SiC_p/2024Al铝基复合材料搅拌摩擦焊接头微观组织

利用搅拌摩擦焊对SiCp/2024Al铝基复合材料进行了焊接。采用急停实验分析母材瞬间移动行为。利用金相显微镜,TEM观察接头组织。接头显微组织分析表明,接头中形成V字型结构,且SiC颗粒因焊缝位置不同而分布不均匀。在热机影响区中,SiC出现偏析;在焊核区,SiC颗粒较少。若参数选择不当,焊核中心区出现了颗粒消失现象。焊缝不同位置透射电镜分析表明,SiC/Al界面结合清晰,无脆性相生成,并在其中发现了破碎的SiC颗粒。     

一种带有退刀槽的深长孔衬套加工方法

主要研究某飞机发动机燃油泵中带有退刀槽的深长孔铍青铜合金(QBe2)衬套加工方法,解决了在精镗孔时刀具耐用度低,衬套内孔及圆柱度0.005mm不易保证的问题。     

基于RBFNN-ACO的铝合金搅拌摩擦搭接焊工艺参数优化

采用尖部半螺纹搅拌针进行6151铝合金搅拌摩擦搭接焊试验,并基于径向基神经网络与蚁群算法相结合的方法优化工艺参数,达到改善搭接界面结构特征,进而实现最大化接头承载能力的目的。研究结果表明,当转速、焊速和下压量分别为1504 r/min、207 mm/min和0.12 mm时接头的拉剪载荷最大达5.06 kN/mm,比优化前的最大拉剪载荷提高了6.08%。径向基神经网络与蚁群优化算法相结合的智能方法为优化焊接工艺参数,进一步提高铝合金搅拌摩擦搭接接头强度提供了一种有效途径。     

航空发动机磨损故障的智能融合诊断

运用了4种最常用的滑油分析技术——铁谱分析、光谱分析、颗粒计数分析及理化指标分析,同时结合发动机试车台监测数据,提出了运用神经网络和D—S证据理论对发动机试车状态进行融合诊断的方法。首先依据各种分析方法的标准磨损界限值,将原始数据进行了预处理,转换成故障征兆的布尔值;其次,建立了各子神经网络的拓扑结构。并依据专家经验建立各子系统的输入征兆与故障论域的映射关系,由此获得了各子神经网络的训练样本,对各网络成功训练后。利用神经网络实现各子网络的诊断并得到了中间诊断结果;然后,将每种方法的神经网络诊断结果作为各故障模式的基本概率分配值,利用改进的D—S证据理论。实现了对神经网络诊断结果的融合,由此获得了最终的融合诊断结果,最后,通过算例证明了该方法的有效性。     

涡轮带冠叶片共振频率分析

利用涡轮带冠叶片干摩擦阻尼减振试验系统,分析了阻尼块与叶冠间正压力、阻尼块材料和接触面积及激振力对叶片共振频率的影响。试验结果显示,在特殊正压力加载时,叶片共振频率产生漂移现象,在其它正压力加载条件下,叶片共振频率随正压力增大基本不变;阻尼块面积和材料在不同激振力范围,对叶片共振频率产生不同影响。另外,通过试验还获取了叶片共振频率随外部参数的变化规律及叶片共振频率的大致漂移量,其结果对带冠阻尼减振系统的设计和工程应用都具有参考意义。     

摩擦堆焊过程中耗材热力过程数值模拟

采用刚粘塑性材料模型,借助有限元软件对摩擦堆焊过程耗材三维温度场与变形场进行了耦合计算,分析了耗材的温度变化及变形情况,讨论了影响温度变化的因素,并用热电偶测量了耗材的温度变化情况.模拟结果显示,耗材摩擦界面处温度的升高先急后缓,待系统进入准稳态,摩擦界面上温度也基本恒定,耗材端部存在一定温度梯度.耗材端部摩擦界面处最先进入热塑性状态并发生变形.模拟结果与试验结果吻合良好,再现了摩擦堆焊过程中耗材的温度变化及变形.模拟结果可为摩擦堆焊机理研究及确定关键工艺参数提供理论指导.