激光电刷镀Ni基镀层表面形貌及相结构研究

进行了脉冲和连续Nd^2＋：YAG激光电刷镀Ni及n—Al2O3／Ni试验，利用SEM分析了镀层表面形貌，采用X射线衍射仪分析了镀层的相结构。结果表明：与普通电刷镀镀层相比，激光强化电刷镀镀层晶粒明显细化，其中镀层的晶粒尺寸减小了约5nm，且激光的连续性对Ni镀层晶粒尺寸的影响较大。激光未对Ni镀层和n-Al2O3／Ni复合镀层的晶体结构产生明显影响，但使镍晶粒在（111）晶面具有优先生长现象。     

物体表面的激光清洗技术

文章论述了激光清洗物体表面微小颗粒的原理、所用激光器、影响因素及工艺技术。并介绍了激光清洗技术在天文望远镜、磁头滑座空气轴承表面的具体应用。准分子激光器是半导体器件、微电子、航空航天、汽车工业和核动力的有效清洗工具。     

超光滑基底表面污染微粒的激光清洗技术

随着超光滑表面质量的不断提高,表面清洗已成为超光滑基片制造过程中的一项重要工序,并且成为影响产品合格率的关键因素。着重介绍激光清洗的特点及超光滑表面激光辅助清洗表面微细污染微粒的机理,并通过实验性验证,表明该方法在清除超光滑表面微细污染物方面效果很好。     

激光清洗316L不锈钢表面形貌变化试验研究及工艺参数优化

为实现对316L不锈钢表面污染物清洗,文中采用激光清洗表面处理方法去除污染层。通过设计正交试验,探究了纳秒光纤激光清洗过程中工艺参数对316L不锈钢表面粗糙度及去污厚度的影响,随后详细探究了清洗次数对试件表面粗糙度、形貌、组织及硬度的影响。结果表明：316L不锈钢的最佳激光清洗工艺参数为15次、功率为500 W、重复频率为25 kHz、扫描频率为115 Hz、移动速度为1 mm/s,试样表层相变形成1.874μm厚表层结构。     

基于清洗表面形貌的AH32钢激光除锈机制

为了获得纳秒激光除锈工艺规律并揭示除锈机理,研究了不同工艺参数下激光除锈后AH32船用钢的表面形貌与粗糙度。采用纳秒脉冲激光器在不同工艺参数下对试样表面锈层进行激光清洗,使用激光共聚焦显微镜测量清洗表面粗糙度,基于扫描电镜观察清洗表面微观形貌,借助能谱分析仪进行清洗表面元素分析。最后,结合试验结果揭示了AH32船用钢的纳秒激光除锈机制。试验结果表明:在3 000mm/s的扫描速度下分别采用30.6J/cm2和10.2J/cm2的激光能量密度对AH32船用钢表面锈层进行分步激光清洗,可以显著改善清洗形貌并降低表面粗糙度。微观形貌分析发现在上述清洗条件下,基体表面呈现微熔状态,光斑内部光滑均匀,边缘分布枝晶状乳突结构。分步激光清洗工艺可以获得较好的清洗效果和较高的清洗效率,其除锈机制主要包括孔洞爆破机制和烧蚀蒸发机制。     

C3602铅黄铜切削表面粗糙度的研究

在国产CD6140A型车床上对C3602铅黄铜进行了正交切削试验，分析了各因素水平对工件表面粗糙度的影响。结果表明：工件进给速度对表面粗糙度的影响最大，切削深度和刀具前角次之，工件硬度影响最小。     

轧辊表面微凸体形貌激光毛化技术的试验研究

以冷轧薄钢板冲压过程合理形貌的摩擦学设计为基础,对采用YAG脉冲激光器加工轧辊表面的微凸体形貌的机理进行了分析,并对主要加工参数的控制进行了试验研究。试验证明：激光输入功率密度在33 kW/cm2≤?S,P≤75 kW/cm2范围内,离焦量+0.10～+0.15 mm,激光扫描频率5 Hz,脉宽分别为0.5 ms,并采用功率增益功能,氩气保护时,可以加工出微凸体形貌。微凸体形貌制备试验的成功为进一步研究平整形貌复映关系和研究具有规则光滑凹坑表面形貌冷轧薄钢板的冲压性能提供了基础。     

表面镀层极限PV值测试初探

本文用ＭＭ２００磨损试验机，以Ｎｉ－Ｐ－ＰＴＦＥ化学镀层为实例，对表面镀层极限ＰＶ值的测试进行了初次尝试。文中提出以摩擦力矩剧烈波动作为镀层破坏标志，分析Ｎｉ－Ｐ－ＰＴＦＥ的极限ＰＶ值变化规律，并对试验方法作了探讨。     

基于正交试验设计的45钢激光表面强化工艺优化

利用激光表面重熔强化技术对45钢表面进行重熔处理,以显微硬度和磨损率为考察指标,采用正交试验方法考察激光功率、扫描速度、光斑直径和脉宽4个参数对45钢表面综合性能的影响。结果表明:4个参数对45钢表面综合性能的影响作用由主到次的顺序依次为激光功率、光斑直径、扫描速度、脉宽;最优的激光表面强化工艺参数为激光功率650 W,扫描速度100 mm/min,光斑直径4 mm,脉宽2.4 ms。利用硬度测试仪和摩擦磨损试验机,对采用最优的激光表面强化工艺参数制备的试样的显微硬度和磨损率进行测试,结果表明:采用优化参数制备的试样的激光强化层硬度值分布较为均匀,且硬度值也较高,且与优化前试样相比磨损率明显降低;优化前试样磨损机制为疲劳磨损、磨粒磨损、黏着磨损,优化后试样磨损表面仅有一些微小的划痕,耐磨性能明显改善。     

C3602铅黄铜切削表面粗糙度的研究

结合实际生产情况,设计了与工件表面粗糙度有关的因素水平表.以此为基础,在国产CD6140A型车床上对C3602铅黄铜进行了正交切削试验,分析了各因素水平对工件表面粗糙度的影响.结果表明:工件进给速度对表面粗糙度的影响最大,切削深度和刀具前角次之,工件硬度影响最小.     

激光处理对Ni-P-SiC复合镀层组织与性能的影响

以不同的激光输出功率对Ni-P-SiC复合镀层进行扫描处理,借助扫描电镜、X射线衍射仪、硬度仪等对激光处理后复合镀层的表面组织及性能作了分析,并与炉中处理的镀层进行了对比。结果表明：激光处理后由于镀层中能析出较炉内处理更多的Ni3P及Ni2Si、Ni3Si等化合物,其镀层硬度明显高于炉内处理的硬度,且耐磨性也有一定的提高。     

不同激光表面造型机械密封环的性能试验研究

将2种典型表面造型机械密封环,即微凹腔造型和腔与槽结合造型的密封环,与未造型密封环进行了密封和摩擦性能的对比试验。试验结果表明2种造型的机械密封与未造型的相比具有明显优越性能:凹腔机械密封在一定工况范围内无泄漏,且具有相对于未造型良好的摩擦性能;槽腔结合机械密封在整个过程中均无泄漏,其摩擦系数远小于未造型的。凹腔机械密封也存在一些缺点:在介质压力较小工况下试验时泄漏较大;在介质压力大而转速小时摩擦扭矩较大。分析表明:凹腔环的凹腔造型在端面载荷较大,存在轴向振动的情况下会增大摩擦系数;槽腔结合环的泵送槽能够容纳液体,具有润滑和缓冲振动的作用。     

飞机表面清洗车的设计

着重介绍了飞机表面清洗车的设计思想、设计特点和工作原理。     

高能脉冲激光清洗技术应用研究

激光清洗具有绿色、非接触、高效、灵活、应用广泛等特点,是目前最环保、最有效的清洗方案.在核设施去污领域,将机器人技术与激光去污技术进行有机结合,研制高效的高能激光去污机器人,可实现核设施放射性部件高效去污清洗,机器人可以在设施表面自由爬行、越障、避障,针对不同基材结合激光工艺实现表面清洁.     

镀层和表面改进对齿轮寿命的影响

表面镀层或精加工过程是改善硬齿面齿轮承载能力的未来技术.通过基础试验,测试了不同镀层和精加工过程对抗磨损性能、耐磨损性、微点蚀、点蚀倾向和效率的影响.而且还获得了各种不同变速器镀层齿轮的使用报告.总体而言,变速器镀层齿轮可看作是一种改善薄弱环节的"修补方法".该项技术的进一步应用主要取决于其可接受程度或/和成本效益关系及试验要素、设计数据等.     

Al_2O_3陶瓷表面准分子激光加工的形貌特征

以微机械为应用背景,采用准分子激光加工方法对Al2O3陶瓷材料表面进行加工,考察加工表面的形貌特征。研究表明,准分子激光加工表面形貌的统计参数具有显著的规律性。其高度参数的算术平均值Ra和均方根值Rq随工艺参数呈现同步同趋势变化的规律,并且相互之间具有定量的关系。对此本文提出了准分子激光加工表面轮廓的简化模型,分析计算的结果与实测数据基本吻合。研究还表明,准分子激光加工表面相当平坦,其坡度均方根值.Zq随工艺参数的变化不大。上述特征是由准分子激光加工原理决定的,与通常的切削加工截然不同。     

激光重熔Ni—ZrO2复合镀层的研究

本文研究了电镀Ｎｉ－ＺｒＯ２复合镀层的工艺参数，确定了了佳工艺条件，测试了镀层性能。结果表明：复合镀层的显微硬度、耐振动磨损性能、耐高温氧化性能均随镀层中ＺｒＯ２粒子含量的增加而提高，重熔处理后，进一步使表面硬度值提高２８个单位，振动磨损量降低２０％，耐高温性能提高１０％，与高温镍基合金Ｋ１７相比耐高温氧化性能提高２０％。     

汽车发动机汽缸的激光表面处理

以汽车发动机汽缸为对象,探讨了灰铸铁表面激光强化的机制,研究了不同工艺参数条件下铸铁表面经ＣＯ２连续激光辐照后硬化层深度变化及金相组织和显微硬度的变化规律。结果表明,铸铁表面经激光处理后,表层组织明显细化且硬度值显著上升。     

汽车关键零部件表面镀层性能的研究

汽车关键零部件在工作中极易发生磨损、腐蚀等现象,导致其过早失效。为了改善机械装备关键零部件镀层的表面性能,试验在电镀的过程中引入垂直离子沉积方向上的外加恒定磁场,采用光学显微镜观察分析了镍钴合金镀层的表面形貌,并用显微硬度计对镀层的性能进行了测试。结果发现:磁场的引入改变了离子的沉积状态,使镍钴合金镀层表面更加平整致密,与无磁场影响制得的镀层相比,硬度值提高了43HV。实验为提高汽车关键零部件镀层表面性能提供了一种简单、实用的方法。     

切削表面粗糙度的人工神经网络预测

以易切削黄铜的加工表面粗糙度与各种加工参数的关系为对象,将L9( 34)型正交切削试验数据作为训练学习样本,同时以与正交试验参数有关的6个样本作为预测样本,用BP神经网络对其进行了预测。结果表明:经设计的BP神经网络训练1183次,其最大误差不超过5 % ;人工神经网络与正交试验相结合,能大大节省预测时间和费用,效果很好。