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我国化工区安全生产应急管理体系研究

我国化工区安全生产应急管理体系研究

作者：韩浩天津大学

学位级别：硕士

安全生产事关人民群众生命财产安全、国民经济持续快速健康发展和社会稳定大局。近年来,我国化工园区迅猛发展,在为国民经济增长和社会发展做出巨大贡献的同时,园区重特大安全生产事故时有发生,严重威胁到园区及周边社区人民群众的生产... 详细信息

安全生产事关人民群众生命财产安全、国民经济持续快速健康发展和社会稳定大局。近年来,我国化工园区迅猛发展,在为国民经济增长和社会发展做出巨大贡献的同时,园区重特大安全生产事故时有发生,严重威胁到园区及周边社区人民群众的生产财产安全。化工园区具有发生重特大安全生产事故的现实性、可能性和连锁性,化工园区的生产、储存企业一旦发生重特大安全生产事故将对周围居民、环境造成灾难性影响,并且园区企业相对密集,使得某个企业若发生重大事故,如果处理不及时,很可能引发灾难性的“多米诺骨牌”连锁效应。未来10～15年仍然是我国化工行业的大发展时期,如果我们现在不能做到未雨绸缪,提前针对化工园区的安全生产规律、特点加以研究,采取切实有效的控制措施,那么今天的此起彼伏的矿难就有可能在各地化工园区上演。如何对化工园区进行合理规划,预防和控制潜在的重特大事故,确保化工园区的生产安全和社会稳定,实现化工园区安全生产管理长效机制,已成为我国各级政府、化工园区管理者等社会各界日益关注和必须解决的核心问题。本文以天津经济技术开发区化学工业区、上海化工区和海南洋浦开发区等化工园区在安全生产管理和应急体系建设情况进行了举例说明,分析了他们在区域安全规划、应急体制、应急机制、应急法制、应急预案、应急队伍及装备、应急培训与演练、应急救援信息平台和应急保障等环节存在的很多问题,查找导致应急救援工作各环节存在问题的根本原因,对我国化工园区区域应急体系建设的下一步工作进行了展望。

关键词：化工园区安全生产应急管理

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大功率LED驱动电源的设计与研究

大功率LED驱动电源的设计与研究

作者：韩浩青岛大学

学位级别：硕士

在全世界都呼吁节能环保的今天,作为绿色照明的典型,LED承担重要的历史使命和社会责任,引起全世界范围内一股绿色照明风潮。与传统照明相比,LED作为新兴的一代照明设备,具有低功耗、长寿命等优点。如何最大限度的发挥LED的照明优势,是... 详细信息

在全世界都呼吁节能环保的今天,作为绿色照明的典型,LED承担重要的历史使命和社会责任,引起全世界范围内一股绿色照明风潮。与传统照明相比,LED作为新兴的一代照明设备,具有低功耗、长寿命等优点。如何最大限度的发挥LED的照明优势,是驱动电源不可回避的难题。因此高效率、高功率因数的LED驱动电源是LED自身驱动的要求,也是全体LED行业永恒的追求。本文在论述大功率LED选题背景和驱动电源设计要求的基础上,综合分析了功率因数校正原理、准谐振反激变换器工作过程,原边反馈等关键技术,提出了一款面向白炽灯替代应用的大功率LED驱动电源的设计方案。针对驱动电源高功率因数的要求,本文在选择功率因数校正的时候,选择单级式有源功率因数校正,提出反激拓扑等效Boost拓扑实现功率因数校正功能,并且通过Saber2007进行仿真验证。针对高效率的要求,文章在分析了准谐振反激变换器工作过程的基础上,选择在振荡的谷底导通主开关,减小开关损耗,提高系统效率。针对方案的封装体积要求,恒流控制方式选择了较少元件的原边反馈控制方式,省去了光耦。在上述理论分析的基础上,以德州仪器(TI)公司的TPS92310为控制芯片,完成整体方案参数设计,其中主要包括反激谐振变压器的设计,漏感吸收电路的设计,主开关管的选择,以及输入级EMI电路设计。本文的最后对方案样机的重要波形和数据进行采录和分析。测试结果表明：电路结构简单,工作稳定可靠。实验结果证明,本文设计的面向白炽灯替代应用的大功率LED驱动电源是可行的。

关键词： LED 功率因数校正准谐振原边反馈

高分辨率卫星图像中建筑物与道路提取技术的研究

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高分辨率卫星图像中建筑物与道路提取技术的研究

作者：韩浩南京理工大学

学位级别：硕士

从遥感影像中提取相关地物信息是计算机视觉、模式识别与遥感领域被广泛研究的课题,拥有众多的应用场景,如地理数据库的构造、城市建设与规划以及灾害评估应对。但是,由于地物形状的多变性、颜色与纹理的复杂性和物体的遮挡,其自动提取... 详细信息

从遥感影像中提取相关地物信息是计算机视觉、模式识别与遥感领域被广泛研究的课题,拥有众多的应用场景,如地理数据库的构造、城市建设与规划以及灾害评估应对。但是,由于地物形状的多变性、颜色与纹理的复杂性和物体的遮挡,其自动提取技术要投入实际应用还面临许多问题。近年来,深度学习被广泛运用到遥感影像地物的目标识别或者语义分割任务中。深度学习强大的特征提取能力,提高了遥感图像任务的准确率。本文以卷积神经网络模型为基础,将其应用到遥感图像的建筑物提取与道路提取任务上,并针对建筑物与道路提取的相关具体问题进行了研究。本文主要分为以下三个部分:1.提出一种将注意力机制与特征提取网络相结合的模型,对遥感图像中建筑物与道路进行分割。卷积运算的局部感受野不善于建模远程上下文空间关系;此外,特征通道信息在深度卷积网络中也起着关键作用。本工作中,我们引入了两个简单而有效的网络单元,空间关系模块和通道关系模块来提取通道和空间上的长短程上下文信息,对不同通道特征的重要成度与不同区域特征的重要程度学习和推理。此外,我们针对道路狭长的特点设计了带状卷积多分支模块。定性以及定量的结果均表明了通道注意力模块与空间注意力模块可以提升原有模型的性能,能够自适应地对图像进行有效特征提取,抑制上下文无关信息。2.基于卷积神经网络的特征提取能力,目前建筑物提取已经实现了较高的检测精度。然而,很多有监督学习模型对建筑物边界信息没有加以约束,导致分割所得建筑物的形状不够规则。为此,引入了一种方向分支学习模块,该模块将被用于主动轮廓模型以实现对建筑物多边形轮廓的演化。从而实现更加规则的建筑物边界分割。3.针对卷积神经网络提取的道路中存在断连的问题,提出一个面向道路网状结构连通性的损失函数,主要思想是根据道路曲线在图像背景区域之间造成的分隔来衡量曲线本身的连通性。显然,若所提取曲线断连,所产生的缝隙会导致位于曲线两侧的背景区域连通;损失函数旨在抑制背景区域之间此类不必要的连通,从而抑制预测结果中曲线的断连。此外,损失函数还惩罚背景区域错误的断开,从而减少预测曲线图中假正例的产生。本文的实验结果表明,基于该损失函数的卷积网络改善了分割结果连通性,足以生成与其它当前最先进网络媲美的道路分割结果。此外,该损失函数可以不加修改地放置于任何现有的深度卷积网络中。

关键词：遥感图像图像分割卷积神经网络注意力机制主动轮廓模型连通性

解决问题是企业文化升级的关键着力点——以神东煤炭集团公司为例

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企业管理 2017年第5期 65-67页

作者：韩浩波神东煤炭集团公司

企业文化建设的难点不在于对其重要性的认识，而在于难以将之落到实处。神东煤炭集团遵循“建立问题导向-形成问题解决机制-深入解决问题”的路径，突出文化引领，积极探索企业文化与经营管理有机融合、与制度建设有效对接、与队伍建设... 详细信息

企业文化建设的难点不在于对其重要性的认识，而在于难以将之落到实处。神东煤炭集团遵循“建立问题导向-形成问题解决机制-深入解决问题”的路径，突出文化引领，积极探索企业文化与经营管理有机融合、与制度建设有效对接、与队伍建设紧密结合的有效方法和途径，引导员工对照文化理念找差纠偏，增进思想共识，助推组织变革和管理升级，有效推动了企业文化转化与落地。

关键词：解决问题企业文化升级转化落地神东煤炭

基于多源异构数据融合的大蒜产地溯源和品种鉴定研究

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基于多源异构数据融合的大蒜产地溯源和品种鉴定研究

作者：韩浩浙江科技大学

学位级别：硕士

中国大蒜产业发展迅速,作为一种重要的调味佐料和药用植物在国内外市场上的广泛应用,大蒜产地溯源和品种鉴别成为了当前研究的焦点。然而,现有方法存在着耗时费力、数据获取不充分、准确度不高等问题,这严重制约了大蒜产业的健康发展。... 详细信息

中国大蒜产业发展迅速,作为一种重要的调味佐料和药用植物在国内外市场上的广泛应用,大蒜产地溯源和品种鉴别成为了当前研究的焦点。然而,现有方法存在着耗时费力、数据获取不充分、准确度不高等问题,这严重制约了大蒜产业的健康发展。因此,迫切需要一种实时、快速、准确的大蒜产地及品种鉴别方法。本研究综合运用紫外可见光光谱、红外光谱、代谢组学和元素分析等技术,结合机器学习(Machine learning,ML)和深度学习(Deep Learning,DL)模型及数据融合技术,全面研究了大蒜的产地溯源和品种鉴别分类。研究结果如下:(1)采用了Savitzky-Golay平滑(SG)、多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction,MSC)和标准正态变换(Standard Normal Variate,SNV)三种方法对大蒜样本的紫外可见光、红外光谱数据预处理;利用竞争性自适应重加权采样法(Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS)和连续投影算法(Sequential Projection Algorithm,SPA)对原始数据进行特征提取,并建立了随机森林(Random Forest,RF)、支持向量机(Support Vector Classification,SVM)、XGBoost、卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和长短时记忆网络模型(Long Short-Term Memory,LSTM)用于产地分类和品种鉴别。紫外可见光光谱数据经SG-SVM、MSC-SVM、SNV-SVM模型处理后准确率达到100%;红外光谱数据经MSC-CARS-RF、SG-SPA-RF、MSC-CARS-CNN、SNV-CARS-CNN、SG-SPACNN、MSC-SPA-CNN模型处理后的准确率均有所上升,且其准确率最高,均为96.32%。(2)利用代谢组学技术研究了不同产地和品种大蒜的代谢物差异,构建了主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和偏最小二乘法(Partial Least Squares Discriminant Analysis,PLS-DA)模型,并采用机器学习和深度学习模型,构建RF、SVM、XGBoost、CNN和LSTM模型来进行分类鉴别。其中表现最好的是LSTM模型,在标准差标准化(Standard Scaling,SS)、最大最小归一化(MinMax Scaling,MMS)、SNV方法处理下的LSTM模型准确率均为100%。另外,对代谢组学数据进行差异代谢物分析,从不同产地和品种大蒜中分别筛选出了12和15种差异代谢物。(3)通过多元素分析技术结合机器学习和深度学习模型,进行了大蒜产地分类和品种鉴别研究。首先构建了PCA和PLS-DA模型对其进行分类,然后采用建立的RF、SVM、XGBoost、CNN和LSTM模型进一步评价。经过SS、MMS和SNV三种数据预处理方法处理后,LSTM模型在MMS数据预处理方法下的准确率达到100%。(4)利用低级、中级数据融合策略对紫外可见光和红外光谱数据集以及代谢组学和多元素分析数据集进行优化处理。发现低级数据融合下,基于代谢组学数据和元素分析数据模型的准确率基本达到了100%;然而中级数据融合下,准确率没有得到有效提升,模型准确率在预处理条件下存在不稳定的情况。相比于单一数据集建立的模型,低级数据融合策略在提高模型准确率和稳定性方面表现出更好的效果。本研究结果表明可以根据大蒜样品的光谱信息、代谢产物和多元素分析数据建立模型,以对其品种、产地进行快速判别。在数据处理和特征提取后,模型的性能得到了显著提升。此外,数据融合策略进一步增强了模型的准确性和稳定性,低级数据融合策略在提高模型性能方面表现突出。

关键词：光谱代谢组学元素分析数据融合机器学习

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基于BOC调制的导航信号捕获算法研究

基于BOC调制的导航信号捕获算法研究

作者：韩浩哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

二进制偏移载波调制信号是一种非常重要的调制信号,将要应用于未来的导航系统里面,目前GPS现代化信号和Galileo导航系统以及中国的北斗信号都决定采用BOC调制方式,该种调制方式具有比传统的BPSK调制方式更好的捕获性能以及抗干扰能力。... 详细信息

二进制偏移载波调制信号是一种非常重要的调制信号,将要应用于未来的导航系统里面,目前GPS现代化信号和Galileo导航系统以及中国的北斗信号都决定采用BOC调制方式,该种调制方式具有比传统的BPSK调制方式更好的捕获性能以及抗干扰能力。BOC信号具有宽广的应用前景,所以关于该技术的研究引起了国内外学者的普遍重视。论文的主要研究内容概括如下:在本文中,首先对BOC信号特征做了论述。通过分析该信号功率谱密度知道了该信号具有分裂的频谱;通过对这种信号的相关函数进行分析可知该信号有窄相关峰,拥有较高的跟踪精度潜力;对BOC调制和BPSK调制作对比分析,体现出BOC调制体制在信号特征上的优越性。随后,本文重点分析研究了新型卫星信号的捕获原理与方法,在该部分,列举了经常使用的BOC调制信号捕获方法,通过对这些捕获方法进行分析,针对将要应用于我国北斗导航系统中B3波段的BOC(15,2.5)调制信号的特点,构思了两种能够实现消除该调制信号多峰性的处理方法。两种算法都是通过在接收机本地产生一个辅助函数,将该辅助函数与BOC(15,2.5)调制信号自相关函数作和,重组卫星信号检测变量,可以实现完全消除BOC(15,2.5)信号自相关函数边峰,防止边峰干扰接收机对信号主峰进行捕获,有效提高了该调制信号的检测概率。通过仿真结果表明,这两种方法都能够达到预期目标。为了能够实现对处于低信噪比条件下的二进制偏移载波调制信号进行捕获操作,这里围绕着对于BOC信号的捕获方法以及如何实现快速提升信噪比增益的算法进行理论研究。能够实现提升卫星信号信噪比增益的主要方法是累积算法,在本文中,通过对传统GPS卫星信号的信噪比累积算法进行研究,并综合分析各种不同累积算法所存在的优点和局限性,得出差分相干积分最适合弱信号捕获;在相干积分算法和差分相干积分算法所结合的基础上,将相干积分法部分进行改进处理,提出一种新的算法,即重叠差分循环相干累积法,由于BOC调制信号特点,把该方法和自相关边峰消除算法相结合,改造成一种专门适合于微弱BOC信号的捕获方法。仿真结果表明,对低信噪比的BOC调制信号来说,新提出的这个方法具有优越的检测性能。在文章的最终部分对论文的研究内容进行了概况总结,并指明了该文章后续的研究方向。

关键词：二进制偏移载波无模糊合成相关函数重叠差分相干积分

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基于情景分析的城市暴雨内涝模拟研究

基于情景分析的城市暴雨内涝模拟研究

作者：韩浩西安理工大学

学位级别：硕士

在全球复杂的气候变化和城市化加快发展的背景下,城市极端暴雨天气事件频发,已经严重威胁到人们的正常生活和安全。对不同情景下城市暴雨内涝过程的模拟研究,为有关部门采取有效的城市防涝排洪措施提供重要的科学依据。本文以西安市碑... 详细信息

在全球复杂的气候变化和城市化加快发展的背景下,城市极端暴雨天气事件频发,已经严重威胁到人们的正常生活和安全。对不同情景下城市暴雨内涝过程的模拟研究,为有关部门采取有效的城市防涝排洪措施提供重要的科学依据。本文以西安市碑林区某区域为研究对象,利用ArcGGIS软件分析研究区域的地形数据,绘制排水管网概化图,基于SWMM模型建立地区城市内涝模拟模型,设计不同情景条件的城市内涝过程模拟,分析不同情景下城市内涝过程的流量变化过程和积水情况,为城市内涝应对机制的建立提供决策服务。本文主要研究成果如下:(1)建立了城市暴雨内涝模型。通过ArcGIS分析、实地调研和排水管网分布图等方法获取基础资料,基于SWMM模型建立内涝模拟模型。以一年一遇降雨模拟结果与实际区域路段的积水情况进行比较,发生内涝积水的路段与实际情况基本一致,验证模型具有良好的合理性。(2)基于情景分析的研究区城市内涝模拟。文中设计不同降雨重现期、不同降雨雨型和不同城市化水平三种情景,其中重现期的选取包括0.5a、1a、2a、5a以及10a等5种类型。从不同降雨重现期情景角度分析,径流系数随着降雨重现期增加呈现明显增大趋势,发生内涝的危险性增加;分析不同降雨重现期情景排水出口流量过程,重现期越长,洪峰流量越大且历时延长。选取雨峰系数r为0.3、0.4和0.5等3种不同情形的芝加哥雨型,结果表明雨峰系数越大会引起径流系数增大;相同的降雨重现期,三种不同雨型的管道超载情况基本一致;不同城市化水平情景下,城市化水平的增加速率和径流系数增加率相差不大。(3)不同降雨重现期情景下积水点模拟分析。模拟1a、2a、5a和10a四种重现期情景管网节点的溢流情况,五年一遇重现期甚至更高重现期情景的节点溢流流量更大;分析积水点流量和深度分布可知,主干路段内涝积水最严重;选择主要积水路段的典型积水点,分析发现,排水能力与管道的最大满流流量以及历时相关,可采取相应的措施改善管网。(4)基于综合集成平台的城市内涝模拟过程可视化。以知识图可视化、业务组件化和综合集成平台等为技术支撑,通过绘制研究区域排水管网知识图,实现管网中多个对象信息在线展示,并绘制相关流量变化曲线图,为用户提供决策服务。

关键词：城市内涝情景分析 SWMM 排水管网知识图可视化

结合FCN与条件随机场的道路场景分割模型的研究

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结合FCN与条件随机场的道路场景分割模型的研究

作者：韩浩武汉理工大学

学位级别：硕士

高级驾驶辅助系统(Advanced Driving Assistant System,i.e.,ADAS)是智能驾驶技术的关键部分,近年来得到了广泛关注和研究。ADAS的主要工作是借助车载传感器接收外界信号,结合导航仪地图数据,进行系统的运算与分析;其中道路交通信息的... 详细信息

高级驾驶辅助系统(Advanced Driving Assistant System,i.e.,ADAS)是智能驾驶技术的关键部分,近年来得到了广泛关注和研究。ADAS的主要工作是借助车载传感器接收外界信号,结合导航仪地图数据,进行系统的运算与分析;其中道路交通信息的获取与分析是该技术的关键。传统的方法基于图像处理,算法的好坏依赖于特征的选取。手工选取特征在于“巧”,能否选好合适的特征很大程度上依靠经验和运气,而且费力、费时,机器学习的方法在于“量”,即让程序本身从大量历史数据中学习经验和规律(特征和算法)。深度学习的发展给图像处理提供了新思路,其中卷积神经网络在图像识别、检测、分割等方面都发挥了重要作用。道路检测的主要任务是重建车道线,如果考虑交通标志、行人、车辆等目标时,涉及的检测量过大,本文在前人研究的基础上,结合全卷积神经网络(FCN)和条件随机场,对道路场景进行语义分割,从而替代多目标检测。论文的主要工作如下:一、本文提出了改进的基于FCN的语义分割模型。改进的地方有两点,其一是卷积网络的结构调整与相关参数的设置,其二是特征融合方式的改进。深度学习用于语义分割的主流方法是采用全卷积神经网络(FCN)对像素进行分类并重建分割图。本文分析了经典网络在道路场景分割上的不足,并从VGG16出发,裁剪卷积核大小和下采样的尺寸、减少卷积层个数,提出了新的分类网络结构,实验训练准确率达89%。此外,本文在FCN8s的两次特征融合的基础上,增加了pool2的融合点,最终形成FCN4s网络模型,总共完成三次特征融合和四次上采样,并通过实验对比了FCN32s、FCN16s、FCN8s、FCN4s的语义分割效果,经过定量评估,发现FCN4s的确具有更佳的性能。二、将条件随机场的算法融合到语义分割模型当中。经过FCN训练后的分割图已初具效果,但由于卷积网络缺少先验信息,没有对空间、边缘进行约束,导致分割结果略显粗糙,故本文采用条件随机场进行精调,用深度神经网络做特征提取,而概率图模型则用于图像精化。实验中采用了结合FCN与全连接随机场(CRF)的端到端处理方案,结果表明,融合条件随机场的算法的确改善了原有的模型的边缘细节,训练也更为快捷。

关键词：语义分割全卷积神经网络特征融合条件随机场深度学习

双金属机械复合管端部激光熔覆工艺及焊接接头性能研究

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双金属机械复合管端部激光熔覆工艺及焊接接头性能研究

作者：韩浩中国石油大学(华东)

学位级别：硕士

双金属机械复合管因为基材与覆层材料之间化学成分差别较大,且层间结合力较弱,在焊接过程中往往会产生层间脱落、剥离等现象,易导致接头焊接缺陷的产生及后续焊接的不可操作。因此,采用焊接方法将机械复合管管端由机械结合转变为冶金结... 详细信息

双金属机械复合管因为基材与覆层材料之间化学成分差别较大,且层间结合力较弱,在焊接过程中往往会产生层间脱落、剥离等现象,易导致接头焊接缺陷的产生及后续焊接的不可操作。因此,采用焊接方法将机械复合管管端由机械结合转变为冶金结合是现今解决机械复合管焊接难题的有效途径之一。目前,最为常见的管端焊接方法主要是TIG堆焊,但在试验研究中发现,其仍然存在稀释率大、焊接效率低及焊后管端变形大等缺点。而激光熔覆技术作为一种新型的表面改性技术,其具有热输入小、冷却速度快、涂层稀释率低及热变形小等特点。基于此,本文提出采用激光熔覆替代管端堆焊实现L415/316L机械复合管端部的冶金结合。目前高韧性耐蚀激光熔覆粉末研究仍不成熟,本文依据不锈钢机械复合管的材料成分,从现有市场粉末中挑选或配置出低硬度、高耐蚀的自熔性合金粉末和非自熔性粉末各一种,并通过微观组织结构分析和力学性能试验,对比研究自熔性合金粉末与非自熔性粉末激光熔覆试件的组织性能特点,确定出适合机械复合管端部激光熔覆的粉末类型,并对不锈钢机械复合管实施端部激光熔覆工艺,然后实施机械复合管的焊接。同时,依据复合管标准规范,对复合管焊接接头进行相关的显微组织分析、力学性能测试及腐蚀性能检测,综合评价该焊接工艺的适用性。研究结果表明,自熔性合金粉末A和非自熔性合金粉末B熔覆层均符合低硬度、高耐蚀的性能要求,两种粉末熔覆层均由平面晶、胞状晶、柱状晶和等轴晶组成,其物相主要由γ-Ni固溶体组成。其中,自熔性合金粉末熔覆层中C、Si元素含量较高,并固溶于γ-Ni固溶体中,熔覆层脆性较大,熔覆试样表现出较高的抗拉强度和抗冲击性能,但较差的抗弯性能;而非自熔性粉末熔覆层由于C、Si含量少,且合金元素种类多,塑韧性良好,其熔覆试样抗拉强度、抗冲击性能和抗弯性能均表现优良。熔覆试样拉伸断口SEM显示,自熔性粉末熔覆层为准解理断裂,属脆性断裂,而非自熔性粉末熔覆断口由大量韧窝组成,属韧性断裂。从组织结构、化学成分和力学性能三方面综合考虑,非自熔性粉末更适用于机械复合管端部激光熔覆。采用非自熔性粉末B和ENiCrMo-3焊材对L415/316L机械复合管进行端部激光熔覆和对焊焊接工艺试验,所获焊接接头各界面组织均结合良好,各界面区域均未产生脆硬组织,仅316L不锈钢侧热影响区受激光熔覆作用,在快速冷却过程中产生了少量的铁素体。力学试验结果表明,该焊接接头具有良好的抗拉性能和抗弯性能,其抗拉强度可达到530MPa,高于标准规范要求的514MPa,可以满足实际工程对于复合材料焊接接头的强度性能要求。晶间腐蚀试验表明,接头焊缝在沸腾的晶间腐蚀溶液中浸泡24h后,仍具有良好的弯曲性能,该焊接接头耐晶间腐蚀性能优良。端部激光熔覆工艺可以实现机械复合管的高质量焊接,且可应用于机械复合管焊接工程中。

关键词：机械复合管激光熔覆焊接工艺力学性能