420B不锈钢牙骨凿表面激光淬火的数值模拟与组织性能

为了提高牙骨凿刃口硬度,延长使用寿命,利用ANSYS参数化设计在420B不锈钢牙骨凿表面进行激光淬火数值模拟,在此基础上进行激光淬火试验,并用光学显微镜、显微硬度计对刃口激光淬火后的显微组织和硬度进行分析。结果表明:在激光功率500 W,扫描速度960 mm/min时,仿真模型模拟得出淬火表面最高温度约1070 ℃。此工艺参数下淬火后刃口截面最高硬度达到57.1 HRC,平均硬度达到51.0 HRC,淬火效果较好。     

激光再制造汽轮机转子的力学性能研究

针对激光再制造汽轮机转子轴颈,在汽轮机转子激光再制造后的综合跳动(TIR)控制在6.35μm以内的前提下,选用铁基粉末进行力学性能测试,研究了激光再制造层与基体复合材料的拉伸、冲击与弯曲等力学性能.结果表明:复合材料的抗拉强度和抗弯强度分别比基体材料28CrMoNiV的平均抗拉和抗弯强度提高11.29%和24.11%,复合材料的平均冲击吸收功为39J;根据并联力学性能模型的混合律,激光再制造层的力学性能优于基体材料28CrMoNiV;激光再制造层中一次晶轴与二次晶轴的数量远大于基体材料,高密度的位错阻碍了晶界滑移,使抗拉伸强度提高;再制造层晶粒相对基体材料小而密集,裂纹扩展路径曲折,裂纹萌生功的提高使韧性增强.     

风力机叶片结构强度复合材料力学分析方法研究

截面结构强度分析校核方法是风力机叶片设计优化的关键问题。针对现有的叶片工程力学计算方法精度不高、有限元分析方法计算开销较大的问题,在研究风力机复合材料叶片结构设计模型的基础上,基于复合材料力学理论,推导出计算叶片截面周向各处拉伸和剪切应变的计算公式;在叶片生命周期内的极限载荷下,对某1.5 MW叶片进行了结构强度计算和分析,通过与该叶片在当量极限载荷下的测试结果对比,验证了所述方法的有效性。     

扫描速度对半导体激光熔覆钴基合金涂层组织与性能的影响

采用2 kW半导体激光器在304不锈钢表面进行同轴送粉的激光熔覆Co基合金试验。通过扫描电镜（SEM）、X射线衍射仪（XRD）研究了不同扫描速度下熔覆层的显微组织和相结构;采用显微硬度计、摩擦磨损试验机和气蚀装置分别测试了不同扫描速度下熔覆层的显微硬度、耐磨性与抗气蚀性能。结果表明,不同激光扫描速度下合金涂层皆无裂纹与气孔,随着扫描速度增加,合金涂层的硬度、耐磨性能与抗气蚀性能则先增强后降低,在激光扫描速度为900 mm/min时,合金涂层具有较好的硬度、耐磨性和抗气蚀性能。     

基于卷积模块注意力机制深度学习模型的激光熔覆裂纹识别

为改进传统人工方法对熔覆区域裂纹检测耗时、准确率低的现状,提出了一种融合注意力模型的熔覆区裂纹自动识别方法,以便对裂纹进行标识和检测.基于U-net网络构造的熔覆裂纹语义分割网络存在对局部小特征提取能力不足的问题,而通过增加注意力模型(CBAM)层,提取特征空间和特征通道的权重信息,就可以对激光熔覆区微观裂纹进行实时的像素级标注和检测.实验结果表明:引入注意力模型的深度学习模型可使熔覆裂纹的识别和检测准确率提升2.7个百分点;融合注意力模型的网络在熔覆区域裂纹测试集上的准确率为79.8％.深度学习模型标注的准确度和速度均已超过人工标注,为激光熔覆裂纹的识别提供了有效方法.     

激光熔覆汽轮机转子表面涂层的显微组织研究

针对激光熔覆再制造汽轮机转子轴颈,采用2 kW半导体激光器进行同轴送粉的激光熔覆Fe基合金试验,并在激光熔覆过程中对加工点附近的温度进行监控。利用扫描电镜(SEM)、X射线衍射仪(XRD)、X射线能量色散谱仪(EDS)研究了熔覆层的显微组织形貌、相结构与成分。结果表明,激光熔覆加热集中,检测部位的最高温度未超过70 ℃,整个修复过程平稳。Fe基合金熔覆层组织均匀、致密,与基体冶金结合,没有微观裂纹与气孔等缺陷。熔覆层组织主要为(Fe、Cr、C)合金与CrC两相。熔覆层的组织主要为典型的过饱和固溶体枝晶与枝晶间多元碳化物共晶组成,激光熔覆层与基体熔合过程中产生了元素互渗。     

搭接率对激光熔覆TC4合金熔覆层耐腐耐磨性能影响

为了探究多道激光熔覆搭接率对熔覆层耐腐耐磨性能的影响,采用高功率半导体光纤耦合激光器以搭接率为变量制备单层多道熔覆涂层,通过分析不同工艺参数熔覆层和基材的硬度曲线、显微组织、极化曲线、摩擦磨损来判断工艺参数与组织和性能之间的关系。结果发现,激光熔覆可以显著提高TC4合金硬度的同时耐磨性能也要优于基材,熔覆层硬度可以达到500 HV左右,相比于基材的硬度提高约25.7%。对激光熔覆TC4合金来说搭接率的变化对内部相的构成无明显的影响,主要由α相和α′相构成,内部可以看到有原始β相晶粒存在,在晶粒内部马氏体组织相互交错呈网篮结构。与基材相比熔覆层的组织更为细密具有更好的耐蚀性。     

液压立柱铁基合金激光熔覆层组织及耐腐蚀性能分析

为提升液压立柱27SiMn钢在矿井下的耐腐蚀性能,利用半导体光纤耦合激光器在27SiMn钢基材上进行铁基合金粉末多道搭接熔覆,对制得的铁基合金熔覆层横截面宏观形貌、显微组织、耐腐蚀等级和腐蚀机理进行研究分析。结果表明,在以稀释率为主要考虑指标,2 000 W的激光功率、15 g/min的送粉速率、6 mm/s的扫描速度和50%搭接率的工艺参数下,可以制得最佳稀释率和宏观形貌良好的熔覆层。熔覆层中上部生长的树枝晶具有明显的方向性,熔覆层的耐腐蚀等级相较于基材提升了2级,重度腐蚀区为晶间腐蚀,耐腐蚀性能相较于基材显著提升。研究对液压立柱修复强化工程实践具有重要指导意义。     

铸铁表面激光熔覆铁基合金涂层的组织性能研究

为解决铸铁表面熔覆铁基合金熔覆层耐腐蚀性能不足,限制其应用场合的问题。采用大功率半导体光纤耦合激光器在灰铸铁平板上制备四种镍含量不同的铁基合金粉末熔覆层,利用光学显微镜、数显维氏硬度计,WTM 2E微型摩擦磨损试验仪及盐雾腐蚀箱等仪器对熔覆层金相显微组织、硬度、耐磨损和耐腐蚀性能进行检测。结果表明,四种铁基合金粉末熔覆层晶粒尺寸依次增大,晶粒数目减小,熔覆层硬度及耐磨性能降低,耐腐蚀性能提高。C铁基合金粉末熔覆层平均硬度550 HV0.3,相对于基材提高了3倍以上,耐磨性相对于基材提高了4倍,48 h腐蚀试验,较铁基合金熔覆层耐腐蚀性能显著增强,综合性能满足更多实际需求。本研究降低了铸铁件的修复成本,拓展了铁基合金修复铸铁件的应用范围,对工程实践具有重要指导意义。     

基于MCL-UNet网络的激光熔覆层表面平整度识别

表面平整度是衡量多道搭接熔覆层表面质量的重要指标之一,为改进人工标注获取表面平整度耗时费力的问题,本文利用图像识别和语义分割神经网络方法提出了自动识别熔覆层表面平整度。针对搭接熔覆层特征,基于改进的U-Net与注意力机制(CBAM)提出一种用于熔覆层形貌的自动分割网络MCL-UNet,优化改进U-Net模型,依据CBAM模块从通道维度和空间维度调整特征图层的权重信息,将CBAM模块以优化输入和输出的原则部署在网络上。在搭接熔覆层数据集上对改进的网络进行评估对比,实验结果表明,本文提出的MCL-UNet网络模型,其熔覆层分割效果在验证集上的平均IoU准确率为93.76%,相比原始U-Net的IoU准确率提高了5.81%,在测试集上MCL-UNet模型输出的表面平整度的平均相对误差为3.2%,说明该模型可有效提高搭接熔覆层横截面形貌的分割精度,并能较准确输出表面平整度。