陶瓷涂层加注管接头密封性能研究

球锥面密封结构是航空航天及化学工业中普遍采用的密封结构,对其密封性能研究及改进具有一定的工程应用价值。球锥面加注管接头的主要材料是1Cr18Ni9Ti,当重复使用时,接触表面极易发生磨损,影响密封特性。针对上述问题,采用涂层表面处理技术,提高表面抗磨损性能和密封性能。借助ANSYS有限元软件,模拟分析了接触表面的应力分布情况。陶瓷涂层弹性模量越大,接触应力越大,密封性越好,但粘结强度较低。当涂层与基体弹性模量相接近时,粘结强度较好。因此对4种陶瓷涂层进行等离子喷涂并进行密封及磨损试验研究。结果表明:TiN涂层加注管接头黏着磨损及磨粒磨损现象有较大改善,重复使用效果最好。     

在线润滑油液光谱传感器技术研究

润滑油在车辆动力设备中具有润滑、冷却清洗、密封和防锈等功能,长期使用容易劣化变质.现行的定期换油方式存在过早换油造成浪费或者不及时换油导致设备磨损甚至无法工作的缺陷,而依据润滑油油液质量进行更换具有很高的经济和环境效益.为了检测润滑油的油液品质,基于光谱调制的原理,通过检测起光谱成分的变化来感知油液污染度的变化从而确定油液污染程度,开发了一种在线简易吸收光谱传感器,并对其传感特性进行了试验研究.试验结果表明,该在线光谱传感器的输出具有良好的稳定性,能够有效地检测润滑油液的品质.该传感器在润滑油退化分析中的应用前景广阔.     

复杂花纹轮胎湿滑路面制动距离FEM仿真分析及评价

以205/55R16型子午线轮胎为研究对象,对配有ABS系统的汽车在湿滑路面上的制动距离进行了仿真研究。基于制动过程离散分析方法,使用有限元商业软件ABAQUS仿真研究了不同复杂胎面花纹及不同胎面材料轮胎在1.5mm深积水路面、各离散速度下的制动情况。然后根据各有限元仿真结果,使用相关分析方法,获得了轮胎的制动距离。仿真结果均与对应的试验结果趋势一致,证明了轮胎湿滑路面制动性能仿真评价方法的有效性。     

低速大扭矩液压马达摩擦副磨损机制研究

针对油缸和曲轴构成的摩擦副磨损严重,影响低速大扭矩液压马达性能和寿命的问题,根据摩擦副油膜理论对该类液压马达在高速低载的工况下摩擦副易产生磨损的原因进行理论分析,找出影响摩擦副油膜承载能力和稳定性的因素。结果表明:适当地增加摩擦副张角的范围有利于提高油膜的承载能力;液压马达在低速工况下运行稳定,当转速较高时,由于剪切流作用明显,导致摩擦副一侧的油膜承载能力有所降低,不利于摩擦副的稳定运行;在一定范围内,油液压力越大,油膜系统的响应灵敏度越高,马达运转速度较高时,有利于摩擦副系统的正常运行。     

简易工况法汽车检测模拟台架的机械惯量设计

顺应当前简易工况法汽车检测技术的发展,文章从汽车道路行驶方程及力学模型入手,分析瞬态工况模拟台架的行驶方程及受力平衡,建立了模拟台架的机械惯量模型,并推导出其计算公式。试验表明,用该模型指导设计模拟试验台架,机械当量惯量的计算简单、可靠,是有效提高瞬态工况模拟台架精度的途径之一。     

发动机润滑油液质量在线监测传感器研究

开发一种发动机润滑油质量在线监测传感器。该传感器利用多波长光来感知润滑油质量变化情况,对润滑油具有较好的区分能力。实验研究光源强度变化、温度变化对该传感器检测精度的影响,并考察其检测稳定性和对不同等级润滑油的区分能力。结果表明,传感器在实验室条件下能够有效地检测润滑油的质量,且受光源强度变化和环境温度变化的影响较小,具有良好的工作稳定性。     

柴油机喷油器针阀密封锥面磨损试验研究

针阀偶件是柴油机燃油供给系统的三大精密偶件之一,在工作过程中针阀偶件的密封锥面容易因磨损而失效。对柴油机喷油器针阀偶件密封锥面的磨损性能进行理论分析,分析表明,密封锥面的磨损主要是由针阀落座的冲击力与柴油中夹带杂质的综合作用所造成的,密封锥面磨损后会变形,导致表面粗糙度增大,密封效果变差。通过发动机台架实验对喷油器进行试验研究,利用扫描电镜分析针阀偶件密封锥面磨损形貌,并分析其磨损机制。实验结果表明,随着使用时间的增长,针阀的表面存在明显磨损现象,进而出现清晰的划痕和大面积的剥落,密封性能丧失;针阀磨损初期以磨粒磨损为主,导致表面产生划痕,后期主要是黏着磨损,材料大面积剥落。     

重复使用的航天器陶瓷加注管接头密封性能研究

航天器在轨推进液加注使用的常规金属材料球锥密封面加注管接头,在太空环境以及大的接触应力条件下长期重复使用,磨损严重,且易发生冷焊,导致密封失效。采用陶瓷涂层和陶瓷镶块对加注管接头进行改进,对陶瓷复合加注管接头抗磨和密封性能进行实验测试,并与金属材料加注管接头进行比较。结果表明,采用陶瓷涂层和陶瓷镶块明显提升了加注管接头重复使用下的耐磨性和密封性,提升了加注管接头的使用次数。陶瓷镶块方案充分利用了陶瓷的硬度和耐磨性能,再加上接触面间采用不同材质避免了黏着磨损,密封效果最佳。     

基于对称形状生成的三维目标检测网络

基于点云的三维目标检测在机器人、自动驾驶等领域起着至关重要的作用,激光点云能为场景理解提供精确的几何信 息。 然而,由于点云的稀疏性和物体间的遮挡关系,激光点云通常只能描述物体的部分形状,导致目标结构信息不完整,从而降 低检测精度。 针对这个问题,提出基于对称形状生成的三维目标检测网络( SSG-RCNN),一种双阶段目标检测器。 考虑到感兴 趣目标形状的对称性,SSG-RCNN 在一阶段生成候选框的同时为每个前景点预测镜像对称点,从而恢复目标的整体形状。 二阶 段中,使用自注意力池化层从原始点和对称点中聚合特征用于候选框修正,完成三维框预测。 KITTI 数据集上的实验表明 SSG-RCNN 取得了卓越的检测性能,在测试集上对困难目标的检测精度达到 77. 64% ,高于所有对比方法。