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电磁检测是目前检测钢丝绳最简便、最可靠的方法,而永磁体磁场又是较为稳定的磁场,能检测出稳定清晰的缺陷信号。结合钢丝绳实际检测记录图及数据,对缺陷信号进行了定性和定量分析,确定了钢丝绳金属断面的缩小值、断丝的局部聚集和断丝的增加率。 相似文献
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采用声发射技术对电梯钢丝绳拉伸过程进行监测,获取钢丝绳断丝信号,并对断丝信号进行参数分析和波形分析。试验结果表明:声发射检测技术能很好地定性辨识断丝信号。断丝信号具有高幅值高能量的特点,信号幅值在80~100 dB之间或绝对能量在2×10~6 mV·s以上的信号可定性认定为断丝信号。通过对具有这些特征的信号进行统计,可对钢丝绳断丝情况定量计算,从而推断出钢丝绳的剩余强度。钢丝绳断丝信号为突发型信号,对信号进行快速傅里叶变换可得知断丝信号的频率主要分布在0~220 kHz之间,且在25~50 kHz之间有明显的能量峰值。 相似文献
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钢丝绳在建筑、旅游、运输等行业中已得到了广泛应用,由其断丝、磨损等缺陷所引起的安全隐患备受人们关注。采用双探头低频透射式钢丝绳电涡流无损检测方案,选取感应信号相对于激励信号的峰-峰值差和相位差作为特征量,采用数字式峰-峰值算法和占空比原理计算信号特征量。应用BP神经网络对钢丝绳缺陷进行自动识别,以钢丝绳型号及其缺陷特征量为网络输入,以是否存在断丝及断丝数量为网络输出,通过离线训练方法获取神经网络辨识模型。对实验数据进行识别,结果表明BP神经网络能对断丝缺陷及其数量进行有效的定性及定量识别。 相似文献
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设计的钢管定径后分流和挡料座式活动气动挡料器,可根据钢管规格调整挡料时所产生的缓冲力。介绍了该挡料器的结构和工作特点。 相似文献
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介绍了10MN水压机夹紧缸柱塞表面产生拉伤及划痕的原因并分析了夹紧缸柱塞的焊接性能。通过选择适当的焊接材料并且严格控制焊接工艺,成功地修复了夹紧缸柱塞。 相似文献
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连铸浇铸过程中采用塞棒控流,存在塞棒抖动影响浸入式水口流场的问题。利用水模拟的方法,研究塞棒开启高度、浸入式水口插入结晶器深度对浸入式水口内流场的影响。实验结果表明:塞棒开启高度为5、10 mm时,浸入式水口内流速分布不均匀,受塞棒抖动影响较大;塞棒开启高度为15、20 mm时,浸入式水口内流速分布比较均匀,受塞棒抖动影响较小;浸入式水口插入结晶器深度为100、150 mm时,浸入式水口内流速分布不均匀,受塞棒抖动影响较大;插入深度200、250 mm时,流速分布比较均匀,受塞棒抖动影响较小;塞棒开启高度越高、水口插入结晶器深度越大,水口流速越均匀,受塞棒抖动影响越小。均匀稳定的水口流场有利于减少水口结瘤和塞棒侵蚀。 相似文献
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Nilesh P. Vanikar Shantipal S. Ohol Saeede Goldar 《International Journal of Cast Metals Research》2018,31(4):249-259
Bottom pour ladles with stopper rod systems are commonly used in the metal casting industry. However, stopper rod bottom-pouring systems have not yet been developed for the lower thermal masses of alloys typically used in the investment casting industry. Large thermal masses used with bottom pour systems are typically limited for ladles larger than 700 kg and to certain alloys with higher fluidity and longer solidification time like cast iron, aluminum alloys etc. In this study, bottom pour ladle designs and low thermal mass refractory systems have been developed and evaluated in production investment foundry trials with 300 kg pouring ladle. The ladles system and pouring practices used will be described along with the results from the pouring trials for SS304 that represents typical alloys used in Investment casting industries. Optimization of the variables used in an experimentation using Genetic algorithm is also explained. 相似文献
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