锡基巴氏合金具有较低的摩擦因数、良好的耐磨性及抗胶合性,已被广泛用作高性能轴承零部件表面的耐磨材料。为改善传统浇注锡基巴氏合金中存在的缺陷并减少材料浪费,采用激光熔覆技术在20钢基体表面熔覆锡基巴氏合金,并将其与采用静止浇注、离心浇注工艺制备的合金进行对比。对三种合金层的微观组织、元素分布、显微硬度、摩擦磨损性能及内部质量进行检测和分析,结果表明:激光熔覆锡基巴氏合金的微观组织小于传统浇注合金的微观组织,且沿沉积方向的微观组织呈明暗交替的带状分布特征;激光熔覆合金层的显微硬度高于静止浇注合金层的显微硬度,与离心浇注工艺的相近;在干摩擦条件下,激光熔覆锡基巴氏合金的摩擦因数较传统浇注合金的大,其磨损机制以磨粒磨损为主;超声波和着色渗透无损探伤结果表明激光熔覆锡基巴氏合金层内无明显缺陷,与钢背结合良好。

同轴送粉激光熔覆工艺的稳定性受诸多因素的影响,其工艺参数难以寻优。通过设计以工艺参数(激光功率、送粉速度、扫描速度)为输入、以反映熔覆层形貌和质量的特征参数为响应的中心复合实验,对比分析了响应曲面法的回归模型与神经网络对单道熔覆结果的预测效果。采用多目标优化算法NSGA-II对三个工艺参数进行优化求解。结果表明:采用优化后的参数进行激光熔覆的修复件表面硬度增大了17.11%,基体热影响区深度减小了13.90%,熔覆效率增大了6.10%。

Dvorak 等人提出的基于卫星云图的云型和云系特征的热带气旋强度估计方法已被世界气象组织推荐给全球使用。本文尝试从历史数据中自动发现典型的云型模式,实现Dvorak 模板图像的自动选取、匹配和识别。采用SOM 对12000 多幅红外云图进行聚类,采用提出的局部统计信息等特征,分析了某些距离作为相似性度量存在而只能发现球形簇的缺点;对不同的特征和相似性度量进行了对比试验,并分析了SOM 拓扑误差和量化误差。从实验结果可以看出,局部精特征有着最小的量化误差,但聚类准确度较低。原始图像作为输入特征时,有着较高的聚类准确度及拓扑保持度。局部统计信息特征比局部情特征量化误差大,但有着更高的聚类准确度。这些结论为采用无监督聚类方法来发现云型模式并找到最佳的特征和较好的相似性度量以取得更好的结果提供了重要的参考,也有助于避免目前云图自动化分析研究中对特征和度量选取的随意性。