Fe-C-Mo-V堆焊合金的滚动三体磨粒磨损行为研究

通过熔化极气体保护焊技术制备了Fe-C-Mo-V堆焊合金磨损试样,基于滚动三体磨粒环境下进行了干砂橡胶轮磨损试验,利用扫描电子显微镜、能谱分析、维氏硬度计等显微分析和性能测试方法,对Fe-C-Mo-V堆焊合金熔敷金属的磨损失重和磨痕形貌进行检测与表征,研究了不同法向载荷条件下该熔敷金属的磨损行为变化规律。结果表明:随法向载荷的增加,磨损失重逐渐增加,但增幅逐渐变缓;磨损机制主要为磨粒对奥氏体基体的切削及VC硬质相和层片状合金碳化物的破碎剥落;磨损后表面硬度随法向载荷的增大逐渐增加,磨痕亚表面产生显著的加工硬化,奥氏体基体转变为马氏体组织,材料的硬度增强,使得熔敷金属在高载荷下表现出较好的耐磨性。     

基于卷积神经网络的印刷电路板色环电阻检测与定位方法

色环电阻是印刷电路板(PCB)中最常用的电子元器件之一,主要依靠色环的排列顺序和颜色等视觉信息进行区分,易发生装配错误。但是色环电阻装配质量的人工检测方法效率低、误检率高,而传统的基于图像处理技术的自动检测方法鲁棒性较差,难以解决不同拍摄角度、物距及光照条件下的PCB板色环电阻检测问题。针对这一问题,该文提出一种基于卷积神经网络(CNN)的PCB板色环电阻自动检测与定位方法,首先采用编码器-解码器结构的卷积神经网络模型及带有权重的交叉熵损失函数的网络训练方法,较好地解决了复杂光照及场景下PCB板色环电阻的图像分割问题;然后采用最小面积外接矩形方法定位单个色环电阻,并通过仿射变换对色环电阻位置进行垂直校正;最后通过高斯模板匹配方法实现了色环电阻的色环定位。采用1270幅PCB图像对该文方法进行了实验和验证,并与传统的基于形态学和基于模板匹配的色环电阻检测方法进行了对比,结果表明,该文方法在召回率、准确率及重叠度等性能指标上具有明显优势,处理速度快,能满足实际应用要求。     

冲击能量对 Fe-C-Mo-V 堆焊合金抗磨粒磨损性能的影响

采用含Fe-C-Mo-V的气体保护药芯焊丝堆焊制备磨损试样，并对其进行不同冲击能量下的动载冲击磨粒磨损试验. 通过扫描电子显微镜配合能谱分析、磨损失重测试和激光扫描共聚焦显微镜观察等测试方法，对熔敷金属的显微组织及磨痕特征进行分析及表征，研究了熔敷金属在不同冲击能量下的磨粒磨损行为. 结果表明，熔敷金属的显微组织主要由奥氏体基体、层片状共晶组织及团块状的VC硬质相构成. 熔敷金属的磨损失重、磨痕粗糙度以及磨痕深度均随冲击能量的增加而逐渐减小. 磨损机制为磨粒对奥氏体基体的微观切削以及塑性变形. 随着冲击能量的增加，熔敷金属产生加工硬化，磨痕亚表面出现形变马氏体组织，且VC硬质相与层片状共晶组织相互作用，共同提高堆焊层的硬度，从而提高基体的耐磨性，增强抗冲击性能.     

辊压机辊轴断裂失效分析

某台辊压机辊轴在使用过程中发生断裂,对其断口进行解剖分析,结果表明:辊轴内孔循环冷却水综合水质较差,其硬度和碱度偏高、氯离子浓度高、浊度严重超标,导致在辊轴内孔水冷管道表面产生小蚀坑,形成“缺口效应”,在应力作用下萌生裂纹,最终造成辊轴的断裂失效。