课程文献中心 更多>>

关键词： Cr-Ni-N膜   Cr-Ni-N/Ti-Al-N膜   耐腐蚀性   耐磨损性   电弧离子镀  

摘要： 腐蚀和磨损是材料失效的常见形式,因此,防腐耐磨的膜层的研究受到世界广泛关注。过渡金属氮化物膜层如Ti N、Cr N是非常理想的耐磨材料,它们的三元化合物因防腐耐磨性能优异也受到研究工作者的重视。本文使用电弧离子镀技术,在304不锈钢衬底上制备了不同Cr/Ni比率的Cr-Ni-N膜层和Cr-Ni-N/Ti-Al-N多层膜,并对其结构和性能进行表征和研究,主要结果如下:采用电弧离子镀在304不锈钢上沉积的不同Cr/Ni比率的Cr-Ni-N膜层和Cr-NiN/Ti-Al-N多层膜,与衬底的结合力良好。Cr-Ni-N膜层由Cr N和一定量的金属Ni、Cr组成,其具有Ni(200)晶面择优取向,而择优取向随着Ni含量的增加而增加。Cr-NiN/Ti-Al-N多层膜中的Ti-Al-N层为(Ti,Al)N相。随着腔体压强的由0.8 Pa增加到2.5Pa,膜层硬度先增加后减少,在2.0Pa达到2030HV的最大值,但膜层的耐磨性和耐腐蚀性在腔体压强增加中变化不大。随着负偏压从50V增加200V,沉积的Cr-Ni-N膜层硬度和耐腐蚀性呈现先增加后减小的趋势,在60%占空比的-150V偏压下,沉积的CrNi-N硬度达到2030 HV最大值,具有最佳的耐腐蚀性能。对于耐磨损性能,最低偏压(50V)的膜层具有最佳的耐磨性能。膜层的Cr/Ni比率对其性能有很大的影响,对于沉积的Cr0.2-Ni0.8-N、Cr0.5-Ni0.5-N和Cr0.8-Ni0.2-N膜层,随Ni含量减小,膜层的耐腐蚀性能和耐磨损性能都增加。对于沉积的Cr0.8-Ni0.2-N/Ti-Al-N、Cr0.5-Ni0.5-N/TiAl-N和Cr0.2-Ni0.8-N/Ti-Al-N多层膜,Cr0.8-Ni0.2-N/Ti-Al-N多层膜的硬度、耐磨性和耐腐蚀性最好;对比单层膜,三种多层膜的硬度、耐磨性和耐腐蚀性都增加。

关键词： 金刚石锯丝   机器视觉   目标检测   YOLOv5   DeepSORT  

摘要： 近年来,依靠脆硬材料的光伏、芯片等行业快速发展,使得脆硬材料切片加工的重要性愈发突出,而金刚石线锯切割技术是其中主要的切割方法,其切割工具为金刚石锯丝。锯丝的磨损主要表现为磨粒的脱落,直接影响工件的表面质量和加工效率。本文旨在通过机器视觉检测金刚石磨粒,以获得切割过程中磨粒数目变化的规律,从而判断锯丝磨损的情况,根据预测模型提供切割时间指导建议,具体工作内容如下:首先根据金刚石锯丝以及磨粒的特征,选择全局相机、远心镜头和点光源等硬件搭建检测平台,使其能够拍摄清晰的金刚石磨粒图像,并累计采集切割过程中2000张图像。将具有完整磨粒形貌或颜色为白色的磨粒归结为有效磨粒,磨粒磨平或脱落在锯丝上留下黑色的形貌归结为无效磨粒,制作金刚石磨粒数据集。其次分别基于传统视觉检测和基于深度学习检测的方法检测金刚石磨粒,进行对比分析。使用Haclon软件,选择合适的算子并调整参数,对图片进行图片增强、图像分割、形态学处理和特征提取等操作,实现指定图片的磨粒检测。由于金刚石磨粒形貌多变,使用传统视觉检测难以适应复杂多变的磨粒形貌,难以检测出所有图片中的磨粒,鲁棒性较低。然后使用多种深度学习检测模型对磨粒进行检测,发现YOLOv5模型相比于其他模型更具有优势,精确度达到79.8%,召回率81.1%,m AP综合指标84.8%,每张图片的推理速度仅为0.008s,检测效果和性能明显优于传统视觉检测。针对金刚石磨粒数据集,通过添加坐标注意力机制和更换瓶颈层模块,优化YOLOv5的网络模型,使得精确度提高1.7%,召回率提高3.7%,m AP提高3.2%,进一步提高对金刚石磨粒的检测效果。最后将改进后的YOLOv5模型连接DeepSORT多目标跟踪算法,统计每切割60分钟后锯丝采样部分内有效磨粒和无效磨粒的数量,有效磨粒数量切割60分钟的后减少幅度为30%至50%,切割两小时减少幅度为40%至70%,而无效磨粒数量随着切割时间增加先增后减,磨粒减少速率与线速度和进给速度有关。搭建多层感知机神经网络模型,根据线速度、进给速度和有效磨粒减少量,预测磨粒数量减少幅度至设定值的切割时间,为金刚石线锯加工时间提供指导建议。

关键词： 踏面制动   多边形特征   磨损竞争   粗糙表面   销-盘实验  

摘要： 近几年,中国铁路事业发展迅速,高速化、重载化是铁路发展的必然趋势。车轮的摩擦磨损问题也随之而来。车轮踏面的多边形磨损就是一个典型的摩擦损伤,又由于列车在制动过程中,闸瓦的摩擦产生大量的热,车轮材料会随着温度的升高而受到影响,再加上车轮踏面的多边形特征会影响温度、应力的分布,导致车轮、钢轨和闸瓦在热应力及不均匀载荷的共同作用下,极易发生新的摩擦损伤和疲劳损伤,导致车轮寿命的降低,另外钢轨蠕滑作用和闸瓦纯滑动作用同时对车轮踏面产生磨损,再加上车轮踏面的多边形特征,导致钢轨、车轮、闸瓦三者之间具有相互摩擦磨损的竞争关系。为了研究车轮-闸瓦接触界面的摩擦磨损机理,同时考虑车轮踏面的多边形磨耗特征,在Abaqus中建立钢轨-车轮-闸瓦三维有限元模型并设置材料属性,考虑对流换热、轮轨接触传热和热辐射等传热属性,根据列车的实际制动工况,对列车踏面制动过程进行仿真得到了制动过程车轮踏面、闸瓦接触表面温度场、应力场分布。在得到踏面温度场和应力场的基础上,基于Archard磨损模型,同时考虑了钢轨的蠕滑,对踏面的磨损区域进行划分,基于该模型利用Fortran语言对Umeshmotion子程序进行二次开发计算得到踏面的磨损深度,结合ALE网格技术对磨损节点进行偏移,分析了钢轨、车轮、闸瓦三者之间相互磨损的竞争关系及多边形特征对磨损深度的影响。考虑到车轮闸瓦接触表面本身存在一定的粗糙度,从介观尺度出发,基于W-M分形函数建立了双粗糙表面滑动接触模型。通过仿真分析得到了粗糙表面的接触应力、真实接触面积及温度的分布,在此基础上考虑了温度对材料的影响,提取粗糙表面的摩擦系数进行非线性拟合,分析了双粗糙表面间摩擦系数的变化规律。对列车制动工况进行换算,设计了销-盘式摩擦磨损实验得到接触表面间摩擦系数的变化规律及影响因素,采用称重法分析了销钉、销盘的磨损率,进一步研究车轮、闸瓦接触界面的摩擦磨损机理及磨损竞争关系。

关键词： 刀具磨损预测研究   有限元仿真   子程序   LSTM神经网络   时间序列  

摘要： 汽车覆盖件模具具有模具型面大、精度要求高的特点,近年来需求越来越大,加工周期越来越短。汽车覆盖件模具加工过程中存在难以避免的刀具磨损问题,然而,当今我国汽车覆盖件模具加工企业技术革新缓慢,无法配备先进传感器设备,且模具加工检修过程中需要搬运模具至三坐标测量仪中进行精度监测,此过程费时费力,这些问题都会严重制约刀具管理体系,导致加工精度降低,模具加工周期变长,生产成本增大。因此,实现精密加工过程刀具磨损量的可靠预测对提高汽车覆盖件模具加工质量和生产效率意义重大。鉴于此,本文结合冲压模具型面精加工过程特征,开展刀具磨损预测方法研究。本文研究内容包括以下几个方面:(1)汽车覆盖件模具型面精加工及磨损特性研究。以汽车覆盖件模具型面精加工过程为切入点,探究加工工艺、模具检修过程和刀具利用状况,分析了刀具磨损特性和磨损规律,并结合加工工艺特点选取合适的刀具磨损率模型,为刀具磨损预测程序开发奠定基础。结果表明,Usui磨损率模型可以较好地描述汽车覆盖件模具型面精加工刀具磨损过程。(2)基于有限元仿真的刀具磨损监测信号获取。基于有限元仿真软件ABAQUS,研究高精切削加工过程仿真建模的关键技术,建立三维汽车覆盖件模具型面精加工有限元仿真模型,取得切削力、接触应力、温度、速度和加速度等影响刀具磨损的监测信号数据,并对温度场、应力场和切削力的分布状况进行分析。结果表明,接触应力和表面温度在加工过程中具有相同的变化趋势,而切削力分布呈周期性变化。(3)汽车覆盖件模具型面精加工过程刀具磨损预测研究。基于ABAQUS二次开发技术,使用Python语言开发汽车覆盖件模具型面精加工的刀具磨损预测程序,实现刀具表面轮廓更新,并通过循环仿真预测刀具磨损随加工时长的变化规律。结果表明,在模具型面精加工过程的0至第3小时,属于初期磨损阶段;第3至第6小时属于稳定磨损阶段;第6至第9小时属于急剧磨损阶段。(4)基于时间序列模型和LSTM神经网络的刀具磨损预测研究。针对刀具监测信号与刀具磨损为时间序列的特征,基于VAR模型捕获多元刀具磨损监测信号与刀具磨损量之间的关系,基于正态分布和方差理论模拟刀具磨损数据集,通过LOWESS算法拟合刀具磨损曲线,并建立LSTM刀具磨损预测模型。结果表明,LSTM神经网络可以实现高精度与高效率的刀具磨损量预测。

关键词： 焦炭装车站   磨损   破碎   扬尘   关键技术  

摘要： 结合对国内首座焦炭装车站的技术研究及实际应用案例，就焦炭装车站整体设计开发关键技术，解决钢结构及关键工艺设备、焦炭易破碎、物料接触部位急速磨损和装车位扬尘大等关键问题。总结解决上述问题的技术研究经验，介绍现场实际应用中的具体效果，以便于焦炭装车装备行业内的技术交流与探讨。

关键词： 活塞-缸套摩擦副   故障诊断   特征参数提取   支持向量机   遗传算法  

摘要： 随着柴油机热效率的提高,柴油机各部位承受的热冲击随之增大,柴油机的可靠性也就需要相应提高。活塞-缸套摩擦副作为柴油机的关键部件,对柴油机的性能起到至关重要的作用。活塞-缸套摩擦副出现异常磨损,轻则导致柴油机性能降低,重则导致柴油机整机报废,产生安全隐患。因此进行活塞-缸套摩擦副状态监测与故障诊断对柴油机的正常运行和维护有重要意义。柴油机机体表面振动信号蕴含丰富的状态信息,可通过提取振动信号特征参数获得活塞-缸套的磨损状态,结合机器学习算法实现对柴油机活塞-缸套磨损状态的识别。本文主要围绕柴油机的活塞-缸套摩擦副异常磨损状态诊断模型优化展开研究。首先,建立柴油机试验台架,在不同转矩、转速、润滑油温度及配缸间隙下进行试验,采集机体表面振动加速度、缸内燃烧压力及齿圈信号等瞬态参数。通过时频分析方法分析机体表面振动信号,探明燃烧激励、活塞敲击激励与机体表面振动信号的关系。选取变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)算法作为振动信号的分解方法,选定15个振动信号的时域及频域特征参数,为故障诊断模型输入向量的筛选提供依据。其次,确定了 VMD算法的分解层数及二次罚项等关键参数,采用VMD算法将机体表面振动信号分解为多个模态分量,提取各分量的特征参数。通过探究转矩、转速、润滑油温度及配缸间隙与各特征参数的相关性,初步确定相关性强的特征参数集。通过多评价准则对上述特征参数集进行分析,获取贡献度高、维度低的特征参数作为诊断模型的输入向量。最后,围绕柴油机活塞-缸套异常磨损状态诊断模型的优化展开研究。将输入向量分为三类,分别用于表征发动机运行状态、燃烧状态及活塞敲击状态。在此基础上,构建训练集及测试集,基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)理论构建异常磨损状态诊断模型。通过网格搜寻方法及遗传算法对诊断模型的关键参数进行优化,用训练集对优化后的模型进行训练,并通过测试集评价其性能。评价结果表明,遗传算法优化后的诊断模型准确率可达到97.2%,运行时间为17.6s,其准确率与效率均优于网格搜寻方法优化的诊断模型,遗传算法优化后的模型具有良好的性能。

关键词： 载流摩擦磨损   导电润滑剂   离子液体添加剂   摩擦磨损机理  

摘要： 摩擦、磨损与腐蚀是造成机械设备材料损失和设备故障的主要原因之一,特别是在电气设备中,电接触性能的好坏对电气设备乃至整个机械系统的可靠性和安全性都有很大影响。电流和接触表面的摩擦使接触表面会发生热效应、机械效应和电效应等一系列复杂的物理化学现象,出现接触区严重磨损、接触电阻过大和腐蚀烧蚀等问题,从而使电接触性能急剧下降。导电润滑剂通常是将导电颗粒加入到传统润滑剂中,经过分散等工艺制备而成的兼具导电、润滑和抗腐蚀功能的润滑剂。目前,导电润滑剂已广泛用于交通运输、航空航天等领域,但导电润滑剂的制作复杂等缺点也限制了其应用。本文将围绕新型导电润滑剂展开研究,具体研究内容如下:(1)制备并研究了十六烷基咪唑脲离子液体添加剂(IL-16)用于水基导电润滑剂添加剂的理化性质、摩擦学性能和导电能力。结果表明:IL-16离子液体添加剂可以明显增强水基润滑剂的导电和润滑能力。相比于干摩擦和水润滑,含IL-16离子液体的水基润滑剂润滑下的摩擦副具有更低的摩擦系数、磨损率和接触电阻,并且对钢有很好的缓蚀作用。IL-16离子液体中的阴离子和阳离子在载流条件下通过电吸附作用吸附在摩擦副表面。同时,IL-16离子液体添加剂中脲基团参与与金属的摩擦化学反应形成摩擦膜,保证金属的润滑及耐腐蚀性能。(2)蓖麻油酸作为良好的润滑剂添加剂具有很好的前景,本文以PAO 10为基础油,蓖麻油酸和四乙烯五胺的反应产物为稠化剂,制备出了基础导电脂,并以氧化石墨烯为添加剂制备了复合导电脂,对导电脂的理化性质、摩擦学行为和导电能力进行了研究。试验结果表明:基础润滑脂和复合润滑脂都表现出优异的减摩抗磨性能和导电性能。相比于基础润滑油PAO 10,基础润滑脂和复合润滑脂在不同载荷、不同电流以及不同运动速度条件下,能将摩擦系数、磨损率和接触电阻降低一倍以上,这可能得益于润滑脂中的氢键网络和还原氧化石墨烯的协同作用。

关键词： 轮胎磨损   轮胎模型   车辆底盘控制  

摘要： 轮胎作为车辆控制系统最后的执行部件,直接影响车辆的各项动态表现与安全性;伴随电控技术的普及,车辆对于轮胎的性能要求也愈发严苛。传统车辆中对于轮胎信息获取途径极为匮乏,且未考虑轮胎在整个使用生命周期中的特性变化。轮胎特性的改变将直接影响车辆的动态行驶参数,参数的改变会使车辆所搭载的电控系统与当前状态匹配程度下降,最终导致无法发挥出控制器的最佳性能,甚至造成严重的交通事故。针对这一问题,本文旨在建立一种可以实时获取轮胎当前磨损状态的监测系统,利用该监测系统优化车辆底盘稳定控制算法。具体研究内容如下:(1)从理论模型出发,建立轮胎胎面花纹块剪切刚度模型,进行轮胎刚度与轮胎接地印记压力特性等试验,建立考虑胎体变形与轮胎磨损状态的拓展简化理论轮胎刷子模型,并分析拓展轮胎磨损表达后的轮胎刷子模型在不同工况下的输出特性。(2)搭建车辆动态数据采集系统,设计开展户外动态车辆试验测试,分析装配不同磨损程度轮胎车辆在底盘控制系统开闭状态下的动态表现;结合理论推导与实车测试结果,得出轮胎磨损对轮胎性能以及车辆底盘控制系统的影响规律。(3)搭建轮胎动态数据采集系统,利用主成分分析法结合神经网络算法,分析轮胎胎面处加速度信号波形;深入挖掘加速度信号波形特征与轮胎磨损状态的内在关联,建立轮胎磨损状态实时监测系统。(4)在智能轮胎磨损状态监测系统的基础上,基于Matlab-Simulink搭建车辆横纵向稳定控制模型与拓展磨损状态表达的魔术轮胎模型。以Matlab-Carsim联合仿真的形式,对比搭载考虑轮胎磨损状态控制器前后的控制效果,验证控制策略的有效性与可行性。

关键词： 轮轨关系   白蚀区疲劳剥离   摩擦磨损   微观组织演变   塑性变形  

摘要： 随着我国铁路向高速和重载化发展,轮轨接触面的损伤问题也越来越受人们的重视,它不仅会缩减轮轨材料的服役寿命,还会增加运行维护成本。因此弄清损伤机理,对于研发新型轮轨钢材料、保障高速列车的行驶秩序和运行安全都具有重要意义。本文在双盘滚动磨损试验机上进行了轮轨钢滚动磨损实验,研究了U71MnG激光淬火模拟的点状和条带状白蚀区(WEA)疲劳剥离行为和条带状白蚀区及其相邻基体组织在磨损过程中的变化,探讨了钢轨模拟条带状白蚀区对ER8C车轮钢损伤的影响,对比分析了车轮表面有无白蚀区对车轮多边形形成过程的影响。得出的主要结果如下:(1)当白蚀区为点状时,在正应力和蠕滑力作用下,在磨损初期只有表层珠光体发生了明显塑性变形,基体与白蚀区塑性变形的不协调导致裂纹在白蚀区起始端与基体界面形成,并向白蚀区内部扩展。随着磨损周次的增加,形成的裂纹由白蚀区起始端向白蚀区终了端方向发展,并且裂纹在扩展过程中的相互交割导致剥离发生。(2)当白蚀区为条带状时,基体和条带状白蚀区塑性变形的不协调导致裂纹在二者界面萌生。由于条带状白蚀区起始端厚度较薄,在其相邻基体塑性变形的作用下,首先发生断裂和剥离;随着磨损周次增加,条带状白蚀区中部逐渐凸起,导致接触面承受更大的接触应力和蠕滑力,裂纹在白蚀区和基体界面萌生后分别向白蚀区表面和深度方向扩展,其相互交割作用促进白蚀区的剥离。(3)条带状白蚀区正下方珠光体在剪切应力作用下,依据其塑性变形程度可分为轻微塑性变形区、明显塑性变形区和剧烈塑性变形区。在轻微塑性变形区,几何必要位错密度增大,铁素体片间呈现2-10°小角度取向差;在明显塑性变形区,在铁素体片内也先形成取向差为2-10°铁素体亚晶,并逐渐向大角度晶界转变,发生晶粒细化,同时几何必要位错密度逐渐降低。在剧烈塑性变形区,随着片状珠光体塑性变形程度增大,渗碳体发生断裂,铁素体内大角度晶界所占比例显著增加,晶粒细化更加明显。(4)ER8C车轮试样表面存在与基体接触区域(S-CA)和与条带状白蚀区接触区域(WEA-CA)。随着磨损周次增加,S-CA和WEA-CA表面磨损机制由氧化磨损和粘着磨损逐渐转变为氧化磨损和疲劳磨损为主。在磨损过程中,两区域表层均发生明显的塑性变形,但WEA-CA表面疲劳磨损和组织细化程度以及硬度均高于S-CA。(5)本研究试验条件下的多边形磨损是振动与磨损耦合的结果,即振动增大磨损,磨损严重又会增大振动,二者相互作用促进多边形磨损的形成与发展。多边形阶数(K)与设备振动的主导频率(f为常数)和转速(ω)存在定量关系,即K=f/ω。多边形出现时波峰磨损较轻微,主要为氧化磨损,而波谷磨损严重主要为疲劳磨损,且表层微观组织发生了较大程度的塑性变形和细化。白蚀区的存在会促进多边形磨损的发生,其原因是白蚀区起始端在磨损过程中易于剥落而逐渐演变为波谷。