大口径薄壁管件端部精密加工用稳定装置设计

使用常规的方法对大口径薄壁管件进行精密加工时容易出现尺寸超差的现象。为有效解决该问题,设计了一种包含内部支撑机构和定位机构的管件端部加工稳定装置,并使用该装置进行2根管件的加工试制。与常规方法加工2根管件的加工参数进行对比发现,使用该稳定装置可有效提高大口径薄壁管件的加工尺寸精度,为大口径薄壁管件的加工工艺优化和成材率的提升提供了参考。     

CRH3G型高速动车组牵引电机冷却通风道安装浅析

将CRH3G型高速动车组牵引电机冷却通风道的安装方式与CRH3型高速动车组进行了简单对比,并详细介绍了CRH3G型高速动车组牵引电机冷却通风道的安装要点.冷却风道采用吊装方式安装,避免了焊接对空气动力学牵引端受力的影响,保障了列车的安全运行.     

CRH3G项目高速动车组电气柜安装设计浅析

本文阐述了CHR3G项目TP车上电气柜在车体安装接口的设计要点,并详细介绍了电气柜地脚紧固件选型以及安装强度计算。     

一种石油天然气开采用80钢级膨胀管的性能研究

从显微组织、硬度、残余应力、力学性能、外压与内压失效性能等方面,分析了利用SEW工艺研发的80钢级膨胀管的综合性能。结果表明:开发的80钢级膨胀管的显微组织为铁素体+回火索氏体;经膨胀率为16.50%的膨胀变形后,管材的屈服强度为640~650 MPa,抗拉强度为725~735 MPa,伸长率为18.5%~20.5%,焊缝横向(1/2尺寸,0℃)冲击功达到56~60 J,抗外压挤毁强度超API RP 5C3标准要求值18%,静水压强度超API Spec 5CT标准要求值88%,综合力学性能良好。     

临界区热处理工艺对低合金可膨胀管材组织性能的影响

采用光学显微镜、扫描电镜、透射电镜和X射线衍射等方法研究了临界区热处理工艺对一种低合金可膨胀管材组织性能的影响。结果表明,不同工艺条件下,试验钢的组织主要为铁素体+贝氏体+M/A组织。当加热温度从750℃升高至840℃时,组织粗化,M/A组织体积分数增加及A比例的降低,导致试样强度出现峰值,屈强比和冲击韧性不断降低,均匀延伸率和n不断升高。研究发现,临界区加热温度为780~810℃时试验钢具有良好的综合性能。     

C90级耐腐蚀HFW套管性能试验研究

从强韧性、显微组织、残余应力、沟槽腐蚀性能、抗氢致开裂性能、抗H2S应力腐蚀性能等方面,分析研究了采用"HFW高频焊接+热张力减径+全管体调质热处理"工艺开发的C90级耐腐蚀HFW套管产品的性能。结果表明,采用该工艺生产的C90级耐腐蚀套管屈服强度、拉伸强度均满足API 5CT标准对C90套管的要求,母材和焊缝的横向冲击功均大于100 J,且冲击功差异不大,残余应力小于80 MPa,并且对焊缝沟槽腐蚀和氢致开裂腐蚀均不敏感;在加载80%和85%名义屈服强度应力下,H2S应力腐蚀720 h后试样不开裂,说明该工艺生产的C90级耐腐蚀HFW套管具有良好的综合力学性能和抗H2S腐蚀性能。     

300MW级亚临界锅炉管爆裂原因及剩余寿命评估

通过对过热器管道向火面和背火面的力学性能、爆口处金相组织、裂纹与组织的关系及氧化层的分析,得出了300MW过热器锅炉管爆裂失效的原因。结果表明,长期超温运行、冲蚀、内壁氧化层脱落和局部短时过热综合作用导致过热器锅炉管爆裂发生。利用球化分析法和LarsonMiller参数主曲线外推法,估算了12Cr1Mo V材质的过热器锅炉管金属当量温度和剩余寿命,表明锅炉管向火面金属当量温度明显高于背火面,剩余寿命远低于背火面。建议严格控制锅炉运行温度和压力,防止锅炉管局部长时间过热。     

拉伸载荷下承载面角度对特殊螺纹接头连接强度影响的有限元分析

利用有限单元法对拉伸条件下,承载面角度分别为30°,10°,3°,0°和－3°时P110钢139.7 mm×9.17 mm特殊螺纹接头的连接强度进行了数值模拟。模拟结果显示,当承载面角度为30°时,随着拉伸载荷的增大,接头失效形式表现为滑脱;承载面角度分别为10°,3°,0°和－3°时,随拉伸载荷的增大,接头失效形式表现为螺纹断裂。研究结果表明,在拉伸载荷下,当螺纹承载面角度越大时,接头滑脱趋势越明显;当螺纹承载面角度越小时,则接头断裂趋势越明显。     

CRH3型动车组空调控制系统的研究与改进

本文介绍了CRH3型动车组空调控制系统,并在此基础上加以改进,增加了手动控制功能。通过试验验证了该功能的可行性,从而提高了CRH3型动车组空调系统的实用性。     

基于回归分析和GA-BP神经网络算法的3D打印件弯曲性能预测

为进一步探究熔融沉积成型(FDM) 3D打印参数和制件弯曲性能之间的关系,创建合理的FDM 3D打印制件弯曲强度预测模型。根据正交试验L16 (45)的设计原则和神经网络算法模型的构建要求,按照不同分层高度、填充密度、打印温度、打印速度以及外壳厚度五种因素,制备25组试验试样,并进行弯曲性能检测。随后通过建立GA-BP神经网络模型、传统BP神经网络模型以及多元回归方程模型,分别对FDM 3D打印制件弯曲性能进行预测,并将预测数据与试验测试数据进行对比。通过对比发现,GA-BP神经网络模型预测数据与试验测试数据更为接近,其平均误差为3.71%,且误差值整体波动最小,BP神经网络模型与多元回归方程模型预测精度相差不大,BP神经网络模型预测平均误差为8.05%,多元回归方程模型预测平均误差为9.07%,但多元回归方程误差值整体波动最大。因此,采用GA遗传算法优化后的BP神经网络模型在进行FDM 3D打印制件弯曲性能预测方面具有更高的精度和更良好的稳定性。