X80管线钢埋弧焊匹配焊丝试验

通过分析高强度低合金钢焊缝熔敷金属常见显微组织对其力学性能的影响,确定X80管线钢用埋弧焊丝熔敷金属组织应以大量针状铁素体(AF)和少量粒状贝氏体(GB)的复合组织.从相变动力学原理出发,结合针状铁素体(AF)非自发形核机制和微合金组织韧化理论,选择Mn-Ni-Mo-Ti-B合金系进行X80管线钢匹配焊丝的试制.结果表明,合理选择和控制合金元素,可以获得理想的焊缝熔敷金属组织和强韧性以及低温韧性要求,试制的1号焊丝能够满足X80管线钢的使用要求.     

液压-齿轮-齿条圆弧分型抽芯压铸模设计

给出了龙头体液压-齿轮-齿条圆弧分型抽芯压铸模实用结构，论述了模具的浇铸系统、结构特点和工作原理。该模具采用扇形龄轮-齿条机构实现龙头体铸件的侧向圆弧分型抽芯，同时通过相应的两套斜销滑块机构分别实现龙头体铸件另外两个方向的侧向分型抽芯。     

逆变弧焊机中IGBT的防护

本文介绍了ＩＧＢＴ逆变弧焊机中的过电压、过电流保护电路，包括外部过电压、内部过电压、输出过电流和ＩＧＢＴ器件过电流的防护措施。文中还就驱动电路的应用进行了讨论，以提高ＩＧＢＴ器件的使用可靠性。     

单片机系统在焊接控制器中的应用

介绍2种单片机焊接控制器的功能参数及设计思路。一种采用80C196KB PSD311的16位总线结构；另一种采用89C52的8位总线结构。实践证明单片机系统是焊接设备中比较理想的控制器件。     

化学冶金因素对埋弧焊焊缝硫磷含量的影响

通过试验和理论分析，探讨了在埋弧焊过程中，熔池中Ｓ，Ｐ的脱去过程，主要是以分别生成硫酸盐和磷酸盐的形式进行的化学冶金反应，并提出了熔池中的硫，磷脱去过程存在一个极限值，而这个极限值与焊剂的碱度和焊剂，焊丝及母材中的硫，磷含量有关。在焊剂碱度ＢＩ≥２．５的高碱度焊剂中，根据焊丝或焊剂中硫含量的不同，熔敷金属中硫的的极限值可低于焊丝中的硫含量或接近焊剂中的硫含量；而磷的极限值为０．０１０％±０．００２     

钛及钛合金电弧钎焊及接头强度

用Ti—Cu—Ni，Ti-Cr-Zr钎料在TIG电弧加热条件对TA2和Ti—6Al—4V钛合金进行钎焊。结果表明：用Ti—Cu—Ni钎料钎焊TA2和Ti—6Al—4V钛合金的搭接接头强度分别是418．3MPa和439．6MPa；用Ti—Cr—Zr钎料钎焊TA2和Ti—6Al—4V钛合金的搭接接头强度分别是575．2MPa和656．1MPa。对Ti-Cu-Ni钎料／母材界面分析认为固液异分化合物η相((Cu，Ni)Ti2)生成时呈笋状生长，嵌入钎缝对钎缝的强度提高有利。对Ti-Cr-Zr钎料／母材界面分析，认为主要是固溶体β-Ti(Cr)存在提高了钎缝强度。     

波形控制逆变CO2焊接电源关键控制信号的获取

通过分析波形控制CO2焊接过程，介绍了焊接电源空载、燃弧、短路等工作状态的判别，电流、电压、du/dt、di/dt等关键信号的获取方法，为研制波形控制CO2逆变焊机奠定了基础。     

国内弧焊设备电磁兼容性研究进展

焊弧设备的电磁兼容性问题日益突出，受到越来越多的关注。针对我国的实际情况，对国内弧焊设备的研究现状进行了综合分析，同时指出了今后的研究方向。     

A machine vision approach to seam tracking in real-time in PAW of large-diameter stainless steel tube

Manual monitoring and seam tracking through watching weld pool images in real-time, by naked eyes or by industrial TV, are experience-depended, subjective, labor intensive, and sometimes biased. So it is necessary to realize the automation of computer-aided seam tracking. A PAW (plasma arc welding) seam tracking system was developed, which senses the molten pool and the seam in one frame by a vision sensor, and then detects the seam deviation to adjust the work piece motion adaptively to the seam position sensed by vision sensor. A novel molten pool area image-processing algorithm based on machine vision was proposed. The algorithm processes each image at the speed of 20 frames/second in real-time to extract three feature variables to get the seam deviation. It is proved experimentally that the algorithm is very fast and effective. Issues related to the algorithm are also discussed.