高能束流加工技术的发展动态

高能束流加工技术是由物理科学、机械与制造科学、信息科学、控制科学和材料科学等多学科融合发展起来的高智能、高柔性、低能耗、高清洁的先进制造技术,是21世纪最重要的先进制造技术之一[1-2].高能束流是指在自由空间可定向传输的高能量密度的束流,如激光束、电子束、离子束及等离子体等.高能束流加工技术是指利用高能束流使材料产生加热、熔化、气化、等离子体等物理现象而达到对材料进行去除、连接、生长和改性等目的的一种先进制造技术.高能束流加工技术的主要特点有:多尺度、选择性、非接触、三维高精密、灵活性强、材料适应性强,可实现极端条件制造.     

激光冲击处理技术最新动态及发展趋势

激光冲击处理是一项新兴的的表面强化技术,在某些场合具有不可替代的作用,潜在巨大的经济市场。目前,只有美国将此技术应用到实际生产领域,并产生了显著的经济效益和国防效益。国内目前还没有应用实例,但已具有良好研究基础,该技术必将在国内踏上产业化的征途。     

电子束选区熔化过程中吹粉机理及因素分析综述

电子束选区熔化（SEBM）过程中,粉末颗粒在电子束作用下带负电引起库仑相互作用,易造成粉末散射,发生吹粉现象。此现象会导致电子枪放电、束流不稳定、粉末不均匀铺展等问题,继而造成工艺不稳定而加工停止。为扩大SEBM工艺适用范围,以电子束与粉末相互作用为基础,从粉末特性和工艺参数两方面分析了吹粉的形成机理及影响因素,根据降低粉末间静电力的方式总结了预防吹粉的措施,最后阐述了吹粉问题在SEBM基础研究方面的发展方向,以期为SEBM长期工作稳定性、可靠性的提高及质量提升提供参考。     

激光深熔焊熔池动力学特性研究

分析了激光深熔焊熔池流体流动的热边界层和固-液界面边界层的特点,研究了小孔内壁金属蒸发以及小孔上方等离子焰对熔池流体流动的作用,在考虑入射激光功率密度以及流体粘度变化对激光焊接熔池影响的基础上,建立了具有激光深熔焊熔池特点的熔池动力学数学模型的框架,指明了激光小孔焊熔池流动模拟的发展方向。     

A-100钢电子束熔丝成形件超声相控阵检测应用初探

初步研究了超声相控阵检测技术在A-100钢电子束熔丝成形制件中的应用.结果表明:超声相控阵检测技术在A-100钢电子束熔丝成形制件微裂纹检测和大厚度制件检测中有较好的应用效果;与成形路径等因素相关的微观组织结构对检测技术的应用有较大影响;超声波入射方向和角度选择对微裂纹的识别非常关键;制件内部微裂纹存在与平行于逐层生长方向的某端面呈现小倾角或近似平行的断续拐弯状的分布趋势.     

TC4钛合金电子束焊接焦点动态变化特性研究

为了探索电子束深熔穿透焊接原理,针对20mm厚TC4钛合金中厚板材开展了电子束焊接工艺实验,分析了电子束焊接过程焦点动态变化特性,研究了焊接速度、工作距离对电子束焊接焦点动态变化特性的影响.结果表明,随着焊接速度增加,临界穿透束流增大,焦点动态变化特征曲线上移;随着工作距离的增加,动态焦点逐渐向下移动;保持其他参数恒定,随着聚焦电流增加,电子束焦点动态变化,焊缝形貌由钉形向钟罩形过渡.     

民用飞机系列商载航程匹配设计

民用飞机产品开发的模式已从"单型飞机"的概念向"飞机系列"概念转化.根据模块化和通用性的策略,发展了飞机系列化设计方法,给出了飞机系列主要参数的设计原则和飞机系列经济性的描述方法,建立了飞机系列商载航程匹配设计模型.分析了商载和航程的匹配关系对飞机系列经济性的影响,利用Pareto多目标遗传算法,完成了某一民用飞机系列商载和航程的匹配设计,对不同设计方案的参数进行了比较分析,取得了较好的设计结果.     

LY-12铝合金应变疲劳性能和疲劳位错结构

系统研究了LY-12铝合金自然时效及240℃人工时效试样的应变疲劳性能和疲劳位错结构。通过疲劳位错组态、位错的滑移特征以及位错同微观组织相互作用的研究,解释了该种实际合金的疲劳性能。     

单边缺口板材试样的J积分试验标定

 单边缺口试样的J积分,当取其缺口内表面为积分回路时,有特别简单的形式,即,并可进一步简化为,其中。 本文对两种单边缺口试样（缺口根部曲率半径ρ分别为20毫米和9毫米）,测定了缺口内表面的应变分布ε（θ）,再经应力-应变曲线转换成形变功密度分布W（θ）,最后通过数值积分求出系数A。试验结果与考虑了Weiss塑性区修正的线弹性断裂力学方法做了比较。     

基于STEP和改进神经网络的STEP-NC制造特征识别方法

特征识别是实施STEP-NC重要的一步，也是实现开放式、智能化和网络化STEP-NC数控系统的关键。本文提出了一种基于STEP和改进神经网络的STEP-NC制造特征识别方法。该方法首先在对STEP AP203中性文件进行几何拓扑信息提取后，基于边的凹凸性判断构建了零件最小子图。然后，将混沌算法、遗传算法与BP神经网络算法有机相结合提出了改进的BP神经网络。最后，通过将获得的零件模型最小子图信息数据输入到改进的BP神经网络，实现了对STEP-NC制造特征高效精准地识别。通过实例验证了该方法的有效性和可行性。