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141.
激光熔覆纳米Al_2O_3等离子喷涂陶瓷涂层 总被引:4,自引:0,他引:4
采用X射线衍射仪、扫描电镜和显微硬度计研究了45#钢表面激光熔覆纳米Al2O3改性Al2O3 13%TiO2(质量分数)陶瓷涂层的相组成、微观结构和显微硬度,同时对涂层的磨损特性进行了考察。结果表明,激光重熔区亚稳相γ Al2O3转变成稳定相α Al2O3,熔覆层由粗颗粒α Al2O3和TiO2以及纳米α Al2O颗粒组成,在激光的作用下,等离子喷涂层的片层状结构得以消除;纳米Al2O3颗粒仍然保持在纳米尺度,填充在涂层的大颗粒之间,使涂层致密化程度得以提高,因此纳米Al2O3改性涂层的显微硬度较高,且其耐磨性能明显优于等离子喷涂层。 相似文献
142.
143.
为了研究激光冲击强化对镁合金表面形貌和电化学腐蚀性能的影响,采用电化学方法和钕玻璃脉冲激光(波长1064 nm,脉冲宽度20 ns)研究AZ31热轧板和AZ91-T6铸造镁合金在3.5%NaCl(质量分数)溶液中的动态极化曲线和电化学阻抗谱特征,并对镁合金三维表面形貌、腐蚀试样宏观形貌、自腐蚀电位和电化学阻抗谱进行测试与分析。结果表明:激光冲击改善AZ31热轧板和AZ91-T6镁合金的耐蚀性。当激光功率密度处于0.6~0.9GW/cm2区间,镁合金腐蚀电位和电流密度分别出现峰值和谷值;当功率密度不小于1.0 GW/cm2时,镁合金腐蚀电位和电流密度分别正负移动,与冲击表面的形变、钝化膜和形貌密切相关。 相似文献
144.
145.
基于人工神经网络的激光冲击区表面质量的预报 总被引:2,自引:0,他引:2
应用人工神经网络系统理论 ,采用机器学习方法 ,建立了激光冲击区表面质量与激光参数能量 (E)、脉宽 (P)、和光斑直径 (D)之间的非线性映射关系。对于新的激光参数 ,网络采用并行推理的方法预报出试件经冲击后的表面质量等级。实践表明 ,神经网络方法科学 ,具有较强的非线性动态处理的能力。 相似文献
146.
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150.
针对快速成型中的质量控制和成型件工艺参数选择所遇到的困难,提出应用误差反向传播(BP)神经网络建立控制精度模型的方法.根据FDM成型工艺的特点,在分析成型件精度影响因素的基础上,基于改进BP神经网络理论,建立了FDM工艺参数与模型的尺寸误差、翘曲变形之间的神经网络模型,由该模型参数反演计算得到的数值结果和实验结果吻合较好,说明该神经网络模型能定量地反映出工艺参数与尺寸误差、翘曲变形之间的关系,该模型对指导FDM成型工艺参数的选择具有一定的指导作用. 相似文献