基于超声相控阵的挖掘机动臂焊缝内部检测关键技术探究

挖掘机复杂恶劣的工况对动臂可靠性要求极高,动臂所有关键焊缝均要求内部100%超声波探伤检查,目前在工程机械行业必须由具备相应资质的专业人员手工完成。动臂斗杆待检测焊缝累计长度达30多米,空间分布较为复杂,传统的人工检验方法存在效率低、测量系统因人员经验影响误差大、用工成本高等诸多问题。因此,提高动臂焊接质量检测效率及检测精确性,节省用工成本已经成为制造行业急需解决的问题。本文从研发基于视觉传感和超声相控阵探伤技术的智能化检测技术实现焊缝内部质量自动检测和焊接缺陷的智能评判展开综合概述。

挖掘机动臂焊缝表面质量检测方法研究

针对挖掘机动臂焊缝表面质量检测的需求,设计了一种基于结构光视觉的焊缝表面质量检测系统。通过图像预处理技术,可以有效地去除动臂焊缝结构光条纹中的干扰信息,并利用灰度重心法提取单像素中心线。此外,根据单像素的结构光条纹中心线可以表征动臂焊缝几何轮廓的特征特点,建立一种基于斜率分析法和区域极值法来获取条纹特征点的焊缝尺寸测量模型。经过实际测试,结果表明该焊缝表面质量检测方法能够满足动臂焊缝的检测需求。

AlCoCrCuFeNi高熵合金激光加工组织及性能研究

目的针对液压支架立柱表面处理提出了新一代"激光包覆焊"新思路,着重探讨高熵合金AlCoCrCuFeNi作为薄带材料的可行性。方法采用真空熔炼的方法制备高熵合金AlCoCrCuFeNi的铸锭,用光纤激光器对AlCoCrCuFeNi高熵合金进行单道焊接和连续多道表面重熔。通过金相显微镜观察重熔层的表面形貌、X射线衍射仪进行物相分析、显微硬度计测定硬度,并进行摩擦磨损试验和腐蚀试验来研究重熔层的耐磨性和耐蚀性。结果高熵合金AlCoCrCuFeNi铸态母材组织为等轴树枝晶,Cu在枝晶间区严重偏析,焊后晶粒更加细化,偏析现象也得到缓解,硬度上升了29.9%,铸态母材与焊缝的物相均为单一的FCC相;经激光重熔后,高熵合金AlCoCrCuFeNi形成了等轴、细小、均匀、致密的晶粒组织,激光重熔层最大硬度为HV669,重熔层摩擦因数和摩擦磨损量均小于铸态母材,激光重熔层和铸态母材均在氯化钠溶液中耐蚀性较强,在盐酸溶液中的耐蚀性较差。结论高熵合金AlCoCrCuFeNi经激光重熔后,焊后晶粒更加细化,偏析现象也得到缓解,晶粒尺寸在5~8μm左右。作为薄带的备选材料,高熵合金AlCoCrCuFeNi满足耐磨性高、耐蚀性高(激光重熔后略低于铸态母材)、可焊性好的3个基本要求。

挖掘机斗杆焊缝智能化检测关键技术

挖掘机复杂恶劣的工况对斗杆可靠性要求极高,斗杆所有关键焊缝均要求外观100%目视检查和内部100%超声波探伤检查。目前,在工程机械行业这两项检查均须由具备相应资质的专业人员手工完成。动臂斗杆待检测焊缝累计长度达30多m,空间分布较为复杂,传统的人工检验方法存在效率低、测量系统因人员经验影响误差大、用工成本高等诸多问题。因此,提高斗杆焊接质量检测效率及检测精确性,节省用工成本,已经成为制造行业急需解决的问题。

新形势下政工队伍建设存在的问题与对策

思想政治工作作为国家和企业的生命线,也是政治思想工作的又一新挑战,是目前我国要解决的重要问题。此文拟从当下形势入手,分析问题并给出相应的对策。

基于有限元数值模拟的激光包覆焊焊接变形预测与控制

在不同焊接条件下采用激光焊接器对1Cr17Ni2马氏体不锈钢薄板在27SiMn合金结构钢表面进行激光包覆焊,采用Msc.Marc软件在相同条件下对激光焊接结果进行模拟计算。对比有限元数值模拟结果与实验数据可知,M arc有限元软件能够较为准确地预测焊接模拟的走向,可根据模拟结果对材料进行预处理以减少焊后应力。在激光功率为400 W、焊接速度0.8 m/min条件下,在实验和模拟中利用夹具对板材进行刚性位移约束,焊件变形量分别减少了95.3%和95.9%。同时通过预应力法对焊接变形进行模拟矫正,在800 N拉力下,板材变形量减少了29.3%。试验结果证明,采用刚性固定法和预应力法可以有效地减少焊接变形量。

浅析工程机械焊接工艺现状与发展趋势

随着我国改革开放带来的社会经济大繁荣大发展,也加速了城市化的进程,以及国内机械工程行业迅猛异常的发展,机械工程类的产品已经在我们生产生活的许多方面都有着广泛的应用,因此,也考验着作为现代工程机械的基础技术焊接工艺的水平。本文从焊接工艺的结构构造及相关工艺技术的分析入手,介绍国内焊接工艺技术的发展现状,并展望我国未来焊接技术的前景。

35钢/Q355B钢窄间隙摆动激光填丝焊研究

采用窄间隙摆动激光填丝焊实现了环形工件焊缝成形,被焊工件为22 mm厚Q355B钢管与35钢环形铸件,采用1道自熔打底焊和6道填丝焊完成焊接,然后通过拉伸、弯曲、冲击性能及显微硬度评定了接头的力学性能。结果表明:35钢/Q355B钢焊接接头表面成形良好,表面无咬边、焊瘤,侧壁、层间无气孔及未熔合现象;35钢侧热影响区由残余奥氏体、铁素体、少量马氏体和魏氏体组成,Q355B钢侧热影响区由板条马氏体、少量粒状贝氏体和铁素体组成,焊缝区主要由珠光体、粒状贝氏体、针状铁素体和回火马氏体组成;拉伸试样均断裂在母材处,冲击性能符合相关标准,试样弯曲后表面未产生明显裂纹,说明焊接接头的力学性能良好;通过改变焊接参数可以降低热影响区的硬度。

基于大数据分析的列车轮对故障诊断方法

随着我国列车行驶速度的不断提高,列车的行车安全逐渐得到了人们的重视,海量列车轮对监测数据为分析列车运行状态提供了条件.为了提高列车轮对故障诊断效率和准确性,文章提出一种基于大数据分析的列车轮对故障诊断方法,针对传统列车轮对故障诊断方法在处理大规模监测数据集时存在处理时间长,故障结果不准确等问题.首先设计一个监测数据融合框架,然后将多故障诊断循环神经网络算法与大数据MapReduce分布式计算框架相结合,利用循环神经网络算法特征提取能力和MapReduce快速计算能力.这样不但能够发挥循环神经网络故障特征提取能力,还能够满足列车轮对故障诊断精确性和实时性的需求,最后通过实例分析,证明了该方法的有效性.