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对铝合金用ASSAB 8407钢压铸模断口进行宏观观察,初步推断断口的特征形貌,确定裂纹源的位置以及裂纹扩展的状态特征。采用金相显微镜及扫描电子显微镜,对失效件断口及组织进一步检测,分析断口裂纹形成和扩展机理。检测结果表明,由于基体中存在大量沿晶裂纹,材料强度大幅度降低,脆性显著增大,模具在服役过程中发生早期断裂失效。沿晶裂纹的产生是由于模具锻造过热后慢冷析出片状碳化物,材料强度显著降低。在热处理过程中,热应力及组织应力的影响,使材料基体组织产生沿晶的应力开裂裂纹。同时锻造过热使得材料强度大幅度降低,进一步促使模具表面裂纹的萌生和扩展。 相似文献
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采用火花放电直读光谱仪、数显维氏硬度计及光学显微镜,对AA3003铝合金散热器总成开裂失效件的化学成分、表面硬度及显微组织进行理化检测和分析。检测结果表明,该失效件开裂形成的主要原因是由于焊缝部位焊后未进行退火处理,焊缝保留长条状共晶硅的铸态组织,使得焊缝部位强度降低,脆性增大。焊缝部位未焊足,焊接拘束应力未消除,在循环冷却液的腐蚀和冲击下,未焊足的焊缝间隙产生缝隙腐蚀,最终形成应力腐蚀开裂。与此同时,散热器总成开裂失效件还存在早期腐蚀的失效形式。腐蚀失效的原因是由于循环冷却液长时期未更换,冷却液的酸碱值提高,活性离子增多,造成零件表面大面积腐蚀。插件部位表层存在拉应力,造成表面应力腐蚀开裂的穿晶裂纹。主片部位组织中沿晶分布较多量的夹杂相,降低材料的耐腐蚀性能,因而导致表面沿晶腐蚀和腐蚀凹坑。 相似文献
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针对钢板表面缺陷图像信噪比低、特征复杂多变而导致现有的钢板表面缺陷模式识别与分类方法存在的实时性差、精度低、适应性差等问题,研究了基于人工神经网络的分类器,以实现对钢板表面缺陷进行实时有效的分类识别。根据钢板表面划痕、麻点、夹杂、锈蚀、辊印5类缺陷的特点,从缺陷图像信号中提取了几何特征、灰度特征和Hu矩特征,选取了能够比较全面表征缺陷特征信息的13维特征向量作为神经网络的输入数据,为缺陷识别和分类提供了依据。分别构造了概率神经网络PNN和BP神经网络分类器,对钢板的表面缺陷进行了分类测试,并对测试结果进行了对比分析。实验结果表明,PNN和BP神经网络的识别率分别为87%和81%。PNN在识别准确率、训练速度、追加样本的能力等几方面的综合性能优于BP神经网络。 相似文献
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基于对目标识别特点的认识，给出了目标识别的可能性描述方法，讨论了目标识别决策级融合的一些常用方法，包括基于最大后验概率、D-S证据理论、模糊综合函数及黑板模型的目标识别融合方法．提出了一种将模糊神经网络与证据推理相结合的数据融合目标识别方法． 相似文献
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利用FluidSIM-H软件对液压剪板机的油路及PLC控制进行了设计和仿真,并在PLC控制的液压实验台上进行了模拟实验。通过仿真和实验,验证了所设计系统的可行性。采用这种方法可让设计人员预先了解回路的动态特性,从而正确地估计回路实际运行时的工作状态,为系统的设计、分析、研究及优化方案提供支持。 相似文献
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6063铝合金平板电脑后盖在酸洗后的抛光加工过程中,表面发现较多可见的斑点和花纹。为了查找样品缺陷产生的原因,对该类样品中有无表面缺陷的样品进行光学显微镜和扫描电镜的检测和分析。结果表明,固溶时效处理后该合金基体内均存在晶粒粗大和沿晶界析出的沉淀相等缺陷。由于固溶温度偏高,基体组织过热导致晶粒粗大。固溶处理后冷却速度缓慢,产生沿晶界析出的第二相。时效处理过程中,沿晶界析出的第二相数量进一步增多,造成材料的耐腐蚀性能降低。当样品的酸洗时间不长,表面只形成显微凹坑,目测时难以发现斑点和花纹。反之,当样品的酸洗时间过长,样品表面腐蚀坑的深度和面积进一步增大,因而形成目测可见的斑点和花纹。 相似文献
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设计液压缸泄漏的模拟实验,分别提取压力、位移信号的时域频域组合特征,利用概率神经网络作为故障分类器,对＂无泄漏＂、＂轻微泄漏＂、＂严重泄漏＂三种故障状态进行识别与分类。采用Matlab仿真的方法测试了径向基传播率和训练样本变化时模型的训练效果。 相似文献
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采用直读光谱仪、数显洛氏硬度计、光学显微镜及扫描电镜,对失效的SLD钢模具的化学成分、表面硬度及显微组织进行检测和分析。结果表明,放置模具变形失效的原因是基体组织中残留奥氏体含量过多,马氏体未能彻底转变。模具在放置过程中,基体中不稳定的残余奥氏体组织继续向马氏体转变,体积发生膨胀,造成模具在放置过程中伸长。其中网状共晶碳化物超标,沿网状共晶碳化物变形方向,尺寸增大。模具回火不充分,组织应力未能消除,在放置过程中继续释放,进一步促使模具变形和伸长,基体组织同时产生应力开裂的显微裂纹。 相似文献