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1.
为对比揭示定、变载弯曲疲劳钢丝绳断裂机理及磨损演化特性,运用自制钢丝绳弯曲疲劳试验机开展钢丝绳定载、变载弯曲疲劳试验,通过人工拆股统计法和VW-9000系列高速度数码显微系统对比研究钢丝绳断丝分布、断丝数、断口和磨痕形貌等断裂机理,对比分析钢丝绳未断钢丝和断丝的磨痕尺寸演化特性. 结果表明:与钢丝绳定载弯曲疲劳相比,变载弯曲疲劳钢丝绳断丝出现较晚,芯股、螺旋股外层断丝数分别较多、较少,芯股外层钢丝断口挤压变形较大,芯股各层钢丝断口裂纹扩展区占比较低,芯股和螺旋股的各层钢丝磨痕尺寸总体较小,钢丝绳更易达到报废水平. 相似文献
2.
将萃取与回流相结合, 建立了一种处理航空润滑油中磨损金属的新方法, 并用MPT全谱仪对磨损金属含量进行了同时检测. 该方法基本上实现了样品处理的全自动化,克服了常用方法的部分缺点, 对Zn, Cd, Cu, Fe和Pb的检出限(3σ)分别为0.084, 0.043, 0.022, 0.052和0.064 μg/g; 相对标准偏差均小于5%(n=5); 回收率为94.5%~107.4%. 对3个润滑油样品的检测结果令人满意. 相似文献
3.
4.
稀土对38CrMoAl钢软氮化层抗冲蚀磨损性能的影响 总被引:4,自引:1,他引:4
研究了稀土元素对38CrMoAl钢软氮化层抗冲蚀磨损性能的影响. 结果表明: 与软氮化相比, 稀土软氮化提高了38CrMoAl钢的抗冲蚀磨损性能, 同时提高了软氮化层的硬度以及钢的冲击韧度. 由于软氮化时稀土的渗入, 改善了渗层组织, 从而提高了38CrMoAl钢的抗冲蚀磨损性能和机械性能. 扫描电子显微镜对冲蚀磨损试样表面形貌的观察发现, 普通软氮化层的磨损特征为塑性变形形成的犁沟剥落, 并伴随着萌生横向裂纹, 有大块磨屑剥落; 而稀土软氮化层则为塑性变形形成的犁沟剥落. 相似文献
5.
6.
偶联剂对钛酸钾晶须/双马来酰亚胺树脂摩擦磨损性能的影响 总被引:8,自引:0,他引:8
研究了不同偶联剂及钛酸钾晶须添加量对钛酸钾晶须 /双马来酰亚胺树脂复合材料的摩擦磨损性能的影响 .结果发现 ,钛酸钾晶须能明显提高复合材料的耐磨性 ,晶须的加入使材料的磨损率得到显著降低 ;钛酸钾晶须对材料具有一定的润滑性 ,添加晶须后材料的摩擦系数与树脂基体基本相当 ;偶联剂对复合材料的摩擦系数影响不大 ,但是合适的偶联剂对材料耐磨性的提高则具有明显的作用 .晶须添加量较低时 ,复合材料的磨损机理主要为较严重的粘着磨损 ,晶须添加量较高时 ,疲劳磨损占主导地位 . 相似文献
7.
分形理论及其在高分子科学中的应用 总被引:6,自引:0,他引:6
介绍了分形的基本概念,分形维数的定义及计算方法,讨论了近年来分形理论在高分子科学研究方面的一些应用,内容主要包括高分子溶液、高分子材料的磨损,断裂及界面,高分子结晶过程、导电高分子等。 相似文献
8.
煤气化黑水处理系统管道由于其流体介质高含固体颗粒和腐蚀性介质,且工作在高温、高压差环境中,极易受到冲蚀磨损和腐蚀的耦合作用而失效,影响其服役寿命. 采用计算流体力学(CFD)方法数值模拟研究了煤气化黑水处理系统固-液两相流管道的冲蚀磨损行为和机理,以及流体介质速度和固体颗粒粒径对管道冲蚀磨损的影响规律,并分析了盲通管和涡室结构对弯管冲蚀磨损行为的优化改善效果. 研究结果显示,煤气化黑水处理系统管线的冲蚀高危区主要分布在弯管外拱和变径管等结构突变区域;管道冲蚀磨损行为与其内部流体的运动和颗粒冲击特性有关;管道的冲蚀率均随着流体速度的增加而加剧,而粒径对弯管和变径管冲蚀率的影响并非单调关系,这与颗粒受力作用有关;弯管优化分析显示,涡室结构可以降低弯管的最大冲蚀率,减缓弯管的冲蚀磨损. 相似文献
9.
采用球磨的方法实现了在钢球表面制备大面积连续的石墨烯薄膜,考察其随球磨时间变化,石墨烯薄膜在钢球表面的包裹程度、形貌变化、结构演变过程、结合性能及摩擦学性能. 研究表明:随着球磨时间的增加,石墨烯在钢球表面团聚减少,包裹更加均一,结构趋于有序;当球磨时间达到50 h时,在钢球表面形成分布均匀且大面积连续的石墨烯薄膜,使与含氢类金刚石碳薄膜组成配伍的平均摩擦系数从裸钢球的0.043降至0.022,磨痕深度和宽度都显著降低. 经胶带粘取100次或乙醇中超声清洗30 min后球磨制备石墨烯薄膜仍然粘附于钢球表面,在氩气环境下石墨烯薄膜表现出优于钢球的摩擦磨损性能. 相似文献
10.
铁谱法是用于装备故障诊断的1种重要方法,其中铁谱法的重点是铁谱图像的分析,即磨损磨粒分析. 卷积神经网络是当下最流行的深度学习算法之一,其广泛应用于图像识别领域,使得图像识别领域得到突破. 随着卷积神经网络的快速发展,磨损颗粒在智能识别方面的技术取得了重大的突破. 本文中首先简述了卷积神经网络与磨粒智能识别的发展历史,针对基于卷积神经网络的磨粒识别方法进行了从图像数据集处理到模型优化技术方面的介绍,并详细说明了这些技术在磨粒识别中的具体应用实例. 然后从现有网络和自设计网络两方面分类,整理了近年来卷积神经网络应用于磨粒智能识别的代表性文献,综述了这些工作所提出的模型结构和特点,分析并阐述了各个模型主要的识别原理,各个网络结构存在的优缺点,以及它们的数据采用情况等,并对未来磨粒智能识别的主要研究方向进行了展望. 最后肯定了卷积神经网络方法在磨粒智能识别方面的重要性,同时指出了基于此方法的磨粒识别模型的缺点,并提出了应紧跟图像识别领域的最新技术以促进磨粒智能识别水平提高等建议,对磨粒智能识别的发展具有一定的意义. 相似文献