Ni晶界上金属和非金属元素的相互作用

采用基于密度泛函理论的第一性原理计算方法,研究了常用合金化元素与非金属元素在晶界（GB）的偏析及其相互作用。选取2种类型的晶界结构进行研究:密排的晶界和较疏松的晶界。溶解能计算表明,金属和非金属元素在∑5晶界上均有明显的偏析行为,而在∑3晶界上的偏析现象不明显。通过计算常用过渡族合金化元素与非金属杂质C、H、O、N、B在各自最稳定位置的相互作用能,发现Ru、Re、W和Ta对O有强烈的排斥作用,因此对晶界抗氧化有益处;Ta排斥H,有抗晶界氢脆的效果。通过对金属元素与非金属元素在晶界上相互作用的系统研究,为Ni合金的晶界工程提供有价值的参考。      

滚动轴承内圈故障的动力学模型建立及仿真

针对目前滚动轴承内圈含单一点蚀故障模型无法真实再现实际故障发生过程的缺陷,基于接触理论,综合考虑内圈变形和故障实际尺寸等因素,根据滚动体通过内圈点蚀故障形变量渐变释放的客观事实,建立了1种滚动轴承内圈故障的动力学模型,克服了传统模型瞬间释放变形量导致冲击力过大的缺陷。经数值仿真和试验验证表明了该模型的正确性。     

凹圈型初始几何缺陷对外压球形封头临界载荷的影响

依据Koiter非线性弹性稳定性理论，分析了凹圈型初始几何缺陷对外压球形对头承载能力的影响。对于凹图型初始几何缺陷，用带高斯指数调制因子的高次Legendre多项式进行数学描述。由于在基本状态，球壳能量泛函的二次变分和三次变分的积分表达式极为复杂，在计算程序中需要使用高精度算法。计算结果表明．承受均匀外压载荷作用的球形封头对于与实际屈曲模态相同的凹圈型初始几何缺陷是极为敏感的。     

短切炭纤维/酚醛树脂胶粘剂的配方研究

为确定最佳组分含量,采用正交实验法对“酚醛树脂(PF) 纳米S iO2粉 石墨粉 ZrO2粉 短切炭纤维”胶粘剂体系进行了配方研究,并探讨了组分含量对胶粘剂性能的影响。得到的最佳配方为“PF 2%纳米S iO2粉 1%石墨粉 1%ZrO2粉 4%短切炭纤维”,其对石墨材料的粘接强度达11.6 MPa,胶粘剂本体线烧蚀率为0.058 mm/s,质量烧蚀率为0.0732 g/s。胶粘剂可进一步用于粘接修复C/C复合材料喉衬构件的工艺缺陷。     

亚表面缺陷脉冲相位热成像检测技术

对脉冲相位热成像技术应用于亚表面缺陷的检测进行了实验研究,给出了铝合金和聚合物两种典型的金属和非金属试件的检测结果,并同传统红外热成像检测的对比度图像进行了对比。还对脉冲相位热成像检测技术中频谱分析的有关问题进行了分析,指出选择采集频率、采集窗口大小要考虑的影响因素,并分别采用组合平滑滤波、分段拟合的方法改善了相位变换的实际效果。结果表明脉冲相位辐射测量技术与一般光热辐射测量相比,测量结果明显改善,增强探测缺陷特别是深度缺陷的能力,减小加热不均等表面因素对测量的影响。     

远场涡流三维缺损检测机理的有限元分析

本文依据远场涡流检测中场的分布特点对远场涡流模型进行了合理的简化,建立了有限元分析模型,并完成了二维及三维有限元数值分析,给出了缺损附近的磁场、涡流及波印亭矢量的分布,预估了远场技术中三维探头的缺损响应,结合实验结果初步解释了由实验观察到的而至今未被理解的一些远场现象。最后着重分析了周向缺损与轴向缺损的探头信号的差异,并对远场技术缺损的检测机理作了较为细致的探讨,得到了一些重要结论。     

基于超声导波波束成形的缺陷反演方法研究

利用超声导波对板结构中的缺陷进行反演可以确定缺陷的位置和形状信息,针对走时成像方法在低频范围内效果不佳的问题,提出一种基于波动场的超声导波缺陷反演成像方法。根据波动方程推导出波束成形成像原理,利用Born近似下的散射场数据对成像区域像素点的值进行相干叠加,得到缺陷的位置和形状。再通过波束成形与傅里叶衍射定理在频域的映射关系,将波束成形的结果转化为衍射层析成像图像,得到了更为清晰的反演图像。针对衍射层析成像中存在伪影和噪声的问题,利用二维变分模态分解（Two-dimensional variational mode decomposition,2D-VMD）方法对图像进行降噪处理,有效去除了伪影和缺陷轮廓边缘的毛刺,进一步提高了成像分辨率。反演结果表明该方法可以较为准确地重构出铝板上减薄缺陷的位置、大小和形状,具有较高的分辨率。     

固体发动机CT检测中的一种缺陷识别方法

提出一种图像不变矩法和直方图分析法相结合的缺陷识别方法.首先,利用图像不变矩方法,通过形状识别,将裂缝从固体发动机缺陷中提取出来;然后,利用直方图分析法,计算出气泡和夹渣像素值所在的灰度区间,将气泡和夹渣区分.从而实现固体发动机缺陷的自动分类识别,解决了现有技术中通过人工判决缺陷而导致的识别效率低、准确性差的问题,保证了固体发动机的性能.      

人工神经网络技术在光电检测中的应用

人工神经网络不仅被广泛用于人工智能、自动控制、机械人、统计学等领域的信息处理中,还越来越多地被应用于光电检测.综述了人工神经网络技术在光电检测中的最新应用进展,重点讨论了人工神经网络技术在谷物蛋白质含量近红外在线监测、结构光三维视觉检测、焊缝缺陷射线实时成像识别、表面粗糙度及球半径精密测量应用中的优点和局限性,以期进一步推动本领域的研究和发展.      

用于表面缺陷检测的激光超声技术

系统介绍了一种可用于微小表面缺陷检测的新技术激光超声技术,就其检测原理、激光超声的生成和探测、理论建模、应用前景等作了全面的回顾与展望。激光超声技术的开发和应用,将在机械工程、表面物理等领域产生深远的影响。