大型轴承套圈超声相控阵曲面自适应聚焦与多通道自动化检测方法

大型轴承套圈作为风电、轨道交通、工程机械领域装备的关键部件,其制造过程中产生的裂纹、夹渣、孔洞等缺陷会严重影响装备整机的服役性能与质量安全。针对大型轴承套圈尺寸大和结构复杂等特点,研究了液固耦合曲面结构中阵列声场分布规律和超声相控阵曲面自适应聚焦法则,给出了大型轴承套圈超声相控阵分区检测方法,开发了大型轴承套圈超声相控阵自动化检测系统,对直径2958 mm的某型风电轴承套圈进行自动化检测应用验证,可有效检出套圈曲面试块的横通孔缺陷和套圈的平底孔缺陷。

热轧环过程尺寸公差控制方法

热轧环过程中,环件几何尺寸是否满足公差设计要求是生产出合格环件产品的前提条件。研究热轧环件毛坯质量误差与成形环件几何尺寸公差之间的相互关系和影响规律,提出一种环件尺寸公差控制计算方法,并建立相应的数学模型:即以毛坯质量误差和内外径尺寸公差为约束条件,以成形环件的壁厚为控制目标参数,从而轧制出尺寸满足公差要求的环件产品。运用该方法,选用三组不同质量环件毛坯,在武汉理工大学开发的HRM160型数控立式热轧环机上进行热轧环试验。结果表明数学模型计算值、试验所得环件的几何尺寸值以及环件产品的设计尺寸值比较接近,且均在产品设计尺寸公差范围内。研究结论对于优质热轧环件的生产具有实际指导意义。

基于深度学习的热态环件轧制过程几何状态视觉测量方法

为解决高温、强光、汽雾以及氧化皮飞溅等恶劣工况下热态环件轧制过程几何状态的在线测量难题,提出了一种基于深度学习的热态环件轧制几何状态视觉测量方法。以深度学习为基础,结合热态环件轧制过程高温发亮的特点,利用YOLOv5算法的卷积神经网络进行训练,智能捕捉相机视野有效区域,大幅提高了图像处理算法的运算速度。为解决环件部分边缘被遮挡的问题,采用Linemod-2D算法,根据环件边缘梯度特征匹配外圆轮廓及位置状态,并基于卡尺工具边缘检测原理获取有效边缘特征点,利用迭代重加权最小二乘法进行拟合,得到了环件几何状态。实验结果表明,本方法鲁棒性较好,测量误差小于0.5 mm,算法平均耗时60 ms。

基于LabVIEW的轧环机振动监测系统开发

为了监测轧环机在轧制过程中的振动状况,利用虚拟仪器开发软件LabVIEW中的信号采集、分析模块,结合压电式加速度传感器、信号适调仪、数据采集卡和工控机等硬件,开发出轧环机振动监测与分析系统。该系统具有对设备的振动信号进行滤波、时域和频域分析,读取和保存文件数据等功能。利用其对立式轧环机的运行过程进行振动监测。实验结果表明:该系统具有良好的人机交互界面,运行速度快、成本低,有较强的可扩展性。

基于深度学习的TC4钛合金零件微小缺陷超声相控阵检测图像降噪方法研究

钛合金因具有强度高、耐蚀性好、耐热性高等特点被广泛用于航空航天等领域,针对其内部微小缺陷超声相控阵检测过程中存在信噪比低、易漏检等问题,提出一种基于深度学习的微小缺陷超声相控阵检测图像降噪方法。首先通过钛合金试块相控阵检测试验获得缺陷含噪原始图像,采用Mask RCNN模型训练并构建高噪–低噪数据集,进而基于变分自编码器设计微小缺陷检测图像降噪模型,通过与传统滤波降噪、时频域降噪算法对比,证明所提出的算法可保留原始图像缺陷细节信息,与含噪原图对比,其峰值信噪比优化了11.35%,结构相似性提升154.17%。最后开展了某钛合金航空机匣环件超声相控阵检测试验,采用所提方法对环件内部φ0.2 mm平底孔缺陷检测图像进行降噪处理,有效降低了散射噪声对微小缺陷检测的影响,同时也证明所提降噪算法具有良好的泛化性能。

复合轧环机液压系统动态分析与优化研究

介绍了HHRM200型复合轧环设备液压系统的构造及其工作原理,并基于AMESim软件建立其仿真模型,利用批运行的方法确定了二通插装阀中难以确定的最大流量系数,研究了整个环件轧制过程中复合轧环设备液压系统的动态特性,且依靠优化算法对液压系统PID控制器参数进行优化,优化后的参数使位置偏差对时间的积分值降低了40.2%。最后,进行了复合轧制实验,验证了利用该参数建模所得主轧辊定位精度的可靠性。该研究为复合轧环机液压系统的设计、调试提供参考依据,有一定的实用价值。

立式轧环机传动机构力学分析和优化设计

以立式轧环机传动系统为对象,建立了有限元分析的实体模型。应用ANSYS/LS-DYNA分析了传动系统在极限工况下的应力随时间分布变化情况,结果表明,轴叉头的尖角处应力较大,中间球体的应力呈中心对称分布。应用ANSYS优化设计模块和参数化程序语言APDL对输入轴进行了优化设计,使其质量减小31.3%,应力下降57.9%,刚度提高40.37%。分析结果为立式轧环机传动系统的设计制造和应用提供了技术依据。

冷轧轴承套圈应力集中磁记忆无损检测仿真与实验研究

局部应力集中形成的裂纹是导致轴承套圈失效的主要因素,目前,金属磁记忆方法是检测铁磁性构件早期损伤或应力集中的有效手段。为了实现冷轧轴承套圈磁记忆检测信号与缺陷应力关系的研究,基于ANSYS软件平台,建立了含孔洞缺陷的环坯冷轧三维有限元模型以及轴承套圈磁记忆检测三维有限元模型,研究了冷轧过程孔洞缺陷附近应力分布规律;基于力磁耦合分析,研究了冷轧轴承套圈孔洞缺陷及应力集中处的磁场分布规律,揭示了孔洞缺陷及应力集中处的磁记忆信号切向和法向的变化特征。结果表明在冷轧轴承套圈孔洞缺陷及应力集中区域附近,磁记忆信号发生跃变。

轴承环数控精密径向热轧设备及自动化生产线技术

环件精密热轧技术是制造高铁轴承、高速机床主轴承等高性能轴承环件的先进制造技术。基于目前轴承环数控径向热轧及自动化生产线技术及应用现状,详细介绍了国内首台环件数控精密径向热轧设备——HRM型数控立式热轧环机研制的关键技术:关键部件机械结构设计,过程测量与控制,阐述了数控径向热轧环自动生产线基本功能和特点,通过对上述关键技术的突破,实现了高性能轴承环件精密自动化轧制技术与装备的创新。

基于FEM的热锻模磨损分析与寿命预测

锻模磨损是热锻模失效的主要形式,对热锻模的磨损进行分析显得尤为重要。建立了基于磨损计算的三维有限元模型,对轮毂热模锻成形过程进行热力耦合分析,实现了成形过程的仿真,得到了模具应力分布和模具磨损分布,预测了成形所需的载荷力;根据热锻模具在工作时的模膛磨损分布趋势,对热锻模型腔表面的关键部位的磨损进行观察,并对热锻模具的使用寿命进行了预测。研究结果表明,采用有限元模拟与磨损理论相结合的方式预测热锻模寿命,与实际使用状况相符,可以为实际的热锻模具设计及锻造生产提供参考。

以RAPD方法分析岩原鲤分类地位

采用opaopoopq等系列44个随机引物对鲤亚科与亚科的几个种类进行随机扩增多态DNA(RAPD)扩增,通过对电泳结果进行系统分析,得出各种间遗传距离分支图.按节点的遗传距离最大数值0.232可以分出亲缘关系最远的两个群体,即由两种普通鲤为一群体,以及由岩原鲤、倒刺和白甲鱼组成的另一群体.从节点间遗传距离数值叠加计算可以得出岩原鲤与其他各种鱼类亲缘关系,遗传距离由近到远分别是:岩原鲤与倒刺(0.344)<岩原鲤与白甲鱼(0.388)<岩原鲤与普通鲤(0.443),岩原鲤与倒刺的遗传距离最小,这一结果表明岩原鲤更偏向于亚科,而不是鲤亚科.

热锻模具型腔表层温度场分布及回火效应的研究

温度对热锻模的力学性能有很大影响,温度的变化导致锻模失效。通过对轿车轮毂热锻成形过程的模拟分析,得到了锻模型腔表面和表层的温度分布规律,证明了在热锻模内部温度场呈梯度分布。同时对热锻模具的回火效应进行定性分析,揭示了等效回火温度和等效回火时间对模具的寿命影响。提高热锻模具的使用寿命,关键是尽可能的减少坯料和模具的接触时间来降低模具的温度幅值,为实际的生产提供参考。

超大型环件径轴向轧制过程偏移机理及自适应模糊控制方法研究

超大型环件径轴向轧制过程容易产生偏移,影响环件轧制稳定性和成形质量。为研究环件偏移机理及其控制方法,分析了轴向孔型滑移区中前滑区和后滑区的分布变化规律,建立了理想情况下不产生环件偏移时锥辊旋转运动学条件,获得了滑移区的最优速度匹配系数。此外,从历史轧制数据中归纳人工控制经验后提出了基于锥辊转速自适应模糊调节的环心偏移量控制方法,基于ABAQUS软件和VUAMP子程序开发,建立了集成有环心偏移量模糊控制算法的∅10 m超大型环件径轴向轧制有限元模型,研究了采用最优速度匹配系数的常规控制和自适应模糊控制下的环心偏移量变化规律。结果表明,自适应模糊控制下的平均环心偏移量相比于常规控制降低了72.4%,仿真结果和试验数据均验证了所提超大型环件轧制过程偏移自适应模糊控制方法的有效性。

立式轧环机传动系统的振动分析研究

通过分析立式轧环机传动系统的结构,建立了扭转振动理论计算模型,研究了传动系统在电机传递扭矩作用下的动力学特性,得到了传动轴的固有频率和振型。利用现代控制理论中的状态空间方法并结合MATLAB软件编程,对传动系统进行动力学仿真分析,得到了振动仿真曲线。为避免轧环机在工作过程因旋转共振产生破坏失效提供了理论依据,对立式轧环机传动系统的设计以及测试实验有指导意义。

超大型环件径轴向轧制过程稳定性与圆度自适应控制方法研究

超大型环件径轴向轧制过程失稳、失圆等异常状态常导致轧环终止和产品质量波动。提出了轧环过程稳定性和圆度自适应控制方法,从历史数据中归纳人工控制经验知识,建立了基于锥辊转速模糊调节的轧制稳定性控制方法,制定了基于导向力反馈的轧制圆度控制策略。运用ABAQUS有限元软件和子程序二次开发,设计了轧环过程稳定性和圆度自适应控制子程序,建立了Φ16 m超大型环件轧制过程控制有限元模型,仿真分析了锥辊转速模糊调节、导向力反馈以及基于限幅滤波的锥辊转速模糊调节+导向力反馈综合控制下的轧环过程偏移量和圆度误差变化规律,结果表明该方法与常规规划控制相比,环件偏移量减小了48.3%,圆度误差减小了61.8%。

基于激光超声的电弧增材制件内部缺陷深度检测

针对增材制件表面质量差、内部缺陷在线检测困难的问题,开展激光超声对电弧增材制造试块内部缺陷检测的研究。为保证缺陷检测结果的准确性,采用缺陷反射法与激发源、接收源同步移动检测方式。对比理论计算、仿真分析、实验结果,确定传播路径和检测波形,在A扫中得到缺陷反射波幅值,在B扫中得到缺陷反射波成像,根据幅值大小和成像结果,准确探测出10 mm深度内直径为1 mm的内部缺陷,得到缺陷深度影响规律。研究结果为增材制造在线检测提供了参考。

薄板点焊超声检测信号特征分析与缺陷识别

运用低碳钢薄板点焊超声检测有限元仿真模型,对气孔、压痕过深、熔核过小、脱焊等四种缺陷类型的点焊检测超声仿真信号进行快速傅里叶变换得到其频谱图,并采用统计学方法分别提取了超声信号时域和频域特征值.通过分析超声在不同缺陷焊点内部的传播规律,以及特征值的变化规律,总结了点焊缺陷类型的识别方法.利用该方法对大量点焊试样超声检测试验信号进行缺陷识别并与金相试验结果对比分析.结果表明,综合分析超声检测信号时域和频域特征值规律,能够有效地识别点焊缺陷类型.

基于深度残差网络的有色金属破碎料视觉识别方法

为从报废机械中回收和分选有色金属,提出一种基于深度残差网络的有色金属破碎料视觉识别方法,使分选过程自动化。为从彩色CCD相机采集的图像中获得金属破碎料的感兴趣区域(ROI),通过反距离加权插值算法优化大津方法,使得图像分割的阈值可以自适应调节,以取得更好的分割效果。有色金属破碎料的感兴趣区域作为一个39层的深度残差网络的输入用以训练网络,深度残差网络输出每个有色金属破碎料的类别,工控机通过这种算法和相机标定获取破碎料在传送带上的位置和类别信息来控制分选机构。作为对比,开展了基于传统的卷积网络,如AlexNet、VGGNet16、VGGNet39、GoogLeNet(InceptionV2)的有色金属破碎料识别测试。结果表明,基于深度残差网络的方法对铝料、铜料和其他杂料的识别准确率分别达到98.7%、98.9%、96.2%,优于基于传统的卷积网络。

轴类零件内部缺陷超声检测与重构方法研究

为了探究轴类零件内部缺陷的无损检测方法,本文以曲轴为研究对象,基于超声ALOK技术对其内部多个小孔进行了无损检测实验,并建立了相应的声学仿真有限元模型,提出利用声程—角度散点图中的趋势线,可快速判别内部缺陷特征和位置的方法。并且改进了ALOK算法,即采用邻近探头构建的方程或曲线重构缺陷,模拟和实验结果表明使用改进的算法提高了缺陷位置和尺寸的检测精度,通过实验数据重构所得的缺陷位置误差和半径误差分别在2 mm和0.5 mm左右。研究结论对于轴类零件内部缺陷精确定量化无损检测提供了理论和技术指导。

油气输送管道法兰环复合轧制过程几何尺寸精度控制方法

随着我国能源装备工程建设的加速推进,对大型石油天然气管道接头、双边法兰和高压阀体环件的需求增多,复合轧环工艺是成形此类环件的新技术。针对当前油气输送管道用法兰环成形精度低、环件尺寸公差大的现状,研究了环件几何尺寸公差与毛坯允许质量误差之间的关系,提出了此类环件复合轧制过程尺寸精度控制方法,建立了相应的轧辊位置修正数学模型,并选用两组不同质量的毛坯进行复合轧环实验来验证该几何尺寸精度控制方法。结果表明,实验得到的成形环件尺寸与数学模型计算的理论值接近,研究结论对于优质油气输送管道法兰环的精密轧制生产具有实际指导意义。