冲蚀角对碳纤维增强树脂复合材料(CFRP)蒙皮涂层去除及重涂附着力的影响

为解决飞机CFRP蒙皮涂层高效去除问题,改善重涂涂层附着力,采用塑性磨料射流加工方法对CFRP蒙皮损伤涂层去除,通过分析单颗磨料的速度和冲击力,研究不同冲蚀角度下磨料对涂层的冲蚀行为,探究塑性磨料射流冲蚀角对表面形貌、去除机制、材料去除率、接触角与表面自由能及重涂涂层的附着力方面的影响。结果表明：塑性磨料对涂层的冲蚀机理为塑性变形去除,在30°～70°冲蚀角下,磨料对涂层的冲蚀模式为滑擦、耕犁和切削。随着冲蚀角的增加,颗粒的切向分力减小,法向分力增加,法向冲蚀的冲蚀模式为剪切和挤压变形去除材料去除率递减。在所选冲蚀角范围内,当冲蚀角为30°时,聚氨酯涂层的材料去除率最大。随着冲蚀角的改变,表面粗糙度、润湿性和表面自由能发生变化,当冲蚀角为70°时,重涂后的涂层附着力较好,较初始涂层附着力提高28%左右。研究成果可为飞机CFRP蒙皮涂层的高效去除及附着力的改善提供参考。     

基于改进一维卷积神经网络和通道注意机制的刀具磨损预测研究

对刀具磨损状态的准确预测有利于提高产品质量和降低生产成本,而现有预测模型多采用人工提取特征,存在费时费力等问题。提出一种结合通道注意机制的改进一维卷积神经网络的刀具磨损预测模型。该模型将卷积神经网络中的全连接层替换为卷积、池化层来增强模型的特征提取能力;最后一层采用1×1卷积和全局平均池化整合全局信息来提高预测精度;同时引入通道注意机制来增强重要特征通道的权重,进一步提高预测精度。实验结果表明,该预测模型的MAE为6.89μm,比预测模型MLP和SVR分别降低了15.54μm, 12.27μm,比CNN降低了8.78μm。     

基于迁移学习的TC4钛合金磨削烧伤图像识别

为利用有限的钛合金烧伤图像来提高图像识别准确率,设计一种基于迁移学习的钛合金烧伤图像识别方法.利用该方法将经过ImageNet数据集训练的GoogLeNet和ResNet50网络模型保留卷积层及其对应权重参数作为特征提取器,分别与设计的特征识别网络建立连接,形成烧伤图像识别网络.在自制钛合金烧伤图像数据集上对网络模型进...     

磁控溅射法制备氧化锆涂层及其绝缘性能研究

电机轴承的绝缘对于提高电动汽车的电机寿命具有重要意义。采用直流反应磁控溅射方法和正交试验设计，研究了工作气压、氧气流量和沉积温度对ZrO₂绝缘涂层的影响。采用扫描电镜、X射线衍射仪及数字兆欧表对ZrO₂涂层进行截面形貌、表面形貌、涂层厚度、物相结构及绝缘性能进行分析。结果表明：绝缘电阻与涂层厚度的比值R/t最低为635 MΩ/μm时，涂层厚度为1.639μm，绝缘电阻值为1041 MΩ；制备的ZrO₂涂层结构较为致密，呈现非晶态或单斜相，随着沉积温度和氧气流量的增加，ZrO₂涂层结晶明显，且有M-ZrO2(-111)晶面择优取向；氧气流量对涂层厚度影响最大，沉积温度对R/t的影响最大；涂层内部缺陷的增加和结构的疏松使得涂层绝缘性能降低，而涂层结晶度的增高及M-ZrO2(-111)晶面的择优取向会使涂层绝缘性能增强。