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为了改善1Cr5Mo耐热钢焊接接头拉伸力学性能,利用CO2激光对其进行了表面改性处理,通过拉伸试验考察了激光热处理对拉伸性能的影响.利用扫描电镜观察了焊接接头的断裂形式和断口形貌,并用能谱仪分析了激光热处理前后试样表面化学元素的组成,讨论了残余应力和残余奥氏体对拉伸性能的影响.结果表明,激光热处理前后试样的拉伸断口均为韧性断裂,激光热处理后断裂性能有所提高;激光热处理试样表面产生晶粒细化和残余压应力的强化层,其屈服强度和抗拉强度分别提高了3.4%和13.7%,拉伸性能得到进一步提高;激光热处理试样的残余奥氏体含量有所降低,导致焊接接头的断面收缩率下降了18.61%,而延伸率基本不变,其均匀变形能力有所增强. 相似文献
12.
为了探究相同摩擦磨损工况下销-盘摩擦副选择的合理性,在NM360钢表面进行预置送粉的单层激光熔覆铁基合金实验,将所得到的熔覆层材料作为销,选择4种不同硬度的调质态40Cr钢作为对偶盘,分析了四组相同实验参数下销的摩擦系数、显微组织和磨损量,以及销和盘的表面磨损形貌。结果表明:四组实验沿着滑动摩擦方向,销涂层的表面都发生了塑性变形,产生了不同厚度的加工硬化层。硬度为392 HV的盘对磨销的最大、最小加工硬化层厚度和塑性变形层深度分别为23.9、10.9、9μm;且其摩擦系数最小,磨损量也相对较少,摩擦表面相对较为平整,其磨损表面出现浅层剥落。另外,硬度为392 HV的盘表面相对较平整,只有少量裂纹和较轻微的黏着。 相似文献
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为解决智能化综采工作面关键技术难题之一的开采设备协同控制问题,提出了基于数据驱动的综采装备仿人智能协同控制模型,重点研究了大数据背景下智能综采装备的协同控制知识自学习、开采行为自决策、分布协同自运行等关键技术理论与方法。具体包括:从数据应用的角度分析了智能综采系统的数据特点,阐明了智能综采的3大数据化特征:泛在感知(数据获取)、信息融合(数据挖掘)、智能控制(数据决策);构建了面向经验操作员决策过程表征的综采装备协同控制框架;提出了基于扩展有限状态机的综采装备运行状态演化方法和基于多标记决策信息系统的综采装备运动行为模式学习方法,来实现数据驱动下智能综采装备行为决策知识的获取;提出了面向经典采煤工艺过程的综采装备行为模态类的决策知识划分方法和基于CBR与RBR融合的决策行为混合推理方法,来实现智能综采装备动作行为的自主决策;探讨了人工控制模式下综采装备驾驶员控制策略的表征方法,发展了具有自学习、自决策、工况自适应的综采"三机"仿人智能协同控制方法;给出了基于平行系统理论的平行综采技术逻辑,为综采装备协同控制的研究提供方法。所提综采装备协同控制系统为大数据背景下的综采生产系统的协同控制提供了解决方案。 相似文献
18.
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采用模糊评判模型求解工艺方案绿色度的方法探讨 总被引:3,自引:0,他引:3
建立了工艺方案绿色度的评价体系结构框架,应用模糊综合主判法建立绿色度的评判模型,通过求解模型得到最后的绿色度指标值,经实例验证所建模型与求解方法的正确性和适用性,对进行工艺方案绿色度的求解具有实际意义。 相似文献