基于小波时间序列模型的磨加工尺寸预测技术研究

磨削加工是高精密零件的重要加工环节,且影响磨削工件尺寸精度的因素复杂.针对传统预测模型无法准确预测其趋势变化或预测效果较差,且预测精度不高这一问题,通过对磨加工过程进行分析,对尺寸预测技术的适用性进行研究,提出将小波变换与时间序列分析相结合的预测模型.通过实验验证小波时间序列模型预测平均误差不超过1μm,平均绝对误差M...     

铝合金高速加工过程切削温度预测研究综述

铝合金材料凭借强度高、耐磨性好、加工性能良好以及焊接性能好等优点,在航空航天和汽车等行业得到了越来越广泛的应用。由于铝合金加工过程中切削温度高,易产生热变形、刀具磨损等问题,因此准确预测铝合金高速切削过程中的切削温度至关重要。从理论上分析了铝合金切削过程中的温度分布特点,比较了二维切削和三维切削有限元仿真过程,阐述了高速切削过程中切削温度的影响因素。     

激光熔覆镍基熔覆层截面形貌预测

利用BP神经网络建立激光熔覆关键工艺参数(激光功率、扫描速度、送粉电压、送粉载气流量)与熔覆层截面形貌(熔宽、余高)的预测模型。以激光熔覆工艺参数为输入,熔覆层的截面形貌为输出,利用工艺试验数据对网络进行训练,实现对输入和输出的高度映射。结果表明,BP神经网络可以较好地对熔覆层形貌进行预测,同时双隐藏层BP神经网络模型预测结果误差波动更小,表现出优良的稳定性,最大预测误差相比单隐藏层神经网络大大降低。     

TC4钛合金高温变形时微观组织变化的计算

运用定量金相分析技术研究了TC4钛合金在高温变形过程中的微观组织演变。在此基础上 ,探索利用模糊集理论中的模糊动态线性模型描述TC4钛合金高温变形时的显微组织变化。在建立预报模型时 ,以实验测定的TC4钛合金在高温变形过程中组织参数 (α相的体积分数和尺寸 )随工艺参数 (变形温度、变形程度和变形速率 )的变化为训练样本 ,用线性回归法确定结论参数 ,获得了TC4钛合金高温变形时微观组织演变的预报模型。将训练样本及测试样本的实验结果与预报模型的计算结果进行比较 ,本文模型的计算结果可靠     

半固态灰铸铁的制备与显微组织

建立了一种不需搅拌和其它附加处理的半固态灰铸铁制备技术 ,用浇注前合理调整熔体温度或调温 适当快冷的铸造方法 ,并配以合适的凝固冷却速度 ,成功地制备了球状初生奥氏体圆整、尺寸细小、分布均匀的半固态亚共晶灰铸铁 ,得到了最佳工艺条件 ,并用铸铁金相计算机辅助检测系统 ,对初生奥氏体的形状系数和等效直径进行了测量与统计分析 ,定量描述了半固态组织的特性     

Interaction between alloying and hardening of cast iron surface

To improve wear resistance of surface will increase the service life of gray cast iron directly.This paper presents that gray cast iron surface coated with alloy powder is locally remelted by TIG arc of increase the wear resistance.The influences of arc current and scanning rate etc on surface properties are found.Under different conditions.the microstructure,hardness and wear resistance of remelted layer are analyzed and measured.The results indicate that the gray cast iron surface can be strengthened by TIG arc local remelting treathent.Especially,surface alloying hardening effect is best and surface properties are improved remarkably.     

Effects of solidification structure on fatigue crack initiation and fatigue strength in Al−Si−Mg cast alloys

Rotating-bending uniaxial fatigue tests and micro-fatigue crack initiation tests were carried out using a permanent mold cast (PMC) and semi-solid die cast (SDC) with Al−7%Si−0.35%Mg composition in order to examine the relationship between solidification structures and fatigue behaviors. The crack length was measured using a replication method. Fatigue strength was improved in SDC, which was almost consistent with the predicted fatigue strength using the size of Si particle cluster. Resistance to fatigue crack initiation and fatigue strength were improved in SDC owing to the finer Si cluster and to higher ultimate tensile strength. Fatigue crack in PMC was preferentially initiated at pores. For SDC, the fatigue crack was initiated at the Si particle/matrix interface, and then sucessively grew along eutectic cell boundaries.     

在线斯太尔摩控冷系统模型优化与通信接口升级

介绍了一种斯太尔摩生产线在线监控和性能预报系统,在此前基础上,重新对其进行了优化升级,增加了人工神经网络预报模型,采用了OPC通信方式,在新余高线厂运行以来,不仅为新余高线厂提高了生产信息集成度,还为产品工艺设计提供了指导.     

低银合金焊接性能的神经网络预测

以Bi、Co、RE和P含量为输入层参数;以熔点、铺展面积、抗拉强度和伸长率为输出层参数,进行低银合金Sn-0.3Ag-0.7Cu焊接性能的神经网络预测,并进行了试验验证和对比分析.结果表明,该神经网络的预测精度较高,其预测的低银合金最佳配比为Sn-0.3Ag-0.7Cu-1.6Bi-0.7Co-0.05RE-0.04P,其焊接性能的试验数据也与主流高银合金Sn-3Ag-0.5Cu相当,具有较大的工程应用价值.     

提高灰铸铁弹性模量的研究

研究了Si/C比、w(C)量、加Sn微合金化、炉料配比、孕育处理等因素对灰铸铁弹性模量的影响规律,结果显示:(1)在相同的CE条件下,提高Si/C比,弹性模量提高,合适的Si/C比为0.55～0.60;(2)在相同的w(Si)量条件下,降低w(C)量,弹性模量提高;(3)在相同的w(C)、w(Si)量条件下,使用Sn进行微合金化,弹性模量提高,Sn的加入范围为0.04％～0.06％;(4)在相同的w(C)、w(Si)量条件下,采用合成铸铁的配料,能增加初析奥氏体枝晶含量,提高弹性模量;(5)其它条件相同时,优化孕育量和孕育工艺,改善石墨形态、细化共晶团,也可以提高弹性模量.