压路机热处理工艺不当影响

通过对失效锥齿轮的材质检测、分析及现行热处理工艺技术评估,判明渗层和心部组织不良以及渗层硬度分布不合理是齿轮早期失效的主要原因。

 

对反谈回来的失效齿轮,维修人员进行了硬度和金相组织分析。硬度检查表明,有的齿轮共渗表层硬度为57HRC,心部硬度28HRC,均低于设计图样要求0金相组织检查表明.该齿轮的碳氮共渗浓度不足,以致共渗表面无一次氮碳化合物,次层无二次氮碳化合物的网状析出;重新加热滓火时的加热温度过低,导致心部存在大量未溶铁素体,使心部硬度大大降低;重新加热淬火时保温时间过长.致使齿轮硬化层严重脱碳,造成表层硬度降低。

 

针对锥齿轮失效的原因,可采取了以下几条措施:

(1)在齿轮加工过程中,加强对质量检查,并制作了该尺寸的检验量规,便于操作工人对该尺寸进行控制。

(2)改善从动齿枪加工工艺流程,增加内孔热处理后磨削工序。在没有立式内圆磨床情况下,可采用该工序外协加工的办法来实现。

(3)针对中央支座等相关件加工精度低的间题,加强加工机床的精度控制,严格执行工艺,重新设计制造了中央支座撞加工工装,提高零件的加工精度。并改进设计图样,对轴承支座尺寸21加注公差要求。

 

(4)研制简单、实用、操作方便的中央传动部件专用试验装置,以便于检查和调整齿面接触区。

 

(5)为改善热处理状况,根据现有条件,适当提高共渗温度和碎火温度、缩短出炉至淬火冷却时间、改善炉气循环、购置可控气氮加热炉的措施。同时改进设计,在设计图样中增加热处理技术要求,即对金相组织的要求,提高对热处理工艺的指导作用。

 

经过实施以上解决措施,驱动桥锥齿轮早期严重磨损失效的反馈明显减少,驱动桥质量明显提高,因而使得整机质量得到了进一步提高,经济效益和社会效益十分明显。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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