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冷模具钢渗扩氮复合强韧化研究

热加工工艺 1995年第3期24卷 3-6页

作者：徐维王莎莎徐凡娴王传雅大连铁道学院

研究了渗扩氮等温淬火对Ｃｒ７Ｍｏ３ＶＺＳｉ和Ｃｒ１２ＭｏＶ钢、渗扩氮冷待淬火对６０Ｓｉ２Ｍｎ钢的显微组织分布、显微硬度梯度曲线的影响．结果表明，Ｃｒ７Ｍｏ３Ｖ２Ｓｉ和Ｃｒ１２ＭｏＶ钢制冷模具经渗扩氮等温淬火复合强韧化... 详细信息

研究了渗扩氮等温淬火对Ｃｒ７Ｍｏ３ＶＺＳｉ和Ｃｒ１２ＭｏＶ钢、渗扩氮冷待淬火对６０Ｓｉ２Ｍｎ钢的显微组织分布、显微硬度梯度曲线的影响．结果表明，Ｃｒ７Ｍｏ３Ｖ２Ｓｉ和Ｃｒ１２ＭｏＶ钢制冷模具经渗扩氮等温淬火复合强韧化及６０Ｓｉ２Ｍｎ钢冷模具经修扩氮冷待淬火复合强韧化处理后的使用寿命显著提高。

关键词：模具钢渗扩氮复合强韧化显微组织

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工具钢B-Ti共渗表面强化的试验研究

热加工工艺 1991年第2期20卷 25-27页

作者：魏大钧大连铁道学院

本文对高碳钢、合金工具钢进行了B-Ti共渗试验,对B-Ti共渗层的化学成分、相结构及显微组织进行了分析,对B-Ti共渗层的性能进行了测定。B-Ti共渗与渗B相比较,B-Ti渗层具有高的硬度和耐磨性,可以应用于刀具和模具。

关键词：工具钢硼钛共渗组织耐磨性

热浸镀ZA33－3／碳钢双金属界面特性的研究

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特种铸造及有色合金 1996年第2期16卷 9-12页

作者：陈美玲葛继平姜守本大连铁道学院

研究了经熔剂法和钝化法预处理的碳钢热浸镀ＺＡ３３－３合金工艺及及ＺＡ３３－３／碳钢双金属界面特性。结果指出，两种预处理的碳钢均可涂挂上ＺＡ３３－３合金涂层，且界面处产生了Ｆｅ、Ａｌ、Ｚｎ等原子的互扩散，并形成了新的化... 详细信息

研究了经熔剂法和钝化法预处理的碳钢热浸镀ＺＡ３３－３合金工艺及及ＺＡ３３－３／碳钢双金属界面特性。结果指出，两种预处理的碳钢均可涂挂上ＺＡ３３－３合金涂层，且界面处产生了Ｆｅ、Ａｌ、Ｚｎ等原子的互扩散，并形成了新的化合物相，双金属界面属冶金结合。

关键词：熔剂法钝化法热浸镀界面特性碳钢

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Si-Mo耐热铸铁热疲劳性能的研究

热加工工艺 1991年第4期20卷 38-39页

作者：姜守本郑黎明丁立英杨建明大连铁道学院

本文以玻璃模具的选材为前提,在80～950℃温度范围内对Si-Mo耐热铸铁的热疲劳性能进行了测试,着重分析了C、Si、Mo等合金元素、蠕化率和不同石墨形态对材质热疲劳性能的影响。结果表明,C、Si、Mo等元素能提高材质的热疲劳性能;蠕化率越... 详细信息

本文以玻璃模具的选材为前提,在80～950℃温度范围内对Si-Mo耐热铸铁的热疲劳性能进行了测试,着重分析了C、Si、Mo等合金元素、蠕化率和不同石墨形态对材质热疲劳性能的影响。结果表明,C、Si、Mo等元素能提高材质的热疲劳性能;蠕化率越高,其热疲劳性能越差;球状石墨的热疲劳性能最好、蠕虫状石墨的次之,片状石墨的最差。为玻璃模具的选材在热疲劳性方面提供一定依据。

关键词：合金耐热铸铁热疲劳玻璃模具

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机车柴油机运动副的磨粒磨损及预防措施探讨

润滑与密封 1995年第6期20卷 32-36页

作者：江亲瑜大连铁道学院摩擦学研究室

在对磨粒磨损进行了系统的理论和试验研究基础之上,本文以机车柴油机为例,阐述了三体磨粒磨损的普遍性及预防的重要性,对其运动副润滑特点和磨粒污染源进行了分析,指出了“磨粒效应”的微观机理及由此引起的常见故障。依据大量的试验结... 详细信息

在对磨粒磨损进行了系统的理论和试验研究基础之上,本文以机车柴油机为例,阐述了三体磨粒磨损的普遍性及预防的重要性,对其运动副润滑特点和磨粒污染源进行了分析,指出了“磨粒效应”的微观机理及由此引起的常见故障。依据大量的试验结果,获得了磨粒性质对磨损的影响规律,据此提出了几条降低柴油机磨粒磨损的可行途径。

关键词：磨粒磨损机车柴油机耐磨性铁路

基于C3F-YOLOv5的轻量化列车车底螺栓检测方法研究

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铁道科学与工程学报 2024年第8期21卷 3455-3468页

作者：董华军韩华豫李籽骁朱晔李金金大连交通大学机械工程学院辽宁大连116028 大连交通大学自动化与电气工程学院辽宁大连116052

提高目标检测在列车车底复杂背景下螺栓的识别精度及检测速率,对于提高列车行驶安全性具有重要意义。为高效检测螺栓,提出一种基于C3F-YOLOv5的轻量化列车车底螺栓检测方法。使用自行设计的履带式车底检测机器人获取车底螺栓图片,并混... 详细信息

提高目标检测在列车车底复杂背景下螺栓的识别精度及检测速率,对于提高列车行驶安全性具有重要意义。为高效检测螺栓,提出一种基于C3F-YOLOv5的轻量化列车车底螺栓检测方法。使用自行设计的履带式车底检测机器人获取车底螺栓图片,并混合自行搭建的模拟平台螺栓图片与真实的列车车底螺栓图片作为最终数据集。将C3模块中的Bottleneck结构替换为Faster_Block结构,改进为C3F模块;并分别与FasterNet、GhostNet和MobileNetV3轻量化结构进行对比。此外,引入注意力机制CA模块,同时将原有损失函数L_(GIoU)替换为更为契合的L_(MPDIoU);使用SE模块和CBAM模块分别与CA模块进行比较,作为消融实验。最后采用LAMP分数的计算方法对模型权重参数排序,并将不重要的权重参数剪枝,作为新型模型压缩的方法。将最终模型压缩后的C3F-YOLOv5s网络模型分别与YOLOv4、YOLOv7、Mask R-CNN、RetinaNet进行对比试验。研究结果表明,在使用混合数据集的情况下,最终网络模型的平均检测精度达到了92.8%,检测速度达到了256.7 FPS。相较于其他4种经典的深度学习网络模型,改进后的模型检测效果更好,同时模型表现出较强的鲁棒性和泛化性能。该方法可在无法获得更多真实车底螺栓图片时,使训练后网络更加适应真实车底的情况,改进后的算法可以同时提高螺栓的识别精度和检测速度,可以为后续相关研究提供技术参考和理论支撑。

关键词：螺栓检测 YOLOV5 注意力机制损失函数模型压缩