公开(公告)号：CN114410933B

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202210078908.9

申请日：2022-01-24

Applicant: 重庆大学

Inventor： 魏沛堂 ,  吴吉展 ,  刘怀举 ,  吴少杰 ,  林勤杰

IPC: C21D7/06 ,  C23C8/22 ,  C23C8/02 ,  C23C8/80 ,  C21D1/18 ,  C21D9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于预喷丸处理的渗碳层深度提升的方法，属于机械加工技术领域。本发明的方法包括以下步骤：喷丸工艺参数设计与确定、Almen试片喷丸强度准备，确认工艺参数、根据Almen试片测量的弧高度与时间关系曲线，确认喷丸强度及喷丸覆盖率所需时间，并进行相应的喷丸处理、对预喷丸处理后的零部件进行渗碳/渗氮‑淬火‑回火等热处理工艺处理。本发明的方法能使得硬化层深度大幅度提升，并且表面产生一定的硬度提升效果，从而有效的增加热处理效果，为抗疲劳设计制造提供技术支撑。

公开(公告)号：CN114410933A

公开(公告)日：2022-04-29

申请号：CN202210078908.9

申请日：2022-01-24

Applicant: 重庆大学

Inventor： 魏沛堂 ,  吴吉展 ,  刘怀举 ,  吴少杰 ,  林勤杰

IPC: C21D7/06 ,  C23C8/22 ,  C23C8/02 ,  C23C8/80 ,  C21D1/18 ,  C21D9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于预喷丸处理的渗碳层深度提升的方法，属于机械加工技术领域。本发明的方法包括以下步骤：喷丸工艺参数设计与确定、Almen试片喷丸强度准备，确认工艺参数、根据Almen试片测量的弧高度与时间关系曲线，确认喷丸强度及喷丸覆盖率所需时间，并进行相应的喷丸处理、对预喷丸处理后的零部件进行渗碳/渗氮‑淬火‑回火等热处理工艺处理。本发明的方法能使得硬化层深度大幅度提升，并且表面产生一定的硬度提升效果，从而有效的增加热处理效果，为抗疲劳设计制造提供技术支撑。

公开(公告)号：CN111324989B

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202010197216.7

申请日：2020-03-19

Applicant: 重庆大学

Inventor： 刘怀举 ,  张秀华 ,  吴少杰 ,  朱才朝 ,  魏沛堂

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/086 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于GA‑BP神经网络的齿轮接触疲劳寿命预测方法，它包括以下步骤：1、采集齿轮接触疲劳试验数据并归一化作为BP神经网络模型的样本数据；2、构建BP神经网络的结构；3、用遗传算法优化BP神经网络权值和阈值，对BP神经网络进行训练；4、计算预测精度评价参数决定系数 ，在满足设定值时获取优化权值与阈值；5、用测试样本集对建立好的GA‑BP神经网络进行测试。本发明与现有的基于物理模型的齿轮接触疲劳寿命预测方法相比，成本低、预测精度较高、无需依据失效机理推导，实现了齿轮(56)对比文件赵东波;陆金桂;姚灵灵.液压支架顶梁疲劳寿命的改进神经网络预测.矿业研究与开发.2015,(第12期),106-109.安艳秋,陈举华,张洪才.基于进化神经网络的齿轮可靠性预测.山东大学学报(工学版).2002,(第03期),227-231.张明月;王新云;夏巨谌;纪刚.基于BP神经网络和遗传算法的齿轮坯预锻件多目标优化设计.锻压技术.2010,(第06期),22-26.李战芬;韩意;刘彦臣;樊孝仁.基于神经网络遗传算法优化的曲轴疲劳寿命预测.中北大学学报(自然科学版).2016,(第04期),401-406.刘春艳;凌建春;寇林元;仇丽霞;武俊青.GA-BP神经网络与BP神经网络性能比较.中国卫生统计.2013,(第02期),173-176+181.余发山;康洪.基于GA优化BP神经网络的液压钻机故障诊断.电子测量技术.2016,(第02期),134-137+146.范晓东;邱波;刘园园;魏诗雅;段福庆.一种基于遗传优化的BP神经网络的测光红移估计算法.光谱学与光谱分析.2018,(第08期),2374-2378.李春生;李霄野;张可佳.基于遗传算法改进的BP神经网络房价预测分析.计算机技术与发展.2018,(第08期),144-147+151.张细政;郑亮;刘志华.基于遗传算法优化BP神经网络的风机齿轮箱故障诊断.湖南工程学院学报(自然科学版).2018,(第03期),1-6.吴志杰;孔凡敏;李康.基于遗传算法的BP神经网络的LED寿命预测模型.半导体技术.2018,(第05期),375-380.皮骏;马圣;贺嘉诚;孔庆国;马龙.遗传算法优化的SVM在航空发动机磨损故障诊断中的应用.润滑与密封.2018,(第10期),89-97.

公开(公告)号：CN111324989A

公开(公告)日：2020-06-23

申请号：CN202010197216.7

申请日：2020-03-19

Applicant: 重庆大学

Inventor： 刘怀举 ,  张秀华 ,  吴少杰 ,  朱才朝 ,  魏沛堂

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于GA-BP神经网络的齿轮接触疲劳寿命预测方法，它包括以下步骤：1、采集齿轮接触疲劳试验数据并归一化作为BP神经网络模型的样本数据；2、构建BP神经网络的结构；3、用遗传算法优化BP神经网络权值和阈值，对BP神经网络进行训练；4、计算预测精度评价参数决定系数 ，在满足设定值时获取优化权值与阈值；5、用测试样本集对建立好的GA-BP神经网络进行测试。本发明与现有的基于物理模型的齿轮接触疲劳寿命预测方法相比，成本低、预测精度较高、无需依据失效机理推导，实现了齿轮疲劳寿命的预测，提高了预测准确度，使用简单，为齿轮的设计制造提供新的技术手段。

公开(公告)号：CN111651921A

公开(公告)日：2020-09-11

申请号：CN202010490817.7

申请日：2020-06-02

Applicant: 重庆大学

Inventor： 刘怀举 ,  吴吉展 ,  林勤杰 ,  朱才朝 ,  吴少杰

IPC: G06F30/23 ,  G06T17/20 ,  G06F111/10 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了一种基于材料真实状态的喷丸强化表面完整性参数预测方法，包括以下步骤：1、根据材料实测的表面粗糙度数据点进行三维表面重构；2、依据硬度与屈服强度转化公式，将实测的硬度梯度转化为屈服强度梯度；3、依据X射线进行残余应力检测，将初始残余应力进行添加；4、利用赫兹接触理论计算单个弹丸撞击后的弹坑半径；5、依据覆盖率计算所需要的弹丸数目；6、以计算好的弹丸数目和重构好的材料真实状态的模型利用ABAQUS进行计算。本发明的技术效果是：在考虑材料真实状态下，预测不同喷丸覆盖率下的表面完整性参数，所获得的结果准确可靠，为不同弹丸直径、弹丸流量等工艺情况下的喷丸覆盖率的选择、使用提供依据。

公开(公告)号：CN111401623A

公开(公告)日：2020-07-10

申请号：CN202010168795.2

申请日：2020-03-12

Applicant: 重庆大学

Inventor： 刘怀举 ,  吴少杰 ,  张秀华 ,  朱才朝 ,  魏沛堂

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N3/12 ,  C21D7/06

Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络的喷丸强化表面完整性预测方法，它包括以下步骤：1、收集整理零件喷丸强化试验数据，通过分析喷丸强化过程中影响喷丸性能的工艺参数和表面完整性评价指标，确定表面完整性预测模型的输入输出参数。并对数据进行预处理；2、确定隐含层激活函数类型以及隐含层节点数，构建BP神经网络结构；3、通过遗传算法优化BP神经网络的初始权值和偏置，建立喷丸强化残余应力及表面粗糙度预测模型；4、根据精度评价参数R²，确定BP神经网络结构中的权值和偏置，5、运用训练好的满足精度要求的模型进行喷丸强化残余应力与表面粗糙度预测。本发明可以降低喷丸强化工艺的试验成本，并提高喷丸工艺的效率。