成形态选区激光熔融Ti-6Al-4V钛合金缺陷与微观组织研究进展

选区激光熔融(Selective laser melting,SLM)近年来在钛合金制造领域应用广泛,然而,其性能受限于工艺缺陷和马氏体组织特征.综述了SLM技术下成形态Ti–6Al–4V合金的缺陷和微观组织研究进展,包括缺陷和微观组织类型、调节SLM工艺参数对减少缺陷和改善微观组织的作用以及基于变体选择的β→α相变研...     

空气耦合超声探头声场及其对检测的影响

搭建空气耦合超声探头声场的指向性测量系统,考察4种型号的空气耦合超声探头声场的指向性。对预制分层缺陷的复合材料试样进行检测,分析了声场对检测结果的影响。结果表明,低频率、平探头的声场能量高,指向性较差,而高频率、聚焦探头声场能量低,指向性好,检测横向分辨率高。在保证穿透能力的前提下,应尽量选择后者。根据探头声场分布情况,合理调整检测距离,使被检材料位于探头的焦区内,也能够提高检测灵敏度。     

复合材料发射箱箱体加工技术研究

针对某型号武器复合材料发射箱箱体机加工过程中由于工件刚度差、易变形,导致的加工尺寸超差及质量缺陷(如毛刺、分层、崩边)等问题,开展发射箱机械加工技术研究和工艺优化。实验结果表明:通过合理设计发射箱装夹定位方式,优化加工刀具及工艺参数,能够实现对加工缺陷的有效控制,保证产品加工质量;通过对箱体不同工序、工步进行优化,统筹安排管理,将发射箱单件加工时间从100 h降到46 h,生产效率提高54%,大幅降低了生产成本。     

含矩形缺陷结构纤维全缠绕气瓶的爆破压力预测

采用数值模拟与理论分析相结合的方式对含矩形缺陷纤维全缠绕气瓶的力学行为进行分析。基于Hashin准则进行损伤模式表征以及损伤起始判定,并使用参数退化的损伤演化法则,使用FORTRAN语言编写了适用于ABAQUS/Explicit求解器的VUMAT子程序。选择缠绕顺序为[90°_2/18.9°_2/90°_2/28.9°_2/90°_2]纤维全缠绕气瓶为研究对象,分析矩形缺陷深度对于纤维缠绕气瓶应力水平影响。基于缺陷深度对筒体各层周向及轴向应力的影响,采用修正方法提出含缺陷纤维全缠绕气瓶爆破压力预测模型,模型预测结果与有限元模拟结果一致。对含不同缺陷深度的爆破压力做出预测,分析结果表明,当缺陷深度大于1.26 mm时,爆破压力迅速下降,影响气瓶正常使用。     

1420铝锂合金底遮板表面亮斑分析

为研究航天用1420铝锂合金底遮板表面产生异常亮斑的形成原因,对异常痕迹进行了组织分析、形貌观察、断口能谱分析、显微硬度测试、化学成分检测。结果表明:底遮板表面的异常痕迹贯穿壁厚,该区域组织成分异常,为光亮晶缺陷。结合底遮板所用原材料生产工艺分析,发现此光亮晶是1420铝锂合金铸锭在熔铸过程中形成的,属冶金类缺陷,在磷酸阳极化过程中,由于缺陷处膜层质量较差形成了宏观显现的亮斑。     

飞机喷涂的四道工序

飞机喷涂是一项技术难度很高的工作,它有一个复杂的过程,若有半点儿差错都会影响最后的整体效果在飞机进入喷涂机库后,整个喷涂会经过四道工序:首先是前期准备,飞机各项测试完成后,先进行封纸保护工作。玻璃、舱门、天线、起落架等敏感部位会被封贴保护起来。然后对机身外表、大翼、发动机和尾翼的老旧漆层进行打磨,并进行损伤和缺陷检查;第二道工序是机身清洗和底色喷漆。如果飞机没有凹坑、划痕、重要性结构损伤,去除旧漆后,就进行彻底的清洗和除尘,     

基于深度学习的X射线胶片数字化与缺陷检测算法

X射线胶片数字化和焊缝缺陷自动检测对提高航天大型零件生产加工质量和检测效率具有重要意义。在某些特定场景中,X射线检测无法采用数字式接收器,将X射线胶片转化为数字图像是缺陷识别的前提,但现有方法难以实现X射线胶片的高保真数字化,此外,大型零件的焊缝缺陷具有小目标特点,人工判读和传统图像检测算法难以保证识别精度。本文提出了一种基于深度学习的X射线胶片缺陷检测算法,首先基于全卷积神经网络在X射线胶片上不同曝光时间的图像中自动选择曝光时间最佳的数字图像,然后设计了基于轻量级MoGaA网络的缺陷检测网络,实现了数字化图像中的小目标缺陷检测。数字化和检测结果表明,该算法对于焊缝缺陷检测的准确率可达96%,取得了良好的检测效果。     

基于STAMP与贝叶斯网的装备软件缺陷预测模型研究

针对现有缺陷预测技术未充分考虑航空装备软件运行特点,软件缺陷识别与预计存在不确定性与主观性等问题,开展基于STAMP与贝叶斯网的装备软件缺陷预测模型研究。包括软件缺陷预测框架、基于STAMP的软件控制过程模型、基于贝叶斯网的软件缺陷预测模型等几部分内容,并在某型航空装备软件上开展工程应用。工程应用结果表明,该软件缺陷预测模型对某型航空装备软件的缺陷预测准确率达到71.7%,验证模型是可行且有效的。     

基于飞行时间的复合材料内部缺陷检测新方法（英文）

碳纤维增强聚合物复合材料因其优越的性能而被广泛应用于轻量化和高性能设计。复合材料的内部缺陷是决定其性能的主要因素,可靠有效的内部缺陷检测方法对复合材料的应用至关重要。无损检测（Non-destructive testing,NDT）方法由于其巨大的优点而得到了广泛的应用。虽然理论方法较为成熟,但针对具有复杂缺陷特征的复合材料而言,详尽和深入的试验研究尚为数不多。本文基于飞行时间（Time of flight,To F）对复合材料内部缺陷的进行了试验研究。首先建立了高斯回波模型和参数估计方法,基于此建立了测量的理论模型。然后,引入距离幅度校正（Distance amplitude correction,DAC）方法,有效地提高了信噪比（Signal-to-noise ratio,SNR）,降低了测量过程中的信号失真。再次,采用To F有效确定内部缺陷的深度。最后,将所提方法应用于复合材料的气孔缺陷和抗冲击性能的试验研究,以及不同厚度物体的气孔缺陷检测。相应的实验结果证明了所提方法的有效性。     

ZL114A合金疲劳行为研究

研究ZL114A合金的拉伸性能和轴向应力疲劳行为(K1=1,R=-1).结果表明,ZL114A合金的疲劳性能与美国A357合金的疲劳性能相当.系统研究了L114A合金疲劳损伤特征,分析疏松、夹杂物等铸造缺陷在疲劳裂纹的形核、裂纹的扩展以及瞬断中所起的作用,表明铸造过程中形成的铸造缺陷数量、尺寸、位置对金属的疲劳性能都有不同程度的影响.