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江苏省不锈钢管S30403 DN25法兰连接, 下料时对接边缘不平直,会使对接缝局部位置的横向收缩不能自由进行,收缩不均匀而产生焊接变形。不锈钢薄板焊接变形控制措施由上述焊接变形产生的原因分析可知,控制焊接变形也必须从控制焊接热输入量,以及改善工序施加外力及加工条件等方面着手。借鉴以往储罐罐底板焊接经验,将整个薄板结构适当地分成几个部件,分别加以装配焊接,然后再将这些焊好的部件拼焊成一个整体,可以使那些不对称的或收缩力较大的焊缝能自由地收缩而不影响整体结构,从而控制结构的焊接变形。zjdrzjyhzrj。
这种评片方法比较简单易行,但这种方法也存在一些问题:劳动强度大主观性强一致性差并且易出错。例如,由于人眼对底片局部黑度差的灵敏度与光亮探伤人员视力和视疲劳程度精神状况等密切相关,这就会由于光亮视力差别和探伤人员精神状况等因素而导致误判漏判,这些因素制约着射线检测技术可靠性和效率的提高,尤其是对要求比较高的船舶航天器高压容器危险构件等重要的大型焊接结构的影响更加突显。所以工业界对X射线底片的计算机辅助评定技术需求日益迫切。
江苏省不锈钢管S30403 DN25法兰连接, X射线底片焊缝上的缺陷影像与缺陷的性质大小位置和黑度分布密切相关,缺陷的影像分布特征必然是以上因素的综合表现,影像的黑度分布是影像性质的重要表现。不同性质的缺陷内在性质不同,气孔可认为内部不存在物质,夹杂物是不同于工件本体材料的物质等,这种不同产生了不同性质缺陷对射线的吸收不同,形成的缺陷影像黑度也就不同。在分析影像黑度特点时,应考虑影像黑度相对于工件本体黑度的高低和影像自身各部分黑度的分布特点。缺陷影像在射线照片上的位置,是缺陷在工件中位置的反映,这是判断影像缺陷性质的另一个重要特征。
对于所要实现检出的低对比度细长线缺陷,其对比度低,局部区域常被噪声湮没。笔者主要研究了如下三种线性低通滤波算子进行滤波降噪的效果:h=h=)h=通过测试得出,采用算子h和h时,细长缺陷信息有时被严重削弱甚至丢失,导致采用后续的缺陷检出流程无法X检出;h算子在一定程度上降低图像噪声的同时,能够很好地保留细长线缺陷信息。因此选用h算子对原始图像进行滤波降噪。焊缝区内外边缘检出对于螺旋焊缝钢管的焊接,通常采用双面埋弧焊,其焊缝区域在X射线成像后得到的图像中,经常会出现两个焊缝边缘,如图所示。
江苏省不锈钢管S30403 DN25法兰连接, 表SUS奥氏体不锈钢的化学成分质量分数/%)TableChemicalcomitionofSUSausteniticstainlesssteelmassfraction/%)CSiMnPSCrNi表SUS奥氏体不锈钢的拉伸性能TableTensilepropertiesofSUSausteniticstainlesssteel抗拉强度/MPa屈服强度/MPa均匀伸长率/%表点焊工艺参数TableWeldingparametersofspotwelds焊接电流/kA焊接时间/ms电极压力/M。
;?咖?,焊件与外部环境的热交换通过对流和辐射两种方式进行。根据Newton定律,通过对流换热损失的热量^=KTT))式中人为对流换热系数;[为环境温度。根据Stefan一Boltzman定律,通过辐射换热损失的热量为n^…,。補)式中:A为热辐射系数;a为StefanBoltzman常数。燥接前言随着经济的发展,地铁交通系统以其交通便捷性准时性载客量等X点在各大城市得到大力发展,对地铁车辆的需求越来越多。
网格划分时,为了保证计算精度且节省计算时间,焊缝及其附近的区域网格划分较细,远离焊缝区域的网格划分较粗。又由于模拟对象为对称结构,因此采用一半模型进行计算,这样可以大大节约计算时间。另外,在有限元模型中,对应于实际的焊接过程,定义焊接轨迹,参考线,焊接起始节点,焊接节点。数值模拟时,根据实际约束状况进行约束加载,即在焊缝中心线纵截面节点加载xyz三方向刚性约束即定义Ux=Uy=Uz=)。热源模型热源模型采用D双椭球热源模型,热流密度在前后半球区域内的分布可用下面两个数学公式来描述[]。
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。
