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介绍某电厂锅炉末级过热器出口集箱异种钢焊接接头失效的基本情况,通过宏观形貌、成分分析、金相分析、硬度试验对12Cr1MoVG与TP347H的异种钢开展了失效分析。结果表明,裂纹为末级过热器集箱接管座与下连接对流过热器管焊缝熔合线处,约占管径整圈80%;部分管壁均有不同程度的胀粗,内外壁有较厚的氧化皮生成,金相组织出现碳化物析出等老化现象,符合长时过热失效的特征。由于异种钢接头焊接接头(特别是奥氏体类焊接接头)与低合金钢母材之间热膨胀系数差异过大,导致焊缝与母材结合面附近热应力增大,产生应力集中效应,造成焊缝开裂在膨胀系数低的低合金钢侧。 相似文献
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通过对汕尾电厂第一期工程的2×600 MW机组A335P91材质的蒸汽集箱(屏式过热器集箱、高压过热器进出口集箱、高压再热器出口集箱)施焊前模拟现场条件进行工艺评定试验,最终确定了符合大口径、超厚壁的A335P91钢集箱焊接性能要求的现场焊接工艺,为此,详细介绍了该工艺的整个过程,焊接工艺要点及操作注意事项。实施该工艺的焊接质量优良,效果显著。 相似文献
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针对宁夏中宁发电有限公司~#2炉过热器出口安全阀集箱热电偶插座与集箱本体连接的角焊缝开裂,详细分析了材料的焊接性和焊接返修的特点,给出了具体的焊接返修方案和工艺措施。 相似文献
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大管径、高压导热油管道的水压试验一直是槽式光热电站试验难点之一,其中水压试验堵板是其中最主要的薄弱环节。对于槽式光热电站大管径导热油管道,若采用常规角焊平堵板容易出现鼓胀变形、焊缝开裂,导致水压试验失败,甚至出现安全问题。本文通过研究对比不同水压试验堵板的计算方法,结合国内外实际工程中水压试验堵板的设计,提出了一种通过双重加强环和辐状加强肋来提高堵板刚度,减小堵板厚度,加强焊接强度的水压试验堵板的设计和优化方法。结果表明:这种双重加强环配合辐状加强肋的整体式对焊堵板设计,不但有效的提高了堵板刚度,且优化后堵板厚度从70 mm缩小到27.3 mm,相当原来的39%。对于槽式光热电站大管径导热油管道水压试验,优化后的堵板有较好的适用性,已成功地应用于国外光热电站的施工建设过程中。 相似文献
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针对河北省电力建设第二工程公司修造厂在进行高压管道埋弧自动焊焊接试验时遇到的焊缝成型差、内部未熔合等问题进行了原因分析,并对有关焊接设备实施了一系列改造。 相似文献
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电厂锅炉集箱小口径管座角焊缝大多采用非全焊透形式,而锅炉在役检查中需对管座角焊缝内部进行超声波检查,主要针对内部裂纹、未熔合等缺陷的检测.文中提出解决小口径管座角焊缝超声波检测方法,目前没有小口径管座角焊缝超声波检测标准,采用此超声波检测方法能达到检测目的. 相似文献
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2.25Cr-1Mo/奥氏体不锈钢堆焊接头熔合区碳的迁移及成分分析 总被引:1,自引:0,他引:1
异种钢焊接接头在焊接时或使用期间,发生失效的主要区域通常在熔合区[1],长期以来,异种钢接头熔合区一直是焊接工作者研究的重点.虽然国内外对异种钢接头的熔合区进行了大量的研究[2~4],但仍然有许多问题,尤其是基体为铸造组织的铸钢堆焊奥氏体不锈钢,其基体组织和成分的不均匀性也会对熔合区组织产生不利的影响.对在2.25Cr-1Mo钢上堆焊奥氏体不锈钢的焊接性试验[5]的基础上,重点研究了堆焊接头熔合区碳的迁移及其成分分析,为正确指导大型汽轮机高压模块中分面堆焊及类似产品焊接生产提供了理论依据.图6表3参8 相似文献
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分析了碱性锌锰电池负极集流体旧式焊接方法的缺点,提出了一种控制焊接能量的方法,提高了焊接质量和降低了次品率。这种方法的要点是:1、利用电容的储能控制焊接能量的大小;2、电容的储能转换为脉冲焊接电流;3、关键电路使用晶闸管来提高焊接质量和一致性;4、采用合理的焊接电流与模具、工件的配合方式。 相似文献
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分析平坦地形和复杂地形下风电机组间尾流效应对风电场输出功率的影响;建立两状态等值风电机组以及五状态断路器、三状态变压器等集电系统元件的可靠性模型,考虑集电系统元件故障对风电场输出功率的影响。运用威布尔分布模拟风速,对风速、等值风电机组状态、集电系统元件状态等进行非序贯蒙特卡洛抽样仿真,基于MATLAB进行编程计算。结果表明,尾流效应和集电系统元件故障对风电场的输出功率都有不可忽视的影响,综合考虑二者的风电场可靠性模型提高了对风场输出功率计算的真实性和准确性,评估风电场并网可靠性指标时更为精确、贴近实际。 相似文献
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集流盘作为新能源汽车电池的重要组成部件,其质量好坏关系到电池的性能,对车内人员的生命安全有着重要影响。实际工业应用中,在有限的计算资源下对电池集流盘缺陷进行实时检测是一项具有挑战性的任务。为了减小模型大小和计算量,降低应用成本,本文提出一种轻量化的新能源汽车电池集流盘缺陷检测模型(SGCNet)。首先,采用ShuffleNet V2作为主干特征提取网络,采用分组卷积和通道重排技术,在提取有效特征的同时降低计算复杂度,降低参数量。其次,设计了轻量化的特征融合网络GC-FPN,采用轻量级GhostNet和CARAFE上采样算子,在减少参数冗余和保证检测精度的情况下充分保留特征图的语义信息,从而降低了计算成本。实验结果表明,SGCNet模型检测准确率达到了90.6%,模型大小为3.2 M,GFLOPs仅为3.6,帧率达到了178.6 fps。与目前先进的轻量化网络模型相比,具有较高检测精度和较低的计算量。最后,在嵌入式平台NVIDIA Jetson Nano上部署SGCNet模型,进行实时检测,每张图片的检测时间为0.07 s,满足实际工业中电池集流盘缺陷检测任务对精度和实时性的要求。 相似文献