7075-T6铝合金搅拌摩擦焊接头腐蚀疲劳断口

利用电子显微镜和扫描电镜对7075-T6铝合金搅拌摩擦焊接头腐蚀疲劳断口进行研究,分析了 7075-T6铝合金搅拌摩擦焊接头腐蚀疲劳裂纹的发展过程。结果表明,搅拌摩擦焊接头腐蚀疲劳裂纹萌生 于焊核区和热力影响区的交界处并逐渐向热力影响区内部扩展,最终延伸并断裂于热影响区。腐蚀疲劳断 口存在多个裂纹源,裂纹源萌生于腐蚀坑处。腐蚀疲劳裂纹扩展分为低速扩展、稳态扩展和快速亚稳态扩展 3个阶段。在低速扩展阶段,产生了很多点蚀坑。在稳态扩展阶段,腐蚀疲劳具有脆性断裂特征。在快速亚 稳态扩展阶段,循环荷载成为裂纹扩展的主要驱动力而腐蚀作用的影响减弱。腐蚀疲劳裂纹扩展的瞬断区 呈现以脆性断裂为主的断裂特征。     

铝合金双轴肩搅拌摩擦焊接接头疲劳性能研究

为克服现有铝合金连接手段可靠性低,外观质量差等缺点,采用双轴肩搅拌摩擦焊接新工艺对母材为6061-T6,壁厚为2.5 mm轨道交通铝合金空腔型材进行焊接,并研究了新工艺下焊接接头的疲劳特性.针对金属疲劳特性,首先在中短寿命（疲劳寿命N<2×106）区利用成组法对试验数据进行处理,然后对长寿命区指定了两组循环基数（N=2×106,N=107）使用升降法进行数据处理,获得该工艺下焊接接头的条件疲劳极限,最后结合物理现象及数学方法删选可疑值后,根据可靠性理论,采用三参数幂函数拟合法分别求出了焊接接头在置信度γ=95%时,存活率为p=99%、95%、90%、50%的p-S-N曲线.疲劳试验结果表明：正反面接头的疲劳极限分别为69.5 MPa、85 MPa;焊接接头大多断裂在搅拌摩擦焊接的返回边处,飞边缺陷是影响接头疲劳极限的重要原因,正反面的焊接工艺是导致正反面疲劳性能产生差异的主要原因;双轴肩搅拌摩擦焊接接头比熔焊接头疲劳性能更加优异.     

搅拌摩擦焊搅拌头疲劳失效的模拟研究

利用ANSYS Workbench与ANSYS nCode Designlife分别建立了搅拌摩擦焊过程搅拌头的静力学与疲劳模型. 结合搅拌摩擦焊过程中搅拌头受到的作用力载荷谱,以及推导出的搅拌头扭矩的计算公式,讨论了前进阻力、侧向力、下压力和扭矩对搅拌头疲劳寿命的影响. 仿真结果表明,搅拌摩擦焊接过程中搅拌针的根部是主要的应力集中区,造成搅拌头疲劳失效主要发生在搅拌针根部. 前进阻力是造成搅拌头疲劳失效的主要原因,侧向力及扭矩对疲劳失效的作用则比较小,下压力对于搅拌头的疲劳寿命的增加有利.      

热处理前后7050-T7451铝合金搅拌摩擦焊接头超高周疲劳行为研究

采用USF-300超声疲劳试验机对焊态和热处理态的7050-T7451铝合金搅拌摩擦焊(FSW)接头进行超高周疲劳试验,通过扫描电镜(SEM)、电子背散射衍射(EBSD)、透射(TEM)等手段对接头微观组织和疲劳断口进行观察,研究焊后热处理(PWHT)对7050-T7451铝合金搅拌摩擦焊接头超高周疲劳行为的影响.结果...     

6061-T6铝合金薄板的搅拌摩擦焊接

采用搅拌摩擦焊(FSW)技术对1mm厚6061-T6铝合金薄板进行了对接. 研究了焊接工艺参数的范围,实验测试了焊接接头的强度、硬度和延伸率,利用金相显微镜、扫描电镜和透射电镜分析了接头的微观组织. 结果表明:对于1mm厚度6061-T6铝合金,FSW的最优工艺参数为旋转速度1800r·min-1,焊接速度1000mm·min-1;在此参数下,接头的硬度值达到母材的80%左右,抗拉强度达到母材的103%,延伸率达到母材的54%;接头的力学性能与微观结构相符.     

7075铝合金搅拌摩擦焊模拟与实验研究

搅拌摩擦焊解决了7075铝合金难焊接问题,但焊接过程中复杂的温度、流场变化容易造成焊缝缺陷.本文利用FLUENT软件模拟研究了7075铝合金焊接过程温度场与流场的变化规律,并对模拟结果进行了验证.结果表明:前进侧焊接温度高于后退侧,但其材料流速低于后退侧,焊缝最高温度出现在轴肩边缘内侧.搅拌头转速越大,焊接速度越小,则...     

6005A合金搅拌摩擦焊接头疲劳性能的研究

对6005A—T6铝合金FSW接头、母材以及MIG焊接头进行了疲劳性能试验对比研究。结果表明,FSW接头的抗拉强度约是母材抗拉强度的82．5％;MIG焊试样的抗拉强度约是母材抗拉强度的73．4％。当循环周次N〉10^7时,FSW试样的疲劳强度值接近于母材,约为母材疲劳强度值的93％,而MIG焊试样的疲劳强度值仅为母材的67％。FSW接头热影响区的断口疲劳区形貌为准解理和韧窝的组合形貌。准解理型穿晶扩展裂纹与FSW接头热影响区中原母材枝晶结构有关,断口扩展区形貌为韧窝状形貌。     

基于电阻焊技术的2024-T4铝合金搅拌摩擦点焊匙孔修复

搅拌摩擦（点）焊匙孔在一定程度上影响利用焊缝（点）的力学性能及抗腐蚀性能,因此,研究匙孔填补技术是搅拌摩擦焊领域的一个重要分支。本文以三项次级整流电阻点焊为填补设备,以1.5 mm厚的2024-T4铝合金搅拌摩擦点焊匙孔为填补对象,系统研究了基于电阻焊原理的匙孔填补技术。设计并自制了填补过程动态压力监测装置,并藉此深入分析了塞棒与匙孔间界面消除过程。采用光学显微镜、电子背散射衍射、电子扫描等分析手段,详细分析了填补后接头各区域的微观结构及组织、断口形貌、力学性能等。研究结果表明:采用电阻焊技术填补匙孔的过程可分为三个阶段,塞棒压入并排出空气阶段、塞棒稳定导电阶段及塞棒与匙孔壁冶金结合阶段。其中,塞棒与匙孔壁间的冶金结合形式分为熔化连接和扩散连接,前者发生在填补后接头中部区域,后者发生在上部和下部区域。基于本文实验材料,填补后接头拉剪载荷为7.43 kN,比填补前提高了36.3%.     

7075-T6合金超声辅助搅拌摩擦焊接头搅拌区组织与力学性能

搅拌区的金属流动不充分容易导致轴肩影响区与搅拌针影响区之间的过渡区出现疏松缺陷并恶化接头的力学性能.在不同焊接参数条件下,对7075-T6铝合金分别进行常规搅拌摩擦焊接(FSW)和超声辅助搅拌摩擦焊接(UAFSW),研究了超声振动对接头搅拌区的金属流动行为、微观组织特征和力学性能的影响.结果表明:相同焊接参数下,UAFSW接头搅拌区的力学性能均优于FSW接头.焊接参数为1000r/min-110mm/min 的UAFSW接头搅拌区的抗拉强度和延伸率最高,分别达到515MPa和17.3%.在搅拌摩擦焊接过程中施加轴向超声振动可以显著降低搅拌区金属的屈服应力和流变应力,促进塑化金属沿板厚方向的流动.消除搅拌区中过渡区的疏松缺陷,并细化微观组织,是接头力学性能提高的主要原因.     

7050铝合金搅拌摩擦焊接头的热稳定性

5 mm厚7050铝合金搅拌摩擦焊接头在490℃固溶处理1 h,利用光学显微镜观察接头微观组织,研究接头焊核区组织的热稳定性.结果表明:焊核区的热稳定性与焊接参数有关,当以转速200 r/min,焊速20 mm/min的参数焊接后,焊核区组织稳定.而以转速600 r/min,焊速分别40、50 mm/min的参数焊接后,接头焊核区部分晶粒出现异常长大,热-机影响区与焊核区的交界面、焊核区根部是组织不稳定的源头.     

基于BP神经网络指纹识别的算法

通过对多种指纹分类算法的研究和分析，提出了一种基于BP神经网络对指纹模板进行分类的新算法．首先在对指纹图象进行预处理后建立起指纹模板库，然后采用时间模拟退火函数进行学习因子修正的方法来减少BP算法迭代次数，以提高收敛速度及跳出局部最小．仿真证明：该算法与传统的指纹识别算法相比，分类速度明显高于传统的固定步长的BP算法．     

基于粗糙集的改进BP神经网络算法研究

提出了一种基于粗糙集和遗传算法的改进BP神经网络算法.该算法首先对原始数据集进行属性约简,优化BP神经网络的输入变量;然后利用遗传算法全局搜索的特点,优化BP神经网络初始权重和阈值.将改进BP神经网络算法应用于客户分类,训练误差为5.92×10-12,测试总误差为0.00023;而改进前的一个比较理想的训练结果的训练误差为0.0016,测试总误差为0.073.Matlab仿真表明改进的BP神经网络算法有更好的训练精度和泛化能力.     

基于BP算法的成绩预测模型

BP网络是一种典型的多层前向网络,由输入层、隐含层和输出层组成,通过学习样本训练模型后即可用于数据的预测,适用于实现网络教学系统的成绩预测功能。训练样本作为BP网络的学习数据集,对于BP网络模型的训练具有重要的作用。模型选取网络教学系统中能够影响学习成绩的相关因素作为输入数据,包括学生在线学习时间、学生学习能力、作业成绩和测试成绩,利用已有学生成绩作为训练BP网络的期望输出。将这些数据进行归一化处理即可用于训练BP网络模型。训练过程中,全局误差基本呈下降趋势,收敛效果较好。经过训练后的模型可预测出学生的成绩,并转化为相应的等级,对学生下一步学习进行指导,提出适合的教学策略。通过测试表明该模型可以用于教学系统中的学习成绩预测,获得了预期效果。     

基于改进BP神经网络的镁还原率预报研究

介绍了BP神经网络和遗传算法的原理及特点,简述了皮江法炼镁工艺流程。为了研究各工艺参数与镁还原率之间的关系,针对标准BP神经网络存在的收敛速率慢、易陷入局部极小值等缺陷,建立了以煅白活性度、配硅比、制球压力、还原时间、还原温度、真空度为输入,镁还原率为输出的基于遗传算法优化的BP神经网络镁还原率预报模型。利用筛选后的生产数据对模型进行训练和预测,结果显示该预报模型能够较为精确地预报镁还原率,预测误差在±1.0%范围内的命中率达96%,最大误差小于1.3%,一定程度上可用于指导皮江法炼镁工艺中工艺参数的选择。     

一种基于分类的改进BP神经网络图像压缩方法

探讨了神经网络用于图像压缩和解压缩技术,实现了一种基于分类的改进BP神经网络压缩方法:按图像各部分像素特征将图像分为平滑块、中间块和边缘块,不同的分类块采用不同的隐含层数,从而在保证重建图像丰富细节的同时,提高图像的压缩比.同时,对3层BP神经网络进行优化,提高了网络的收敛速率,实验结果证明本算法在取得较大的压缩比的同时能保证图像的恢复质量.     

基于遗传优化BP神经网络的员工绩效评估实证研究

首先介绍了基于BP神经网络的单位员工绩效评估模型,再通过遗传算法对BP神经网络的参数进行优化,提高了BP神经网络算法进行绩效评估的精度和效率。最后通过实证分析证明了此算法在单位员工绩效评估中的可行性和有效性。     

基于BP算法的股票均价预测技术研究

介绍了神经网络的基本概念和组成,提出了BP算法的改进型算法及基于BP算法的均价预测模型.借助前馈神经网络对非线性函数的逼近能力,对青岛海尔股价进行连续若干天的预测.通过不同形式误差函数对预测结果的比较,证实改进后BP算法用于均价预测的可行性及准确性.     

BP神经网络算法在数字识别中的应用

介绍BP神经网络算法的理论和方法,并在MATLAB环境下给出了BP神经网络算法在数字图像识别系统中的应用.     

遗传算法优化BP神经网络的泊车位数量预测

为了提高停车场空余泊车位短时预测的精度,利用遗传算法优化BP(back propagation)神经网络的权值和阈值,建立了基于GABP(genetic algorithm back propagation)神经网络的有效泊车位数量的预测模型,并对该预测模型进行训练,最终得到最优解。实验结果表明,该方法对泊车位数量预测具有更高的预测精度,且非线性拟合能力显著。     

基于动量BP神经网络的英文字符识别

英文字符识别已经广泛地应用于很多重要领域.已有的英文字符识别算法很多,一种典型的算法是BP神经网络算法.但是,BP神经网络算法有时不收敛,或陷入震荡.这就导致识别率下降.为此,本文研究了一种改进的称为动量BP神经网络算法用于英文字符识别.这种算法在BP神经网络算法的网络参数控制中添加一个动量系数和一个动量项.这样可以避免迭代的震荡,加快收敛速度.提高识别率.利用动量BP神经网络算法,对52个英文大小写字符进行了识别试验.实验结果表明,这种算法能获得满意的识别率.