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江苏省321与304不锈钢管的区别, 目前,很多学者的研究对象是线型焊缝,针对双壁双投影X射线对接管焊缝图像的研究甚少。Liao等[]采用多层感知器神经网络KNN和模糊C均值FCM)算法分别识别出焊缝边缘并提取缺陷部分等。但是由于X射线图像灰度的分布不均匀,采用背景拟合的方法往往会引入很多的噪声,在较低对比度的图像中很难准确定位焊缝区域。Lim等[]提出利用图像的灰度特性提出单壁单投影和双壁单投影的X射线图像中的焊缝区域。但是该方案对图像质量要求很高,且当图像中出现其他对象时方案可能失效。zjdrzjyhzrj。
焊接过程热源对工件的非均匀加热导致焊缝及邻缝金属的非均匀膨胀,进而引起焊接结构产生变形和内应力[]。室温时,残留于工件的变形残余变形)严重影响焊接结构的装配精度,甚至造成零部件的彻底报废;而残留于焊接结构的应力残余应力)是造成焊缝产生应力腐蚀,诱发产生冷热裂纹的主要因素[]。因此,预测焊接过程应力和变形的产生演变及终分布,对于X控制焊接结构的残余应力和变形具有重要的现实意义。本文基于三维热弹塑性有限元FEM)理论,采用数值模拟方法研究mm厚耐热不锈钢XCrNi)GTAW焊接过程的应力和变形,预测了焊接结构室温状态时的残余应力和变形的分布。
江苏省321与304不锈钢管的区别, 由于人工评定结果受多种主观因素影响,众多学者开展了大量的利用计算机自动识别对接管焊缝缺陷的研究[]。焊缝X射线图像自动识别技术中关键的一步是X评片区域的确定。对于ROIregionofinterest)区域的自动提取,是缺陷类型自动检测的重要基础。ROI区域的误提取,将极大降低缺陷类型自动判别的正确率。焊缝X射线图像ROI区域的自动提取及缺陷类型的自动判别存在较大难度,其主要原因在于X射线图像受多种因素影响,会引入多种类型的误差:)操作误差:由拍片时照射条件管电压管电流曝光时间)的设定以及遮光板的摆放位置引起;)仪器误差:前端传感器采集的图像含有大量噪声;)随机误差:生产线上钢管的移动,使得到的图像对比度较低。
原位TiC颗粒在母合金中分布均匀,在TiC含量较高的TiCSS强化钢的高倍显微组织中未观察到TiC颗粒团聚图d)。同时,OM观察到TiC颗粒大多呈多边形,颗粒直径为~μm。对TiCSS钢进行了TEM组织观察,结果如图所示。可见除了微米X的TiC颗粒外,还发现纳米X的TiC颗粒。其原因是,TiCSS强化钢熔铸后又进行了电渣重熔处理,在~℃的渣温下部分TiC颗粒溶于奥氏体中,在随后的水冷结晶器中有纳米X的TiC颗粒析出[,]。
江苏省321与304不锈钢管的区别, 表对比试验结果电压试验组合焊缝黑度母材黑度图电压试验组合原始数据图不同电压试验组合对应的焊缝黑度图不同电压试验组合对应的母材黑度按照检测要求,母材黑度范围为不大于,而焊缝黑度在左右为佳,分析图可得出,接近数值的为X组试验,而分析图可得出,按照母材黑度低于的要求,X组试验效果佳,以上两组分析取交集效果好的为X组试验,如图所示。从图看以明显看出焊缝两侧母材区域存在较多飞溅,而焊缝内部存在圆形缺陷,焊缝的清晰度与图kVM试验胶片图对比度均符合要求。
为保证底片评定的可靠性和稳定性,减少人工评定差异,本文焊缝X射线底片缺陷影像分布规律表现特征和专家经验,提出了运用模糊模式识别理论进行缺陷识别,并验证了系统的X性。本文不对焊缝和缺陷提取进行详细介绍,只论述焊缝缺陷的分类识别技术。X射线底片焊缝缺陷分类识别系统结构本文所建立的缺陷分类识别系统结构如图所示。由MXL型透射扫描仪对X射线底片实现数字化,将数字化图像输入计算机。对底片数字化图像进行图像处理,X提取出焊缝和缺陷边界。
试验方法用OlympusGX型光学显微镜观察组织;高能喷丸处理后将试样喷丸端沿轴向剖开进行磨制抛光,经Kroll试剂浸蚀后,用NovaNanoSEM型扫描电子显微镜SEM)观察试样的变形层;将喷丸表面用布抛光清洁后在D/Max型X射线衍射仪XRD)上进行物相分析,靶材为铜靶K=nm,采用石墨单色仪分离);在高能喷丸试样的变形层切取不同深度的试样,用离子单面减薄仪制成薄膜试样,用PhilipTECNAI型透射电子显微镜TEM)对轴向深度分别为,和m处的组织进行观察;用HV型显微硬度计对喷丸,min。
本文利用法国ESI公司开发的焊接X有限元分析软件SYSWELD,模拟了焊接速度对XCr马氏体不锈钢平板对接焊接头温度场的影响,为工程实际应用提供理论依据。有限元数值模型的建立数学模型的建立随着热源的移动,工件上温度场随着时间和空间不断发生剧烈的变化,同时伴随着填充材料及母材的熔化与熔池中发生相变时的潜热现象,因此,焊接温度场分析属于典型的非线性瞬态热传导问题[]。假设材料为各向同性材料,温度T可表示为空间坐标x,y,z)和时间t的函数。
