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题名渗碳温度对20CrMnTi齿圈渗碳层的影响
被引量:1
- 1
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作者
冯玮
乔靖乾
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机构
武汉理工大学材料科学与工程学院
现代汽车零部件技术湖北省重点实验室
湖北省材料绿色精密成形工程技术研究中心
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出处
《热加工工艺》
北大核心
2022年第14期153-157,共5页
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基金
高等学校学科创新引智计划资助项目(B17034)
教育部创新团队发展计划项目(IRT-17R83)。
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文摘
为了研究渗碳温度对齿圈碳含量分布和渗碳层厚度的影响,首先确定了20CrMnTi材料的渗碳淬火数学模型,随后导入Deform-3D软件,建立了该材料的渗碳淬火材料模型。在此基础上,根据所确定的齿圈渗碳淬火热处理工艺方案,建立了该材料齿圈1/2单齿分别在850、870、890、910、930℃渗碳温度下的渗碳淬火有限元模型,对渗碳淬火过程进行模拟,分析了不同渗碳温度下碳含量和渗碳层厚度分布特点。结果表明:不同渗碳温度时,轮齿表面碳含量和渗碳层厚度分布特点一致,沿齿顶、分度圆、齿根的碳含量和渗碳层厚度均逐渐减小;随着渗碳温度的升高,轮齿表面碳含量和渗碳层厚度不断增加。
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关键词
20CrMnTi齿圈
渗碳淬火数值模拟
渗碳温度
碳含量
渗碳厚度
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Keywords
20CrMnTi gear ring
numerical simulation of carburizing and quenching
carburizing temperature
carbon content
carburizing thickness
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分类号
TG162.73
[金属学及工艺—热处理]
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题名20CrMnTi钢的等温相变行为分析及动力学建模
被引量:5
- 2
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作者
乔靖乾
冯玮
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机构
武汉理工大学材料科学与工程学院
现代汽车零部件技术湖北省重点实验室
湖北省材料绿色精密成形工程技术研究中心
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出处
《金属热处理》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第11期115-121,共7页
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基金
国家自然科学基金面上项目(51475344)
高等学校学科创新引智计划(B17034)
教育部创新团队发展计划(IRT_17R83)。
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文摘
利用Gleeble-3500热模拟试验机对20CrMnTi钢在不同温度和保温时间进行了等温膨胀试验,得到其相变热膨胀曲线。结合光学显微镜分析了20CrMnTi钢的等温相变行为,绘制了该钢的等温相变曲线(TTT曲线)。引入Johnson-Mehl-Avrami(JMA)方程和Koistinen-Marburger(KM)方程分别建立了该钢的扩散型相变动力学模型和非扩散型相变动力学模型。结果表明:20CrMnTi钢的TTT曲线呈"双C型",鼻温分别为630和530℃。在730~580℃等温时,奥氏体转变为珠光体+铁素体,随着温度的降低,等温相变速度先加快后减慢;580~430℃等温时,奥氏体转变为贝氏体,随着温度的降低,等温相变速度也是先加快后减慢;低于430℃等温时,奥氏体转变为马氏体,随着温度的降低,马氏体的体积分数先较快增大后减缓。所推导的20CrMnTi钢的动力学模型计算结果与试验结果一致性较好。
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关键词
20CRMNTI钢
等温相变
TTT曲线
动力学模型
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Keywords
20CrMnTi steel
isothermal phase transformation
TTT curve
kinetic model
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分类号
TG151.2
[金属学及工艺—热处理]
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题名基于金字塔卷积和带状池化的X光目标检测
被引量:2
- 3
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作者
乔靖乾
张良
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机构
中国民航大学电子信息与自动化学院
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出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2022年第4期209-220,共12页
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基金
国家自然科学基金(61179045)。
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文摘
安检X光图像违禁品尺度多变、姿态各异,为自动识别带来很大的困难。针对该问题,提出了一种基于金字塔卷积和带状池化的X光目标检测算法。首先,以一阶段无锚框目标检测框架CenterNet为基础,引入金字塔卷积,提出金字塔沙漏网络,丰富Hourglass-104特征提取网络的感受野,增强多尺度特征提取能力。其次,带状池化的引入能够捕捉图像上下文全局信息,防止无关区域的信息干扰,兼顾局部细节信息。最后,在训练过程中将预测目标尺度分支的训练损失替换为交并比(IoU)损失函数,进一步提升尺度预测分支的性能。消融实验结果表明,改进后网络的平均精度(mAP50)由86.6%提升为88.3%,准确率有显著提升。
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关键词
图像处理
X光图像目标检测
深度学习
金字塔卷积
带状池化
交并比损失函数
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Keywords
image processing
X-ray image object detection
deep learning
pyramid convolution
strip pooling
intersection over union loss function
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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