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某工程中有一批单腹板工字型吊车梁,其翼缘板宽度为400~600mm,厚度为18~22mm,腹板厚度均为1.4mm。上翼缘板与腹板的T型接头要求全部焊透。吊车梁长6~12mm。梁高1~1.5m,其材质均为16Mn。对于这样的工字型吊车梁,四条腰缝若采用埋弧焊,为了焊透腹板必需开坡口,正面根部焊道焊完后反面还要用气刨清根、打磨,而且每道焊缝要焊两遍,不但劳动强度大,而且生产效率低。我们经过认真分析,认为对于腹板厚度14mm的T型接头,在腹板不开 相似文献
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本文叙述了 CO_2保护焊的特点,介绍了φ3.2mm 粗丝 CO_2自动焊工艺研究成果及在钢结构制作中的各种应用。其中较详细地阐述了腹板厚度14mm 的吊车梁在腹板不开坡口的情况下,用φ3.2mm 粗丝CO_2自动焊解决 T 型接头焊透的工艺,阐述了厚板 H 型钢梁用粗丝 CO_2自动焊时,焊缝凝固裂纹产生的条件、工艺因素的影响、防止措施和合适的焊接工艺,为钢结构制作中进一步推广应用粗丝 CO_2自动焊提供了可靠的依据。 相似文献
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智能故障诊断与预测技术在工业实际中得到了广泛地应用,但仍存在以下局限性:1)将不同退化程度的同类型故障作为多种不同的故障模式进行分类识别,脱离了工程应用的实际; 2)基于特定数据训练的诊断模型工况泛化能力差。针对上述问题,提出一种多任务特征共享神经网络,并将其应用于轴承的智能故障诊断与预测。首先,利用卷积神经网络(CNN)构建自适应特征提取器,从原始振动信号中提取深层次特征;其次,同时建立分类与预测的多任务特征共享诊断模型,实现故障类型分类以及故障尺寸预测。最后,通过凯斯西储大学轴承数据集验证了所提方法。试验结果表明:所提方法不但能同时实现对故障类型的分类以及故障尺寸的预测,而且具有较强的工况泛化能力。 相似文献
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本文介绍了φ3.2mm粗丝CO_2气体保护自动焊用于焊接腹板厚度14mm、其边缘不开坡口又要求焊透的T形接头的试验情况和对接接头性能试验结果,并阐述了其在吊车梁制作中的应用,同时与埋弧自动焊相比,进行了经济分析,为进一步在钢结构制做中推广应用粗丝CO_2气体保护自动焊提供了可靠的依据。 相似文献
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迁移学习智能故障诊断方法已经成为了机械设备故障诊断领域的一个研究热点。然而,大多数相关方法在迁移学习过程中未能合理地评估源域样本和目标域样本的相似性,且数据分布的差异会造成迁移诊断的结果不同。针对此问题,提出深度卷积动态对抗迁移网络用于主轴轴承智能故障诊断。该网络首先利用一维卷积神经网络从处理过的振动信号中自动提取特征集,然后利用动态对抗学习策略动态地调整条件分布和边缘分布在迁移学习过程中的重要程度,有效地提高迁移诊断的精度。通过数控机床主轴轴承故障诊断实验,验证了所提方法的有效性。实验结果表明,所提方法能够有效挖掘故障特征信息,实现不同工况之间的知识迁移,具有较好的应用价值。 相似文献