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题名铝镁异种合金FSW接头形貌及金属间化合物研究
被引量：4
- 1
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作者
孔德兵
陈树君
蒋晓青
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机构
北京工业大学机电学院汽车结构部件先进制造技术教育部工程研究中心
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出处
《热加工工艺》
北大核心
2022年第11期12-16,共5页
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基金
国家重点研发计划项目(2018YFB1306400)。
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文摘
铝-镁复合结构可以利用两者的优良性能,在装甲外壳、飞机机身等工件中有较大的应用潜力。搅拌摩擦焊(FSW)能有效地避免气孔、夹渣等缺陷,对于异种焊接有较大的优势。但在铝镁异种合金搅拌摩擦焊过程中,焊接接头容易产生硬脆的铝镁金属间化合物,严重恶化焊接接头的力学性能。研究了工艺参数对3 mm厚5A06铝合金和AZ31B镁合金FSW接头焊缝成形的影响,得到成形良好的焊缝焊接工艺参数区间。观察焊缝横截面,分为5个区域,分别是Mg侧的热影响区、Mg侧的热机影响区、搅拌区、Al侧的热影响区、Al侧的热机影响区。并利用SEM和XRD分析发现,铝镁异种合金FSW金属间化合物主要为Al_(3)Mg_(2)和Al_(12)Mg_(17),断裂大多发生在Mg侧,在Mg侧的热机影响区与搅拌区交界处产生了较多的Al_(12)Mg_(17),是造成断裂的主要原因。
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关键词
搅拌摩擦焊
异种合金
金属间化合物
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Keywords
friction stir welding
dissimilar alloy
intermetallic compounds
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分类号
TG453.9
[金属学及工艺—焊接]
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题名穿孔型等离子弧焊接热-力耦合模型优化
被引量：7
- 2
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作者
胡庆贤
徐斌
王晓丽
付志伟
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机构
江苏科技大学江苏省先进焊接技术重点实验室
北京工业大学机电学院汽车结构部件先进制造技术教育部工程研究中心
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出处
《焊接学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期13-16,111,共5页
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基金
国家自然科学基金项目资助(51205176
51675249)
第60批中国博士后基金项目资助
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文摘
K-PAW的焊接过程是等离子电弧对被焊工件热与力的耦合作用.文中基于FLUENT软件,依据流体动力学理论,对穿孔型等离子弧焊接过程熔池、流场和小孔进行了热-力耦合模型分析,提出了随穿孔深度增加,能量和电弧压力二次变化的计算优化模型,使维持小孔壁面稳定的力同时作用在小孔内部和物理边界上,初步实现了穿孔型等离子弧焊接从开始到穿透工件及穿孔后焊接过程的数值模拟.计算结果表明,焊接时间为0.25 s时,熔池已开始熔化并出现下凹变形,穿孔型等离子弧焊接穿孔时间为2.15 s,焊接3.00 s后小孔和熔池达到稳定状态,与试验测得的穿孔时间吻合良好,在穿孔动态过程中穿孔形态吻合良好,熔合线走势基本相同.另外,在平行于焊缝的截面上观察,熔池内部易出现逆时针环流.
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关键词
穿孔型等离子弧焊接
小孔演变
流场
数值模拟
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Keywords
K-PAW
keyhole evolution
flow field
numerical simulation
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分类号
TG456.2
[金属学及工艺—焊接]
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题名不锈钢薄板激光焊焊缝缺陷检测与识别
被引量：6
- 3
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作者
孙露萍
闫志鸿
王俊涛
张方洲
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机构
北京工业大学机电学院汽车结构部件先进制造技术教育部工程研究中心
中国航空工业集团有限公司中国航空综合技术研究所
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出处
《热加工工艺》
北大核心
2021年第19期109-113,共5页
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基金
国家自然科学基金面上项目(51975015)。
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文摘
不锈钢薄板激光焊焊缝成形尺寸细微,焊接速度快、节拍快,人工进行焊缝缺陷检测已不适合,因此焊缝缺陷检测的自动化是必然趋势。构建了一套激光焊焊缝数字成像(DR)检测系统,并在DR检测图像的基础上研究了焊缝缺陷的自动检测与识别算法。首先设计焊缝和焊接缺陷检测系统,可靠地将焊缝和焊接缺陷从工件背景中分割出来,基于此又设计了焊接缺陷特征提取算法和缺陷类型识别算法,通过二叉树和逻辑回归分类可以将激光焊焊缝中的常见缺陷识别出来,识别正确率达到了工程化水平。
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关键词
不锈钢激光焊
数字射线
焊缝检测
缺陷检测与识别
逻辑回归
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Keywords
laser welding of stainless steel
digital radiography
weld inspection
defect detection and identification
logistic regression
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分类号
TG441.7
[金属学及工艺—焊接]
TG456.7
[金属学及工艺—焊接]
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题名基于深度学习的薄板TIG焊焊缝成形视觉检测
被引量：4
- 4
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作者
汲生鹏
闫志鸿
刘嘉
宫兆辉
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机构
北京工业大学机电学院汽车结构部件先进制造技术教育部工程研究中心
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出处
《热加工工艺》
北大核心
2022年第3期115-121,共7页
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基金
国家自然科学基金面上项目(51975015)
国家自然科学基金联合基金项目(U1937207)。
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文摘
焊接区的视觉图像含有丰富的熔池成形和焊缝成形信息,然而,由于焊接区的状态复杂、干扰因素众多,图像处理算法设计非常困难,很难实现工程化应用。利用深度学习技术中的卷积神经网络(VGG网络)实现了薄板TIG焊的熔透状态的检测。首先采用VGG网络构建了从熔池反面视觉图像判断熔透状态的模型,实现了未熔透、熔透和烧穿的可靠识别,准确率可达97.2%;在此基础上,又采用SSD网络构建了熔透状态下熔宽的检测模型,实现了反面熔宽的准确测量。此外,采用数据增强的方法模拟了不同的检测条件,使模型的适应性达到了工程化水平。同时构建了从正面熔池预测反面熔透的网络模型,解决无法直接从反面判断的情况,模型的预测准确率为96.7%,最后分析了误差出现的原因和提高准确率的方法。
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关键词
熔池检测
卷积神经网络
SSD网络
数据增强
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Keywords
weld penetration detect
convolutional neural network
SSD network
data enhancement
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分类号
TG441.8
[金属学及工艺—焊接]
TG409
[金属学及工艺—焊接]
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