Al涂层/AZ91镁合金复合铸造界面的研究

对型芯预喷涂一层Al涂层,将AZ91镁合金液浇注到铸型中实现基体和涂层的结合,对凝固后的结合界面组织和相组成进行分析。结果表明,AZ91镁合金液和Al涂层表面的氧化物发生反应,实现了界面间的润湿,形成冶金结合界面。该界面包含3个扩散层:镁合金基体一侧为(Al₁₂Mg₁₇+δ_Mg)共晶组织;中间层为Al₁₂Mg₁₇金属间化合物;Al涂层一侧为Al₃Mg₂金属间化合物,并弥散分布着一些氧化物。试验结果证明,通过复合铸造的方法可以实现Al涂层和镁合金基体的冶金结合。     

交流继电器熔焊现象实验分析

为分析交流继电器的熔焊现象,利用自制实验装置开展了交流继电器的熔焊实验.研究结果表明:电寿命实验中继电器接触电阻波动较小.电寿命初期继电器闭合电弧能量和燃弧时间较小,在电寿命末期出现了触头闭合弹跳现象,导致闭合电弧能量和燃弧时间明显增加.闭合电弧的燃弧时间及电弧能量局部稳定.电弧侵蚀造成触头表面形貌恶化是导致触头熔焊并失效的主要因素.研究结论有助于交流继电器的优化设计,减少交流继电器熔焊现象的发生.     

基于旋转电弧传感机器人立焊焊缝的跟踪

摘要： 为了实现机器人对立焊焊缝的准确跟踪,提高焊接的质量和效率,减少焊接工人的劳动强度,对采样电流进行组合滤波,利用“绝对差法”对第1个采样点到第32个采样点进行线性回归,拟合直线的斜率作为偏差,以偏差和偏差的变化率作为模糊控制器的输入,经过输入量的模糊化、模糊推理和输出量的清晰化,控制水平滑块伸缩跟踪立焊焊缝.通过路径规划,使焊枪从上倾45°变成下倾45°.利用基于水平滑块伸缩跟踪焊缝与路径规划组合的方法对立焊焊缝进行跟踪.实验结果表明：利用该算法,基于旋转电弧传感机器人跟踪立焊焊缝的可靠性好,精确度高.     

基于电弧传感的管道焊接高低跟踪技术

摘要： 针对管道焊接过程中焊接规范变化的特点,建立了不同区位焊接电流与焊枪高度的数学模型,提出了可变增益的PID(Proportion Integration Differentiation)多模型控制算法,设计了基于模糊切换规则的多模型控制器.试验结果表明,高低跟踪系统的稳态和动态性能良好,可实现不同焊接规范下焊矩高度的实时跟踪控制,保证了焊接过程的稳定性,改善了焊接质量.     

采用分类学习的电气化机车受电弓拉弧检测方法

针对高铁等电气化机车受电弓拉弧实时监控中的高虚警对机车运行带来的干扰问题,提出了一种分类学习的实时拉弧检测和报警方法。该方法首先通过梯度投影快速确定受电弓所在区域,然后在受电弓区域寻找潜在拉弧区域,接着提取区域内边缘梯度直方图,并用分类学习方法判断其是否存在拉弧,最后采用多帧平滑滤波方法确定长持续受电弓拉弧。实验结果表明,采用多帧平滑滤波的方法相对于单帧拉弧检测方法能提升正确检测率约8%,同时降低虚警约32%。     

铝灰中铝回收工艺研究

电解铝在生产过程中产生了大量铝灰。若铝灰不经处理直接废弃,既污染环境又会给企业带来巨大经济损失。本文从铝行业发展循环经济、绿色经济的角度从发,介绍了从铝灰中回收铝的5种方法:炒灰法、倾动回转窑处理法、等离子电弧法、石墨电弧法、ALUREC法。     

关于S195发动机曲轴的修复技术分析

随机抽取无法根据最后一级修理尺寸磨削修理的S195柴油机曲轴为研究对象,对曲轴的主轴颈以及连杆轴颈通过堆焊、电孤焊涂喷、电刷镀等方式进行修复,结果显示涂层结合情况较为良好,没有发生任何剥落或者脱皮现象,硬度测试表明可以满足发动机曲轴构件的要求.     

面向WAAM无支撑制造大悬臂的自适应切片

为满足多轴送丝电弧熔积增材制造(WAAM)无支撑制造大悬臂结构的需求,提出一种厚度和方向均可变的自适应切片算法.首先通过层间相对悬臂长度的计算,进行大悬臂结构识别;然后对位置和方向分别进行二分迭代优化和主成分分析(PCA)迭代优化,确定分段平面,分解大悬臂结构为微悬臂子结构;最后对子结构进行平行切片,产生均匀切片以满足工艺制造需求.相比于现有的最小包围球冠和质心轴法,该算法的相对悬臂长度和悬臂角更小,分段子结构的数量也更少,具备更佳的可制造性和更高的制造效率.实例证实了算法的有效性.     

利用弧声信号的电弧预警保护系统设计

基于开关柜电压在电弧故障时电压变化率在零区时最大的规律,研制一种弧声信号的电弧预警保护系统.根据电弧发生燃弧现象之前会有比较明显的弧声信号的情况,用相应的声音传感器将电弧声音从复杂的背景噪声中提取出来,经过信号调理电路和计算机软件系统的运算,设定合适的幅值阈值,实现对故障电弧的报警.实验结果表明,设计的电弧预警保护系统效果良好.     

基于时频域融合和ECA-1DCNN的航空串联故障电弧检测

为了快速准确的检测航空交流线路中出现的串联故障电弧,提出了一种基于时频域融合和加入高效注意力机制ECA(Efficient Channel Attention, ECA)的一维卷积神经网络(One-Dimensional Convolutional Neural Network, 1DCNN)的故障检测算法。首先,搭建航空交流电弧故障实验平台,负载选择多类型、多参数值进行电流信号的采集,其次,为了保留更多的故障信息,分析其特征频段,经过大量数据验证,航空串联电弧在发生时,1000 - 4000 Hz分量具有一定的占比,因此将原始信号与特征频段进行融合,融合后的一维数据作为模型输入,最后,搭建ECA-1DCNN检测模型,进行训练,并通过K折交叉验证模型的有效性,得到测试集平均97.96%的准确率。该方法网络层数较少,计算快速,避免了复杂时频域计算过程,较为智能,对航空串联电弧检测装置的研究提供了理论参考。