基于机器学习的铝合金铸锭夹杂物的定量检测方法

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为解决人工检测铸造铝合金锭含渣量效率低、误差大的问题,在K模检测技术的基础上,提出基于机器学习的利用卷积神经网络和误差逆传播网络双网络结合的方式检测方法,实现对铸造铝合金锭含渣量定量化检测.首先利用卷积神经网络定性分析K模断口面是否含渣,再利用误差逆传播网络和滑动窗口对K模断口面进行特征提取和定量计算含渣量,最后利用非极大值抑制算法对检测结果进行优化和后处理.结果 表明,利用卷积神经网络判断K模断口面含渣与否的准确率为85.88%,能够较为准确地判断K模断口面是否含渣以及计算K模断口面的含渣量,满足生产实际的基本需求.
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通过向工业纯铝中复合添加微量Ti、Zr元素,研究了Ti、Zr合金化对纯铝微观组织、力学性能的影响.结果 表明,Ti、Zr元素复合作用下晶粒具有良好的细化效果,力学性能得到提高.当添加0.5%Ti+0.3%Zr时,组织细化效果最佳,材料的抗拉强度达到78.87 MPa,伸长率达到52.2%.
工业试生产了ZT740连铸坯,利用冷酸侵蚀法、钻屑化学分析法、氧/氮分析仪、扫描电镜+能谱分析等手段分别研究了连铸坯的组织和成分偏析,并分析了[N]、[H]、[O]气体含量,以及夹杂物的性质.结果 表明,铸坯低倍组织评级结果良好;[N]、[H]、[O]气体平均含量分别为65.45×10-4%、1.0×10-40%和21.48×10-4%,均达到高品质钻探钢管中气体含量的设计指标;此外,在连铸坯中,除P、S元素出现一定程度的偏析外,其他元素均呈均匀分布;铸坯中非金属夹杂物形貌为点状和球形,10 μm以下的夹
以钨铁粉、钛粉、石墨粉、高碳铬铁粉、铁粉等为原料进行粉末冶金烧结制备增强坯体,利用铸造烧结法制备(Ti,W)C表面增强铁基复合材料,利用X射线衍射、扫描电镜等对制得的试样进行组织及成分分析.结果 表明:热处理后,复合材料增强表面的相组成为α[Fe、Fe3W3C、(Ti,W)C和少量TiC;硬质相(Ti,W)C颗粒近球形,粒径小于1μm.增强表面层与基体结合良好,其洛氏硬度达到59.3HRC;经三体磨损性能测试,复合材料抗磨损性能是高铬铸铁基体的1.2倍.
为彻底解决某型履带式车辆轮毂铸钢件裂纹缺陷,实践运用了问题定位“排除法”,科学判断出轮毂铸钢件裂纹发生的根本性问题,进一步运用ProCAST铸造应力模拟仿真技术,对轮毂铸钢件结构进行应力模拟分析.结果 表明,模拟分析可预测出轮毂铸钢件裂纹缺陷的主要分布部位,通过对轮毂铸钢件优化工艺方案及相关试验验证,彻底解决了轮毂铸钢件的裂纹问题,保证了批量生产的顺利进行.
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通过成分设计、配料、熔炼、浇注等工序的有效控制铸造了钒钛灰铸铁制动鼓,研究了不同成分的钒钛灰铸铁制动鼓组织和性能变化.结果 表明,随着钒钛含量增加,石墨得到细化,石墨形态由A型向D型石墨转变;随着钒钛含量的增加,灰铸铁的强度和硬度增加,导热性能下降.碳硅钒钛含量进一步增加,会出现粗大厚片状或块状石墨,强度和硬度显著下降;可以通过控制灰铸铁中钒钛元素含量,提高其抗拉强度、硬度及导热性能.
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