5、激光焊接与铜 - 不锈钢管道钎焊的研究与优化

激光焊接与铜 - 不锈钢管道钎焊的研究与优化

在工业制造领域,金属连接技术一直是研究的重点。激光焊接和钎焊作为两种重要的金属连接方法,在不同的应用场景中发挥着关键作用。本文将深入探讨激光焊接结构钢型材以及铜 - 不锈钢管道钎焊的相关研究,分析不同工艺参数对焊接质量的影响。

激光焊接结构钢型材

激光焊接技术在结构钢型材的制造中展现出了巨大的潜力。研究人员通过激光焊接成功生产了结构钢型材,以下是具体的研究结果:
- 不同厚度型材的焊接效果
- 8mm 厚度 S355JR 钢型材 :实现了高质量的焊接,焊缝质量良好。
- 25mm 厚度型材 :采用双激光方法成功焊接,但存在一些缺陷。
- 微观结构与硬度分析
- 热影响区(HAZ) :检测到晶粒细化现象,并通过电子背散射衍射(EBSD)分析得到证实。
- 硬度分布 :熔合区(FZ)硬度最高,其次是热影响区,母材(BM)硬度最低。
- 缺陷分析与解决方法
- 缺陷类型 :厚型材焊缝中检测到气孔和焊接不足等缺陷。气孔出现在激光束路径末端,靠近焊缝中心,是由于激光功率过大导致;裂纹也出现在焊缝中心,是由于该区域热量供应不足引起。
- 解决方法 :可以使用更尖锐的攻击角度来纠正裂纹问题,但可能受设备/定位限制;也可以将两个激光束相对于底部钢

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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