_(4)陶瓷和C/SiC陶瓷对磨时,随着温度升高,摩擦系数先增大后减小;当温度为1200℃时,Si_(3)N_(4)陶瓷平均摩擦系数低于0.4,且其磨损表面出现磨痕、磨粒和SiO_(2)氧化膜,磨损形式主要为磨粒磨损和氧化磨损。Si_(3)N_(4)陶瓷与GH214合金对磨时,随着温度升高,摩擦系数增大,陶瓷样品表面出现明显的金属氧化物层,其磨损形式主要为粘着磨损和氧化磨损。Si_(3)N_(4)陶瓷与两种对磨材料摩擦时,氧化磨损均产生氧化膜并对Si_(3)N_(4)陶瓷均有保护和润滑作用,可有效减少Si_(3)N_(4)陶瓷基体的磨损,提高Si_(3)N_(4)陶瓷的磨损使用寿命。

关键词： 煤矿机械   加工误差   防控措施  

摘要： 随着我国经济的发展,煤矿行业的发展也越来越迅速,煤矿机械零件加工中,如果出现任何的问题和误差就会造成严重的影响,进而造成零件的性能出现变化,如果在加工过程中,煤矿机械设备要想正常的运行,就要根据零件的精度以及相关的制造标准进行加工,在机械零件加工中不断提高标准和要求,针对各类误差原因进行有效的分析与解决,如果在零件的质量中来看,它不仅可以保障煤矿机械设备安全稳定运行,还在零件加工的精细化管理上关乎着加工工艺的提升,本文针对煤矿机械零件加工中出现的误差情况以及改进的措施进行分析,并提出相关的解决方案。

关键词： 刀具磨损   磨损识别   信息融合   双路卷积神经网络  

摘要： 针对机械加工现场环境复杂多变,使用单一信号进行刀具磨损识别难以获取全面的刀具磨损特征信息的问题,提出一种同时利用声音信号和工件表面图像信息结合深度学习网络识别刀具磨损状态的方法。首先采集铣削加工过程中声音信号和工件表面图像数据,然后使用双路并行卷积神经网络对声音信号和工件表面图像进行特征提取及融合,最后进行刀具磨损识别。结果表明,和单一信号识别结果相比,采用信息融合方法能获取更全面的刀具磨损特征信息,有利于增强刀具磨损识别效果,且刀具磨损识别准确率和F1-score均在95%以上,能有效识别刀具磨损状况。

关键词： 液态模锻压力   过热度   模具预热温度   磨损行为   ADC14铝合金   显微组织  

摘要： 为了研究液态模锻参数对ADC14铝合金微观组织与磨损行为的影响,将液态模锻压力(60、90和120 MPa)、过热度(50、100和150℃)和模具预热温度(200、250和300℃)选为3个独立变量,并观察分析了显微组织特征、磨损实验后试样重量损失和摩擦因数变化。实验结果显示:液态模锻压力、过热度和模具预热温度对合金显微组织和磨损性能具有显著影响。液态模锻压力的增加可以促进显微组织的细化,但当压力超过一定值后,对显微组织细化的影响降低。模具预热温度和过热度的变化可以影响初生Si相的数量和形状。液态模锻压力的提高也可有效减少合金的磨损,特别是在120 MPa液态模锻压力和300℃模具预热温度下,合金的质量损失最小。适当的液态模锻参数调整可以有效地改善ADC14铝合金的显微组织和磨损性能,可为液态模锻ADC14铝合金的优化和工业应用提供参考。

关键词： 机械零件   缺陷识别   融合分类器   机器视觉  

摘要： 机械零件缺陷的准确识别对提升机械加工质量具有十分重要的意义。本文提出了一种基于机器视觉和多分类器融合的方法,用于机械零件缺陷的自动识别。采用多元素结构的改进形态学方法进行图像增强处理,提升机械零件图像的对比度。采用小波变化结合二维Ostu分割的方法获取机械零件图像的特征,将其作为分类器的输入。图像特征进入多组分类器后形成融合判断,可作为最终的缺陷识别结果。针对圆盘形械零件缺陷,本文采用10类分类器进行缺陷识别试验,试验结果表明:融合分类器的识别准确率有明显提高,XGBT+KNN+RF融合分类器同时具备高鲁棒性和高识别准确率的性能。

关键词： 有限元分析   几何模型   密封圈   网格划分   液压缸   磨损量  

摘要： 液压缸密封圈磨损原因较多,难以通过肉眼直观观察,很难找到直接原因,提出基于有限元的液压缸密封圈磨损量分析方法。基于液压缸密封圈几何模型、材料模型和物理模型,分析了橡胶密封圈在应力和应变上的非线性,通过定义应变密度函数,构建了液压缸密封圈的有限元模型。根据液压缸活塞的密封结构,分析了液压缸活塞的运动特点,利用Archard模型描述密封圈的外观特征变化,通过计算密封圈接触面上任意一点的磨损深度,分析液压缸密封圈的磨损量。试验结果表明,所研究方法可以对液压缸密封圈的裂纹深度与裂纹扩展角度进行有效分析,两项指标的试验分析与实测结果基本一致,裂纹深度的试验分析误差最大值仅为0.002 mm。方法有助于提高液压缸设计的密封可靠性。