卷积神经网络金相组织自动识别

为了降低人工分辨金相组织图像类别的误差率,提高分辨效率,采用卷积神经网络模型对金相组织图像进行自动辨识。对制备金相样块所得铁素体与马氏体两种金相组织图像进行分析,提出符合金相组织图像分布特征的预处理方案。通过采用图像尺寸归一化、灰度值归一化以及高斯平滑处理等方法,对原始金相组织图像进行预处理,建立金相组织图像数据集。针对建立的铁素体和马氏体金相组织图像数据集,提出了适合金相组织图像辨识的改进模型,分别记为LeNet-MetStr模型、AlexNet-MetStr模型和VGGNet-MetStr模型。对3种改进卷积神经网络进行模型训练及分析,结果表明VGGNet-MetStr模型对2种金相组织图像自动辨识具有更高的准确度。     

锅炉焊接中窄间隙埋弧焊脱渣技术

根据实际生产经验总结出使用窄间隙埋弧焊焊接锅炉时坡口脱渣的解决办法。结合实际生产案例,介绍了使用相关脱渣手段的典型锅炉环缝的生产过程及焊缝性能测试结果。     

固溶温度对SLM成形车用Ti基合金组织和力学性能的影响

选择激光选区熔融（SLM）处理方法制得Ti-48Al-2Cr-2Nb高强度合金材料,设置了不同热处理工艺条件,并对比了各条件下的合金组织结构与力学特性差异。研究结果表明：成形态组织存在体心立方β相,形成了粗糙的表面形貌,可观察到许多明显凹坑与凸起结构。未经固溶处理的组织主要包含α相和β相;逐渐提高固溶温度后,形成了更大的晶粒,固溶温度950℃时获得了接近90μm的晶粒尺寸,得到α相与β基体组织,在晶界区域形成了更加破碎的γ相。成形态试样经力学性能形成明显韧性变形特点。热处理后形成了具有明显脆性变形特点,使材料达到更高力学强度。提高时效温度后,强度也随之上升。该研究为推广车轻量化用Ti-48Al-2Cr-2Nb材料提供了较大的理论支持。     

靴压可控中高辊多油垫流体静力支承的应用研究

靴压是现代造纸机的一个压榨设备。基于流体静力原理,靴辊和可控中高辊采用同一个比例溢流阀输出压力,能够实现宽压区和高线压,使靴压的工作负载与比例溢流阀的输出压力成线性关系,且油膜厚度不随负载变化而变化,相当于形成刚度无限大的油膜。该设计延长了靴压在高负荷生产中的使用寿命,大大的提高了生产效率。