激光熔覆强化技术实验研究

介绍了激光熔覆应力集中区研究的概况。在材料和激光参数优选的基础上,对钢试件进行熔覆处理,并进行了疲劳试验,研究激光熔覆对疲劳寿命的影响。试验结果表明：激光熔覆处理在优选参数条件下,能显著地提高钢试件的疲劳寿命。     

激光辐照30CrMnSiNi2A钢的微观组织与疲劳性能

对30CrMnSiNi2A钢带孔板和带槽板试样进行了不同工艺参数的激光辐照,并对辐照前后试样的疲劳性能、硬化层显微组织和硬度分布作了试验与分析。试验表明,不适当的激光工艺会导致疲劳寿命明显下降,显微组织和硬度分布不良。只有在适当的激光工艺参数辐照时,才能提高30CrMnSiNi2A低合金超高强度钢的疲劳寿命。     

复合材料夹层结构的弯扭稳定性

对复合材料层合板做面板,蜂窝做夹芯的夹层结构在受到弯、扭载荷作用下的稳定性进行了研究。面板采用对称铺层、等高度蜂窝夹芯,利用能量法对临界载荷进行了计算并给出了一些计算曲线。     

均匀化处理对激光选区熔化GH3536和GH4169合金组织和显微硬度的影响

GH3536和GH4169镍基高温合金常用来制造航空发动机等热端部件。采用激光选区熔化（selective laser melting,SLM）最优工艺参数制备GH3536和GH4169合金试样,研究不同均匀化温度和保温时间对两种合金组织演变、平均晶粒尺寸和性能的影响,利用OM、SEM、EDS等方法表征其缺陷特征和微观组织,利用维氏硬度仪测试合金的显微硬度。结果表明：成形态GH3536合金中存在更多缺陷,包括气孔、裂纹和未熔合;成形态GH4169合金中只存在气孔。均匀化处理使合金熔池消失,使晶粒长大成为等轴晶。GH3536合金晶界和晶内有M23C6析出,GH4169合金晶界和晶内有NbC析出,随着均匀化温度升高,析出物明显减少。GH3536合金的平均晶粒尺寸从1130℃,1 h的48.5μm增大到1250℃,4 h的100.9μm,增大了106.8%;GH4169的平均晶粒尺寸从1080℃,1 h时的57μm增大到1200℃,4 h时的87.4μm,增加了53.3%。GH3536合金经过均匀化处理后显微硬度下降明显,由原来262HV下降到180～190HV;与之相反,GH4169合金经...     

基于电弧喷镀法的注塑模快速制造实例

分析了传统注塑模具设计与制造方式的弊端 ,以实例介绍了RPM系统的关键技术———RT技术在注塑模具制造中的应用 ,强调了RT技术的优点及其在模具制造中的应用价值     

激光跟踪仪现场测量精度检测

激光跟踪测量系统具有测量精度高、实时快速、动态测量、便于移动等优点,因此,对激光跟踪仪进行现场校准和精度检测是非常有必要的.为了验证LT300激光跟踪仪的测量精度是否满足实际测量要求,用该激光跟踪仪检测固定点的测量精度和标准花岗岩三角尺的平面度.改变三角尺的测量距离和测量角度,得到测量精度与测量角度和测量距离的关系,从而得到在实际测量位置下的测量精度.     

熔滴过渡模式及丝材对电弧增材制造 Al⁃6.3 Cu合金气孔含量的影响

高强铝合金(Al-6.3Cu)电弧增材制造技术在航天领域具有广泛的应用前景。以电弧增材单壁墙结构为对象,采用气孔面积统计分析的方法,研究了熔滴过渡模式及不同厂家丝材表面质量对成形的Al-6.3Cu铝合金气孔尺寸、数量的影响规律。结果表明,Advanced CMT+P熔滴过渡模式因熔池尺寸小、焊丝与已沉积层表面阴极雾化去除氧化膜充分、熔池搅拌作用强等原因,成形的单壁墙内部气孔较少;丝材表面粗糙度对成形气孔有一定影响,表面粗糙度越高,气孔含量越高。     

轴承支撑的舵面热模态试验及支撑刚度辨识

对在大气层内及临近空间内长时间飞行的高超声速飞行器,其舵面的模态特性比固支的翼面更加复杂,除了与舵面自身的弹性模量及内部热应力有关外,还受到根部支撑刚度的较大影响,并且支撑刚度还将受到温度的影响。以轴承机构支撑的舵面为对象,考虑温度对支撑刚度的影响,建立了非固支的全动舵面支撑边界条件。通过设计舵面受热相同、支撑部位受热不同的加热工况,辨识出了连接面两侧温升对舵面支撑刚度的线性影响规律,并验证了辨识结果的有效性。结果表明：在舵面受热相同情况下,降低支撑部位的温升,可以有效减少舵面模态频率受气动加热的影响。研究结果可供安装此类舵面的飞行器防热设计参考。     

基于ACMPE、ISSL-Isomap和GWO-SVM的行星齿轮箱故障诊断

针对从行星齿轮箱非线性、非平稳振动信号特征提取困难的问题,提出了一种基于自适应复合多尺度排列熵(ACMPE)、改进监督型自组织增量学习神经网络界标点等度规映射(ISSL-Isomap)和灰狼群优化支持向量机(GWO-SVM)相结合的行星齿轮箱故障诊断方法。利用ACMPE从复杂域提取振动信号的故障特征,构建高维故障特征集;采用ISSL-Isomap方法对高维故障特征集进行维数约简,提取出低维、敏感故障特征;应用GWO -SVM分类器对低维故障特征进行模式识别,判断故障类型。行星齿轮箱故障诊断实验结果分析表明:与多尺度排列熵(MPE)、复合多尺度排列熵(CMPE)等特征提取方法相比,ACMPE方法在分类效果和识别精度上更具优势;与局部切空间排列(LTSA)、等度规映射(Isomap)、加权Isomap(W-Isomap)、监督Isomap(S-Isomap)和监督型自组织增量学习神经网络界标点Isomap(SSL-Isomap)等降维方法进行比较,ISSL-Isomap方法降维效果最佳;所提方法的故障识别率达到100%,具有一定优越性。