激光扫描速率与熔覆层组织性能的规律研究

为了研究在激光熔覆修复工艺中，激光扫描速率对最终形成的熔覆层性能的影响，采用同步送粉法，利用激光熔覆工艺在QT500球墨铸铁上制备了不同扫描速率下的镍基合金熔覆层样本；利用金相显微镜观察熔覆层的显微金相，并使用显微硬度计对熔覆层显微硬度进行了测定与分析，取得了熔覆层样品的硬度、显微金相组织以及样品稀释率等数据。结果表明，在其它条件不变下，随着激光扫描速率的增加，熔覆层组织更加致密、均匀，熔覆层的平均显微硬度得到了显著提高；以激光功率为1.9kW、扫描速率为5mm/s、光斑直径为4mm等参量得到的熔覆层组织与性能最优。此研究对激光熔覆表面强化工艺中合理选择工艺参量提供了理论依据。     

纤维增强树脂复合材料3D打印流场分析与仿真

以纤维增强树脂基复合材料为研究对象,该材料由碳纤维和聚乳酸高分子材料复合而成。利用ANSYS CFX软件模块,对复合材料的流体状态和压力场进行了数值仿真,探究了以熔融沉积(FDM) 3D打印工艺制备纤维增强复合材料的流动特性和打印机理。首先,结合纤维增强复合材料的流动和受力规律,建立了打印流道及复合材料的三维模型;其次,描述了用于数值仿真复合材料的参数,得到了纤维增强树脂复合材料熔融成型时内部流场状态和界面压力分布,并进行了分析讨论;最后,通过实验验证了3D打印用于纤维增强树脂复合材料成型制造的可行性。研究结果为纤维增强树脂基复合材料的3D打印应用提供了必要的仿真与实验基础。     

焊道形貌特征的BP神经网络建模与预测

良好的焊道是成功进行电弧增材制造的保障,其受到焊接电流、电压、扫描速度、送丝速度等多种参数影响. 提出了以焊道高度、宽度为形貌特征的4输入2输出BP神经网络模型,并利用PSO进行了神经网络权值的优化求解. 实验结果表明,设计的BP神经网络实现了对焊道形貌的预测,为后续电弧增材制造的实时预测与控制提供了模型基础.