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针对铁磁性材料硬度指标的快速、定量、无损检测的实际需求,揭示了材料微观结构变化对磁巴克豪森噪声信号的影响机理,提出了采用磁巴克豪森噪声重构磁滞参数作为无损定量评价材料力学性能硬度指标。采用不同热处理制度对45钢试件进行处理,得到一组具有硬度梯度的标定试件;通过比较标定试件上不同激励电压对磁巴克豪森检测系统灵敏度的影响,选择最佳激励电压;采用磁巴克豪森噪声检测技术对不同热处理标定试件进行检测,对检测信号数据进行后处理,得到磁巴克豪森噪声能量滞后周期循环曲线,即重构磁滞回线。计算不同热处理45钢标定试件4种重构磁滞参数,构建材料力学性能硬度指标、微观结构及4种重构磁滞参数之间的映射关系,得到磁巴克豪森噪声重构磁滞参数评价45钢硬度的标定模型,并对标定模型进行验证,标定模型预测硬度误差基本满足工程应用10%的指标要求。 相似文献
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磁巴克豪森噪声是材料性能和应力状态检测的重要技术之一,材料磁化时磁巴克豪森噪声信号发射分布状况以及信号接收器的位置直接决定着所获取原始信号结果,进而对后期结果评判具有非常重要的影响。研究得到了U型磁轭励磁方式不同励磁条件下材料表层磁巴克豪森噪声信号的发射强度分布。试验使用缠绕于磁芯上的线圈作为接收器,采用逐点测试方法获取Q235材料表面磁巴克豪森噪声信号分布图。通过这些信号分布图,得了材料磁化强度与巴克豪森噪声信号发射强度分布的关系,以及信号接收器位置对接收信号的影响。 相似文献
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汽车B柱加强板软硬部过渡特性评价的常规方法是通过破坏性取样对局部硬度进行检测,无法直接面向零部件进行便捷、快速的无损测试,且耗时、耗费成本。为克服传统方法的不足,研究利用磁巴克豪森噪声检测方法实现过渡特性的无损评价。利用自主研发的多功能微磁检测仪器开展标定试验,提出过渡区域起止位置及长度范围的估算方法,并建立过渡区域的表面硬度定量预测模型。研究结果表明,磁巴克豪森噪声、切向磁场强度信号的大部分特征参量可以有效评估软、硬部过渡范围,参量x1、x5和x17对起始点的估计误差范围处于±14 mm,长度估算的相对误差小于10%。利用单一参量x17建立的线性表征模型对硬度的预测RMSE值为12.38 HV10,融合多项磁参量建立的BP神经网络模型的预测精度更高,RMSE值小于6 HV10。提出一种汽车关键部件软硬部过渡特性的微磁评估方法,研究磁巴克豪森噪声特征参量与硬度的关系,实现汽车B柱软硬区表面硬度和软硬部过渡范围的定量表征,具有重要的工程应用前景。 相似文献
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为了提升磁巴克豪森(magnetic Barkhausen noise,简称MBN)应力测量效率,提出了一种三角度磁巴克豪森测量平面应力的方法,分析了角度选择对精度的影响。为了减小标定的不确定性,提出了一种基于多维特征重构不确定性度量空间的贝叶斯标定方法。实验结果表明,当应力大于50 MPa时,采用相互间隔60°的3个角度,可实现主应力值测量误差不大于±10 MPa、方向测量误差不大于±5°。贝叶斯标定模型进一步将幅值误差降低到±5?MPa以下,并将方向测量的±5°误差带扩展到40 MPa的低应力区。该研究方法为工程中采用磁巴克豪森高效、准确测量平面应力奠定了基础。 相似文献
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WalterGraf德国 《世界制造技术与装备市场》2007,(2):144-147
磨削是一种在不损害零件加工质量条件下实现高效廉价加工的工艺方法。本文从砂轮制造商的角度讨论各种与之相关的问题。 相似文献
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谭天 《世界制造技术与装备市场》2005,(2):i038-i040
所有的磨削加工都是为了廉价、高效制造零件,为不降低质量而竞争。本文从砂轮制造者的角度来探讨涉及到所有参加者的基本问题,即有否一个涉及到所有磨削加工的共同因素?无疑,热损伤或磨削烧伤在这里将起主要的作用。它很有价值,而且甚至有可能伤害到磨削加工作为高效加工的名誉。 相似文献
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在轴承套圈磨削加工中,磨削热损伤是困扰人们的一个典型问题。通过对轴承套圈磨削过程中表面层金相组织的变化、内外圈滚道残余应力的产生与分布的分析,找出磨削热损伤的形成机理,探讨预防磨削热损伤的方法。 相似文献
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通过理论分析和有限的实验,研究了磁弹性法检测轴承套圈磨削烧伤缺陷的可行性,指出了影响检测结果的各种不利因素和解决方案。初步确立了评价标准和检测规范,为这一实用无损检测技术的深入研究奠定了基础。 相似文献
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介绍了用于检测零件磨削烧伤的磁弹法的工作原理,及基于此方法研制的专用仪器的基本结构,叙述了应用磁弹法时的评定特征值mp和仪器的定标,并通过实例予以说明. 相似文献
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服役零件疲劳寿命的预测与评估是装备高质量运行的前提。为准确预测服役零件的剩余寿命,基于磁记忆检测方法探索影响零件剩余寿命的参数,建立剩余寿命预测的新方法。以汽车车桥桥壳为对象,通过ABAQUS对服役零件进行疲劳寿命模拟分析,识别零件的疲劳危险区域;借助金属磁记忆检测技术和断裂力学理论,提取零件疲劳危险区中表征疲劳损伤程度的裂纹长度、应力强度因子、磁记忆信号法向分量梯度最大值、应力集中度等作为参数;引入支持向量机(SVM)理论,建立零件的剩余寿命预测模型。结果表明:SVM模型具有较高的预测精度,预测值与疲劳试验实测剩余寿命值相比误差不超过10%;预测精度同时受到零件损伤程度、训练样本数量、载荷大小和输入特征参数等的影响;建立的方法能够有效应用于低载荷高周疲劳下的桥壳等服役零件的剩余寿命预测。 相似文献