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动车组制动夹钳紧固螺栓在安装过程中发生断裂。采用扫描电子显微镜、光学显微镜、电感耦合等离子体光谱仪等对断裂螺栓进行断口形貌、显微组织及化学成分检测与分析。结果表明:断裂螺栓化学成分、显微组织均未见明显异常;螺栓断面可见明显高温氧化痕迹和粗大晶粒轮廓,且局部晶界熔化,在圆角处与表面连通;原奥氏体晶粒内部和螺栓其他部位可见细小晶粒,结合螺栓制作工艺,可以推断该螺栓在热镦过程中因加热温度控制不当导致局部过烧。通过不同温度热镦试验,提出合理的工艺改进建议。 相似文献
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游乐设施高强度螺栓小角度纵波探伤 总被引:1,自引:0,他引:1
近年来,游乐设施无损检测工作不断增加,检测时经常遇到大型游乐设施是用高强度螺栓固定在混凝土基础上,螺栓无法拆卸(一头固定在混凝土基础内),有时紧固螺母也不便拆卸,表面探伤方法无法实施的情况,故选用超声波探伤方法。 相似文献
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介绍了超声导波激发的基本原理和导波的传播模式、分类以及导波在输电铁塔锚杆和角钢类型材检测、电站压力管道和小直径管子检测方面的应用。超声导波检测技术具有检验速度快、成本低等优点,能有效地提高检测效率,可广泛应用于电力系统的无损检测工作。 相似文献
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基于有限元方法和试验测试,研究了芯片封装用压电超声换能器的动力学特忡。借助ANSYS压电耦合和非线性接触分析功能,对换能器自由和约束状态下的振动特性进行了分析。探讨了超声能量在空间域、时域和频域的传递规律。由模态分析得到换能器的振动形式,通过谐响应分析提取其在正弦电压激励下的振动信息,经瞬态分析获得换能器的瞬态响应。结果表明,螺栓径向尺寸和预紧力影响换能器的模态分布和动态特性,压电晶堆加载电压的频率影响超声能量传递特性。通过键合试验考察了焊点质量与螺栓径向尺寸的关系。分析和试验结果为换能器设计和键合工艺优化提供了指导。 相似文献
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When subjected to shear loading condition, a steel rock bolt will become bent in the field close to the loading point in situ. The bolt is deformed as the joint displacement increases, which can mobilize a normal load and a shear load on the bolt accordingly. In this work, the relationship analysis between the displacing angle and loading angle is carried out. By considering elastic and plastic states of rock bolt during shearing, the rotation of bolt extremity can be calculated analytically. Thus, the loading angle is obtained from displacing angle. The verification of analytical results and laboratory results from reference research implies that the analytical method is correct and working. In terms of in-situ condition, the direction of the load acting on steel bolt can be predicted well according to the direction of the deformed rock bolt with respect to original bolt axis. 相似文献
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航空发动机种类多、形状大小各异,传统的示教编程刚性螺栓拧紧方法因其效率慢、安全性差、编程门槛高等缺点,不再适用于中小批量多类型的发动机螺栓拧紧工作。提出一种基于数字孪生的柔性拧紧发动机螺栓的方法,包括螺栓拧紧方案、螺栓拧紧过程数字孪生仿真、物理空间与数字空间一致性标定等。通过D-H参数法建立机器人运动学模型,进而对机器人进行运动学求解,通过五次多项式插值法对机器人进行轨迹规划。通过数字孪生仿真生成离线程序,利用一致性标定消除坐标偏差。分别利用离线编程与示教编程进行3组实验,结果显示:离线编程与示教编程均能完成航空发动机的螺栓拧紧工作,但基于数字孪生的柔性螺栓拧紧方法可以快速又柔性地拧紧航空发动机的螺栓。 相似文献
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针对螺栓出现松动故障信号产生非线性、非平稳的现象,提出一种基于VMD与LSSVM模型相结合的螺栓松动状态识别方法。搭建螺栓松动实验平台采集螺栓松动状态下4种工况的振动信号;利用VMD分解对螺栓松动状态各个工况下的振动信号进行分解,并计算VMD分解后各模态分量的能量熵,最后以各工况下VMD分解的各模态分量能量熵为特征构造特征向量矩阵,通过LSSVM模型进行训练与状态识别。实验结果表明:该方法可以有效的识别出的螺栓松动状态,并通过与EMD-LSSVM模型进行对比,验证了该方法用于螺栓松动状态识别的有效性、可行性与相较其EMD分解方法的优越性。 相似文献
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