GH4169合金低压涡轮机匣异形环锻件胀形工艺

为了解决低压涡轮机匣异形环锻件轧制成形精度低、余量大、材料利用率低、周期长等问题,采用数值模拟与工艺试验试制相结合的方法,研究了GH4169合金低压涡轮机匣异形环锻件胀形工艺。模拟研究阐明了胀形变形量对低压涡轮机匣轧制成形锻件的应力、应变、温度分布及均匀性的影响规律,综合考虑建议胀形变形量取1.5%较为合理;胀形过程的工艺试制研究表明,通过胀形工艺对轧制成形的GH4169合金低压涡轮机匣异形环锻件进行整形,可显著降低锻件的椭圆度、提高锻件的尺寸精度,减小锻件余量并提高余量均匀性,提高材料利用率,同时可有效提高锻件的力学性能及其均匀性。锻件余量均匀性的提高也可有效减小低压涡轮机匣零件的机加工变形。     

GH4099合金的飞秒激光去除阈值

采用500fs脉宽飞秒激光对GH4099合金板进行表面材料去除加工,研究了激光功率对材料去除区域表面形貌、微区成分及直径的影响;采用最小二乘法对激光功率与去除区域直径进行线性拟合,确定了合金的激光去除阈值。结果表明:当激光功率不高于1.911 3 W时,GH4099合金表面存在一个去除区域A,其形貌与成分与基体的基本相同,当激光功率高于1.911 3 W时,在区域A中出现呈熔融凝固态的区域B,其成分中出现较多碳、氧元素;去除区域A、B的材料去除形式分别为静电剥离和热蒸发,激光去除阈值分别为0.413,12.9J·cm~(-2)。GH4099合金激光加工的合理激光能量密度为0.41312.9J·cm~(-2)。     

基于PCA和灰色关联的齿根裂纹损伤程度识别

在齿轮齿根裂纹故障检测方面,利用倒频谱分析可以比较损伤程度的轻重,但很难具体量化损伤程度范围。为实现损伤程度的量化检测,提出采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)与灰色关联分析(Grey Relational Analysis,GRA)相结合的方法。首先,利用能量法计算含不同齿根裂纹的齿轮副时变啮合刚度,分析不同损伤程度的响应,并结合损伤检测统计指标进行量化检测,通过PCA算法,对多维损伤检测统计指标进行降维优化后,计算待检目标序列与各个比较状态序列的关联度,用关联度表征裂纹损伤程度。在理论仿真的基础上,进行实验验证。结果表明,倒谱分析可有效地识别出齿根裂纹故障,损伤程度越大,倒谱的尖峰幅值越大。PCA与GRA结合算法与GRA算法计算的关联度相比更大,区分度也更加明显。并可以有效地量化待检目标的损伤程度,为齿根裂纹的定量识别提供理论依据。     

预拉伸对X2A66铝合金蠕变时效力学性能与微结构的影响

通过力学性能测试和显微组织观察,分别研究人工时效、蠕变时效以及预拉伸蠕变时效热处理工艺对X2A66铝锂合金薄板力学性能和组织结构的影响。结果表明:与人工时效相比,蠕变时效过程改变了合金时效析出行为并恶化合金力学性能;但蠕变时效前进行预拉伸处理,能够在稍微降低伸长率的情况下显著提升合金屈服和抗拉强度。     

浅谈不同给液方式在铜电解车间的应用

不同给液方式对铜电解过程中有重要的影响,不同的循环方式会影响槽内温度分布、电解液成分及阳极泥沉降等,因此,根据铜电解生产不同情况的需要,分析对比了多种给液方式在贵冶电解车间的应用,总结了这几种给液方式的优缺点和适用条件。     

基于PCA-GWO-SVM的矿山边坡变形预测

针对矿山边坡预测模型精度低等问题,提出一种由主成分分析(PCA)、灰狼算法(GWO)和支持向量机(SVM)组合的混合模型(PCA-GWO-SVM)。首先,采用PCA对原始数据进行降维去噪;其次,通过GWO算法优化支持向量机参数;最后,通过SVM实现矿山边坡变形的预测。矿山边坡实例表明PCA-GWO-SVM模型具有更高的预测精度。