如今,隧道掘进机 (TBM) 因其开挖速度高、对围岩影响小、安全标准高而在世界各地被广泛使用。岩体可钻孔性被视为评估 TBM 在节理岩体中性能的主要参数之一。可钻孔性是反映岩体和切削刀具之间相互作用的参数。本文旨在利用为利用从伊朗克尔曼输水隧道项目收集的数据(TBM 操作和地质参数)而准备的数据库来说明节理几何参数对可钻孔性的影响。为此,首先研究了影响可钻孔性的节理参数(方向、间距、持久性)。然后,使用总破裂因子(Bruland)和持久性分类来研究所有三个参数对可钻孔性的影响。结果表明,通过提高节理持久性也可以提高可钻孔性。此外,随着节理持久性的增加,破裂因子(K s-total )对可钻性的影响也随之增大。本文还根据对数据库的分析,提出了一个新参数,称为“岩石节理指数”(RJI)。基于 RJI 估算的可钻性值与实际钻进速度具有很好的一致性。
本研究将故障模式和影响分析 (FMEA) 方法应用于一家生产工业厨房产品的公司的机械加工车间,该公司的产品系列中有数百种主要产品和数千种半成品。车间内 12 台机器上安装的可编程逻辑控制器 (PLC) 卡可实时监控机器状态、产品和生产情况。借助机器中的 PLC 卡,数据被记录在中央计算机中,并获得有关机器运行的精确数据。在研究范围内,通过放置在机器上的卡片获取数据,获得了机器的运行状态、产能使用时间、机器的工作时间、仅为卧式车床夹紧零件的等待时间、空闲等待时间、工作时间和停机时间。企业中应用FMEA方法,根据不依赖操作员获得的数据,确定最常见的错误类型,并针对RÖS值大于100的错误确定和实施预防和纠正措施。在主体研究之外,还对机械加工企业最大的成本项目——切削刀具成本进行了分析,并对未应用FMEA的2021年1月和应用FMEA的2021年2月及3月的生产成本进行了比较和评估。
机床线性轴将切削刀具和工件移动到所需位置以进行零件生产 [1] 。典型的机床具有多个线性轴,它们的精度直接影响所制造零件的质量。然而,在机床的使用寿命内,新出现的故障会导致性能下降,降低精度和重复性 [2] 。进给驱动系统中的典型误差来源是系统组件(如导轨和循环球)的点蚀、磨损、腐蚀和裂纹 [3] 。随着性能下降的加剧,刀具到工件的误差也会增加,最终可能导致故障和/或生产质量下降 [4] 。然而,对性能下降的了解是难以捉摸的;对轴性能下降的正确评估通常是一个手动、耗时且可能成本高昂的过程。虽然机床性能评估的直接方法已经很成熟 [5] 并且对于位置相关的误差量化来说是可靠的,但这种测量通常会中断生产 [6] 。需要一种用于线性轴的在线状态监测系统来帮助减少机器停机时间、提高生产率、提高产品质量并增强对制造过程的了解 [7] 。监测线性轴组件状态的努力已经利用了各种传感器,例如内置旋转编码器 [8] 、电流传感器 [4] 和加速度计 [9,10] 。这些对线性轴状态监测的尝试在以下方面受到限制
摘要 — 在本研究中,为了阐明磨损机理和碳转移层对磨损的作用,对ta-C涂层在空气中以不同的滑动循环在200 o C下进行摩擦试验。在完成约2,000次磨合循环后,获得0.02的稳定状态摩擦系数。在稳定状态下,ta-C的磨损率随着循环次数的增加而降低。磨损率的这种下降被解释为在磨合过程中在配合材料上形成了碳转移层。通过拉曼光谱和非接触式显微镜分析了这些摩擦学特性的机理。1.介绍 类金刚石碳(DLC)涂层是sp 2和sp 3键合碳原子的混合结构。DLC 涂层因其高硬度、高电阻率和低摩擦系数而备受关注。这些特性有望广泛应用于干加工、发动机部件和切削刀具的耐磨涂层等。然而,DLC 涂层的这些摩擦学性能在高温下会迅速恶化,并在接触过程中产生摩擦热 [1]。在 DLC 系列中,非氢化四面体无定形碳 (ta-C) 是摩擦学应用的理想候选材料,因为其结构中具有较高的 sp 3 键,具有良好的热性能。
高性能碳化钨切削刀具由坚韧的钴基体制成,将坚硬的碳化钨颗粒粘合在一起;性能较低的刀具可以使用青铜等其他金属作为基体。 一些坦克装甲可能由金属基复合材料制成,可能是用氮化硼增强的钢,氮化硼是一种很好的钢增强材料,因为它非常坚硬,不会溶解在熔融的钢中。 一些汽车盘式制动器使用 MMC。早期的 Lotus Elise 车型使用铝 MMC 转子,但它们的热性能不太理想,Lotus 后来又改用铸铁。现代高性能跑车(例如保时捷制造的跑车)使用碳纤维转子,碳化硅基体具有高比热和导热性。3M 开发了一种预制铝基插入件,用于加强铸铝盘式制动钳,[7] 与铸铁相比,重量减轻了一半,同时保持了相似的刚度。3M 还将氧化铝预制件用于 AMC 推杆。[8] 福特提供金属基复合材料 (MMC) 传动轴升级。MMC 传动轴由碳化硼强化的铝基制成,可通过减小惯性来提高传动轴的临界转速。MMC 传动轴已成为赛车手的常见改装,可使最高速度远远超过标准铝制传动轴的安全运行速度。
Inconel 738 是一种镍基高温合金,由于具有抗疲劳、高屈服强度、耐腐蚀和热稳定性等优异性能,主要用于航空航天 [ 1-4 ] 和石油工业 [ 5 ] [ 6 ]。Inconel 738 高温合金的力学性能取决于微观结构参数,例如金属间化合物 γ ′ 相 (Ni 3 (Al, Ti)) 的体积分数以及 γ ′ 颗粒的尺寸、分布和形状[ 7-9 ]。然而,燃气轮机的发展导致使用温度越来越高,并且经常出现腐蚀问题 [ 1 , 2 ]。已经对不同的涂层进行了评估以增强腐蚀性能;例如,用于高温应用的涂层包括扩散和热障涂层 [ 10 ]。 Inconel 625 因含有高含量的铬、镍和钼 [11-13],保证了出色的耐腐蚀和抗氧化性能,被广泛用作腐蚀环境的涂层材料 [14]。Inconel 625 也是海洋环境和切削刀具的良好涂层 [15]。因此,可以预见,使用抗氧化涂层(如 Inconel 625)可以防止燃气轮机敏感部件受到严重损坏 [16]。在本研究中,通过横向激光熔覆在 Inconel 738 基材上涂覆了 Inconel 625 镍基高温合金。目前,有多种表面涂层方法可供选择,如机械法[17]、化学法[18-21]、溶胶-凝胶法[22]、氧化法[23,24]、渗碳法[25]、离子注入法[26,27]、热法[28,29]和熔覆法[30]。激光熔覆(LC)是一种先进的表面改性技术[31,32],常用于工业应用,例如
收稿日期:2017 年 1 月 X 日;修订日期:2017 年 2 月 X 日;接受日期:2017 年 3 月 X 日 摘要 增材制造 (AM) 因其高材料利用率和产品设计灵活性而受到越来越多的关注。WAAM 的特点是能够管理各种金属材料和高沉积速度。然而,它的形状精度低于通过其他 AM 工艺积累的形状精度,并且需要精加工作为后处理。此外,由金属组成的 AM 积累由于反复熔化和快速凝固而具有复杂的热历史。因此,使用 SUS316L 奥氏体不锈钢,其积累的微观结构中会发生树枝状生长。因此,与等粒结构相比,不锈钢的机械性能(例如延展性和屈服强度)是各向异性的。因此,我们在此提出了一种结合线材和电弧增材制造 (WAAM) 和精加工系统的新系统。在该方法中,当熔融金属凝固时,通过旋转工具进行精加工。使用新系统进行实验,以抑制 WAAM 累积产生的各向异性微观结构。作为旋转工具,使用切削工具和摩擦搅拌抛光 (FSB) 工具。进行微观结构观察和 X 射线衍射分析以评估累积的各向异性。使用新系统,可以抑制累积中的枝晶生长。通过将上述同时处理系统应用于 WAAM 沉积的最外层,预计可以通过表面改性提高疲劳强度并简化精加工工艺。 - 关键词:线材和电弧增材制造、定向能量沉积、X 射线衍射分析、精加工工艺、切削、摩擦搅拌抛光
极端光基础设施ERIC ERP项目经理极端光基础设施(ELI)极端光基础设施(ELI ERIC)是世界上最大,最先进的高功率激光研究基础设施。作为致力于多学科科学的国际用户设施,Eli提供了对世界一流的高功率,高级重复速率激光系统的访问权限,并启用了切削障碍研究以及突破性的技术创新。Eli Eric是一个单一的多站点组织,具有两个互补的设施,专门研究不同的研究领域:DolníB坡的Eli Bebinine(捷克共和国)(捷克共和国)和Szeged(匈牙利)的Eli Alps。Eli Eric DG的办公室正在寻找ERP项目经理,以监督组织的ERP系统的开发和实施。此角色对于推动多个阶段的成功实施,确保与战略业务目标保持一致至关重要。该职位是全职的,总部位于捷克共和国的多尔尼·巴伊(DolníB场)。您将做什么:作为ERP项目经理,您将负责监督ERP系统实施的完整生命周期。您将从头到尾领导该项目,与内部团队和外部供应商密切合作。您的角色将包括管理项目的目标,时间表,资源和可交付成果,以确保成功执行并与业务目标保持一致。您将确保项目的适当治理,并向指导委员会和高级管理层报告。该角色的主要活动是:
分支机构(B&C)是一种精确求解整数编程(IP)问题的流行方法。B&C是两种方法的组合:分支和切割平面。分支和结合通过划分和构造的策略将问题分为子问题,而切削平面方法通过增加有效的不平等程度来收紧这些子问题。B&C包含一系列决策问题,例如可变选择,节点选择和剪切生成。因此,其绩效在很大程度上取决于决策策略。核心B&C组件是切割平面方法,它通过引入额外的有效不平等,称为“切割”,从而增强了IP问题的线性程序(LP)松弛。添加切割可以实质上消除不可行的区域并提高效率。通常,切割被归类于该变量的完整性条件和由问题的基础组合结构引起的变量的完整性条件和组合切割所获得的通用切割。然而,由于平衡分离程序的计算成本与所产生的削减益处的挑战,在B&C中产生削减是一个微妙的过程。以幼稚的方式生成切割可以减少分支和结合的树的大小,但由于执行分离例程的时间并解决了枚举树中的LP松弛,因此可能会增加整体计算时间。因此,学习切割生成的熟练政策至关重要。在我们以前的工作[1]中,我们提出了一个机器学习框架,以增强旅行推销员问题(TSP)的次级消除限制的结构。在本文中,我们将此框架扩展到最大切割问题。
双向充电和“智能充电”可用于支持能量系统作为灵活性元素。“智能充电”旨在通过在网络招标低的时间内移动充电来使充电峰取得峰值。双向充电还允许电动汽车将过量的能量重新注入网络。在电力汽车电池中存储的能量的加固可以提高网络的稳定性,这减少了在额外的基础设施中进行昂贵投资或建立额外的储备金能力以管理切削边缘费用的需求。双向补给可以由家庭和能源群落使用,以增加光伏生产的自我消费(也称为“清洁消耗”)并运行充电峰。这两种技术通常将网络和能量系统卸载。双向充值通过临时存储多余的能量并在必要时将其重新注射到网络中,以支持可再生能量(例如风或太阳能)的整合。中午充电可以吸收最大光伏产生的大部分,因此避免或至少减少调整。可以在晚上和网络中暂时重新注射到电动车辆中的能量的一部分。更好地利用建筑物,遗址和企业中的能源生产以及网络中过量能源的重新注入会提高可再生电力生产的效率,并降低对进口的依赖。