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关键词： 功能化氧化石墨烯   摩擦学性能   接枝氨基   复合材料   磨损  

摘要： 针对环氧树脂（EP）涂层在实际应用中因磨损而效能受限的问题，本研究运用乙二胺（EDA）改性氧化石墨烯（GO）得到功能化氧化石墨烯（RGO-EDA），将RGO-EDA作为EP添加剂制备了耐磨性能显著提升的RGO-EDA/EP复合材料涂层，并探讨了RGO-EDA添加量对EP复合材料耐磨性能的影响。研究结果表明，当RGO-EDA添加量为1wt.%时，与纯EP涂层相比，复合涂层的摩擦系数由0.835锐减至0.47，磨损率同样大幅度降低，展现了优异的抗磨损性能。本成果为开发高耐磨、长寿命的防护涂层材料提供了新途径，并为GO增强高分子材料耐磨性能提供了理论依据，具有广阔的应用前景。

关键词： 磨矿作业   球磨机耗材优化   衬板磨损预测   系统开发  

摘要： 磨矿作业是选矿工序中最关键的环节,直接影响选矿质量和效率。现行的球磨机钢球添加和衬板替换方式存在无功消耗增加、人工加球劳动强度大、衬板基于经验定期更换导致过度维修和生产效率低下的问题。为解决这些问题,本文基于智能检测和多信息融合技术,提出了球磨机耗材优化与衬板磨损趋势预测的解决方案。该系统通过智能算法,深度挖掘衬板厚度和钢球添加状态对球磨机内部承重、负荷及磨矿效率的影响,给出最优控制策略。通过现场数据采集和实验数据模拟,构建了加球机最佳给球模型,并设计了衬板磨损趋势预测模型。最后提出系统开发技术,提供了直观的数据交互界面,便于操作人员监控和管理。

关键词： 淋雨检测线   板链   导向轮   磨损   性能测试  

摘要： 某乘用车公司的淋雨检测线板链导向轮在长时间使用后出现异常磨损,导致板链运行不稳定,影响了汽车的生产效率,并且需要更换导向轮导致维保成本高。文章以此为出发点,从环境、材料、设计和受力等方面入手,分析了导向轮异常磨损的原因,在此基础上,通过对导向轮受力面增大、材料重新选择和结构优化等方面进行改进,并对改进后的新型导向轮设计装置进行验证。结果可知,新型导向轮的使用寿命显著提高,从而提升了生产效率和降低了维保成本。

关键词： 新能源汽车   机械系统   故障诊断技术  

摘要： 新能源汽车的机械系统结构复杂,包含电机、电池、传动装置等多个核心部件,任何一环出现故障都可能引发连锁反应。常见的故障包括电机过热、电池失效、传动系统异常等。为了有效应对这些故障,需要不断提高故障诊断技术的准确性和效率,以便快速定位问题并采取相应的修复措施。通过持续的技术创新和研发,不断提升新能源汽车机械系统的性能,确保车辆在各种场景下都能稳定运行,从而为消费者提供更加安全、可靠的出行体验。

关键词： 曳引驱动电梯   钢丝绳   微动磨损  

摘要： 曳引钢丝绳作为曳引驱动电梯的主要受力结构件,其安全性和可靠性对电梯的安全运行具有至关重要的作用。本文通过研究曳引钢丝绳微动磨损产生的机理,分析了钢丝绳微动磨损的典型特征,重点探讨了使用时间、受力位置、曳引系数等因素对微动磨损的影响及可能产生的危害,给出了预防钢丝绳微动磨损的措施和建议,为提高电梯的安全性和可靠性提供一定参考。

关键词： VMD-CNN   钻头磨损状态   模态分量   中心频率   Hilbert变换  

摘要： 考虑到钻头磨损状态会直接影响其应用阶段的振动情况,从振动信号入手检测钻头磨损状态将大大提高检测性能。为此,提出基于VMD-CNN的金刚石复合片取心钻头磨损状态自动检测方法研究。借助优化能量函数将振动信号分解为多个模态分量,并以最小化均方残差误差作为VMD的目标函数,以选定中心频率为基础,对每个IMF分量进行Hilbert变换;在磨损状态检测阶段,解析信号获取其瞬时相位和瞬时频率特征,在CNN中映射匹配对应的磨损状态。在测试结果中,设计检测方法下的RE始终在0.50以下,且从整体角度分析,设计检测方法的RE均值低于对照组0.332,在性能方面具有明显优势。

关键词： 迁移学习   刀具   刀具磨损预测   深度学习   智能检测  

摘要： 随着深度学习在工业中的广泛应用,通过精确可靠的刀具剩余寿命预测,可以有效地提高刀具的利用率,进而最大程度地提高加工可靠性并降低生产成本。然而,传统的刀具磨损预测通常是在相同工况下进行,致使在工况变化后预测精度较差。针对加工条件的复杂性和多样性,提出了一种用于跨工况进行刀具磨损状态预测的方法,以实现跨工况条件下精准预测刀具磨损量。针对刀具多传感器数据提出了一种提取原始数据特征的多尺度卷积神经网络,以高效、精准提取刀具数据特征,进而使多尺度卷积神经网络和Transformer训练得到具有强泛化能力的模型。最后通过共享的参数信息在新工况的下游任务中进行预测。实验中以IEEE PHM 2010挑战数据集为源数据集,以UC Berkeley Milling数据集为目标数据集进行验证。实验结果表明,在跨工况条件下能够实现精准刀具磨损预测,证实了方法的鲁棒性和可靠性。

关键词： 水力举升   双喷嘴   射流泵   固液两相流   冲蚀磨损   冲蚀率   数值模拟   实验验证  

摘要： 目的研究双喷嘴射流泵在井下水力举升过程中的冲蚀磨损特性,探究影响冲蚀磨损特性的因素及其规律。方法结合固液两相流的冲蚀模型和计算流体力学(CFD)方法对射流泵泵芯在流场中的冲蚀磨损行为进行模拟,预测易发生冲蚀磨损的区域,并通过实验验证,进一步探究颗粒直径、质量流量、动力液流量等参数对泵芯冲蚀特性的影响规律。结果射流泵泵芯的易冲蚀区域为喉管入口内壁面、喉管出口内壁面、扩散管入口附近内壁面等3个位置,通过实验验证了仿真模型的准确性。在控制单因素变量条件下,粒径从0.05 mm增大到1.1 mm时,喉管入口锥面冲蚀位置由闭合圆环状变为三角状,扩散管入口处冲蚀区域面积逐渐减小。质量流量从0.005 kg/s增至0.01 kg/s时,易冲蚀区域最大冲蚀率和冲蚀面积随之增大,喉管入口锥面的最大冲蚀率增大了2倍,喉管-扩散管的最大冲蚀率增大了1.93倍。动力液流量从11 L/s增至15 L/s时,易冲蚀区域的最大冲蚀率随之增大,喉管入口锥面的最大冲蚀率增大了14.2倍,喉管-扩散管的最大冲蚀率增大了1.3倍。结论对最大冲蚀率的数值和增长倍数进行综合分析发现,动力液流量是冲蚀率增长的主要驱动因素,该研究能够为双喷嘴射流泵的设计和应用提供参考。

关键词： 盾构隧道   岩溶地层   滚刀磨损预测   XGBoost模型  

摘要： 为验证所提出模型的有效性,依托深圳某管廊盾构项目进行实例验证,并将所提出预测模型与BP神经网络模型、支持向量回归模型和Transformer模型进行对比。3个滚刀测试集数据基于XGBoost的预测结果中,均方根误差分别为0.107、0.129、0.125,平均绝对误差分别为0.076、0.101、0.093,相关系数分别为0.970、0.960、0.959,均优于各对比模型,表明提出的XGBoost预测模型具有较高的预测精度,可为岩溶地层盾构施工滚刀磨损预测提供一种新方法。

关键词： 水闸破坏   裂缝   渗漏   冲刷   磨损   除险加固   经济社会效益  

摘要： 本文全面探讨了水闸在水利工程中常见的破坏症状,包括裂缝、渗漏、冲刷及磨损、下游河道淤积等问题,并深入分析了这些破坏现象出现的原因。针对这些问题,提出了水闸除险加固的设计目标,旨在提高水闸的抗灾能力、延长使用寿命并改善水流条件。在此基础上,详细阐述了裂缝修复、渗漏修复、冲刷与磨损修复以及下游河道修复等具体设计优化方案。最后,从经济和社会效益两个维度对水闸除险加固工程的实施效果进行了综合分析,强调了其在保障防洪安全、促进水资源合理利用及提升区域生态环境质量方面的重要作用。