为了解决熔覆层表面气孔识别技术中耗时且准确度不足的问题, 文章利用深度学习技术中的语义分割网络提出了基于U-net神经网络识别熔覆层表面气孔的2BNC-Unet神经网络。通过引入Batch Normalization层以及串联注意力机制(CBAM)合理部署在神经网络中, 选取交并比(IoU)与Dice系数作为网络的评价指标。研究结果表明: 在测试集中, 2BNC-Unet网络的交并比与Dice系数分别为86.96%、86.42%, 相比U-net神经网络分别提高了7.65%、4.73%。同时为了验证该网络的性能, 选用SegNet、2BNC-Unet与U-net神经网络进行对比实验, 结果表明2BNC-Unet的分割效果不仅优于SegNet和U-net网络, 而且熔覆层表面的气孔细节能够被完整地分割。在深度学习技术中2BNC-Unet的分割速度和准确度都有了显著地提高, 气孔的分割为熔覆层的性能分析提供了帮助。

为探究灰铸铁表面激光熔覆镍基WC合金的最佳工艺参数，改善灰铸铁表面熔覆质量，避免因其选择不佳产生缺陷，利用高功率半导体光纤耦合激光器制备单道涂层，通过Leica光学显微镜对熔覆层几何特征进行测量，结合正交极差分析数据获取极差结果，并根据因素效应图分析工艺参数对几何特征的影响机制，通过稀释率和宽高比的等值线图及实际工程需求优化工艺参数范围进行优化选取，最后结合实际工程成本探究出最佳工艺参数。结果表明：三因素对熔覆层几何特征具有重大影响且激光功率为主要影响因素。最佳工艺参数为激光功率1 400 W，扫描速度5.8 mm/s，送粉速率15.5 g/min。最优工艺参数下熔覆层高度为1 540.5 μm，熔宽为4 680.5 μm，熔深为88.9 μm，稀释率为5.46%，宽高比为3.04，均满足实际需求。研究为工程实践提供了理论基础及参考依据。

为提升液压立柱27SiMn钢在矿井下的耐腐蚀性能，利用半导体光纤耦合激光器在27SiMn钢基材上进行铁基合金粉末多道搭接熔覆，对制得的铁基合金熔覆层横截面宏观形貌、显微组织、耐腐蚀等级和腐蚀机理进行研究分析。结果表明，在以稀释率为主要考虑指标，2 000 W的激光功率、15 g/min的送粉速率、6 mm/s的扫描速度和50%搭接率的工艺参数下，可以制得最佳稀释率和宏观形貌良好的熔覆层。熔覆层中上部生长的树枝晶具有明显的方向性，熔覆层的耐腐蚀等级相较于基材提升了2级，重度腐蚀区为晶间腐蚀，耐腐蚀性能相较于基材显著提升。研究对液压立柱修复强化工程实践具有重要指导意义。

粉末输送是影响同轴送粉喷嘴激光熔覆层形貌的主要因素。为了提高喷嘴外流场粉末流的汇聚效果，研究弹性恢复系数对粉末流的影响规律。结合实验室现有的四通道同轴送粉喷嘴建立了三维简化模型，基于气固两相流理论并通过Fluent软件，模拟计算了不同弹性恢复系数条件下的速度场、浓度场、焦距、粉斑尺寸。数值模拟结果表明：载气流量及送粉量一定时，随着弹性恢复系数的增大，粉末流速度略微增大，气流速度变化不明显，汇聚点浓度及焦距减小，粉末流汇聚斑点的尺寸增大。

为改进传统人工方法对熔覆区域裂纹检测耗时、准确率低的现状,提出了一种融合注意力模型的熔覆区裂纹自动识别方法,以便对裂纹进行标识和检测。基于U-net网络构造的熔覆裂纹语义分割网络存在对局部小特征提取能力不足的问题,而通过增加注意力模型(CBAM)层,提取特征空间和特征通道的权重信息,就可以对激光熔覆区微观裂纹进行实时的像素级标注和检测。实验结果表明:引入注意力模型的深度学习模型可使熔覆裂纹的识别和检测准确率提升2.7个百分点;融合注意力模型的网络在熔覆区域裂纹测试集上的准确率为79.8%。深度学习模型标注的准确度和速度均已超过人工标注,为激光熔覆裂纹的识别提供了有效方法。

本研究为了提高截齿的性能, 延长截齿的使用寿命。本实验使用大功率宽带半导体激光设备, 在42CrMo基材上制备了超硬复合材料, 获得了与基材紧密结合的高硬度, 高耐磨性熔覆层。研究结果表明: 熔覆层的硬度可达到855.6 HV0.3, 将基体硬度提高了3.45倍; 在基体的热影响区, 部分基体硬度可达到550 HV0.3; 熔覆层的摩擦系数与失重量均比基体的摩擦系数与失重量小, 提高了截齿的抗磨损性能; 熔覆层厚度可以达到1 351 μm; 当功率为3 500 W时, WC开始大量的熔解, 并与其他的元素相结合, 形成树枝状、块状的共晶物, 其成分主要是由Fe、Co、Cr、W等元素组成; 熔覆层中不同梯度元素含量的变化导致熔覆层各个梯度的性能出现差异, Fe、Cr、Si、W元素的改变是影响熔覆层中硬度变化的内在因素; WC颗粒周围存在微小的树枝状晶体, 有利于防止WC颗粒的脱落, 提高熔覆层耐磨性及硬度; 铁基碳化物涂层能够增强截齿性能, 减少截齿在应用过程中损伤, 延长截齿的使用寿命。

为了提高矿用截齿的性能和延长截齿的寿命, 实现截齿的激光熔覆批量加工。实验室搭建了用于批量激光熔覆截齿的硬件实验平台, 设计了激光熔覆工艺流程, 方案中采用半导体激光器在42CrMo基材上制备了高硬度, 高耐磨性的镍基WC合金熔覆层, 进行了该熔覆层的硬度、摩擦系数和厚度系列实验, 进一步分析了硬度曲线图产生波动等的原因。实验结果可知, 该实验设备和激光熔覆工艺适合于批量激光熔覆截齿, 该熔覆层的硬度平均值可达691.96 HV0.3, 与基体硬度相比提高了2.93倍。熔覆层的摩擦系数在0.35左右, 远低于基体摩擦系数0.55, 熔覆层厚度达到2 289.31 μm。基于镍基合金的激光熔覆设备及工艺, 可用于矿用截齿的激光熔覆修复与强化, 有效提升截齿的综合性能, 降低企业的成本。

针对汽轮机转子轴颈易损伤的问题, 采用2 kW半导体激光器进行同轴送粉的激光再制造Fe基合金试验, 以提升其表面性能, 解决失效问题;采用显微硬度计、气蚀装置与残余应力分析仪分别测试了再制造层的显微硬度、抗气蚀性能与残余应力。结果表明, 再制造层最高显微硬度为359 HV0.2, 平均显微硬度为353 HV0.2, 较基体提高20%, 再制造层的抗气蚀性能较基体提高了3倍以上。再制造层的表层两端的残余应力为压应力, 中部为拉应力, 从基体到热影响区逐渐升高;沿层深由再制造层至热影响区, 残余压应力先转变为拉应力, 再转变为压应力。另外由实验数据依据弹性力学的叠加原理, 提出了确定再制造层残余应力的反推法。

采用激光熔覆的方法在45#钢基体上制备了表面形貌良好的FeCrNiCoMn高熵合金涂层，为了研究该高熵合金涂层的抗高温软化性能，分别在550 ℃、700 ℃、900 ℃、1000 ℃、1160 ℃下对涂层进行了2 h的退火实验。用扫描电镜（SEM）、X射线衍射仪（XRD）和显微硬度计分别研究了涂层退火前后的微观形貌、相结构及显微硬度的变化。结果表明，熔覆态涂层组织为柱状树枝晶结构，主要由面心立方固溶体（FCC）和少量体心立方固溶体（BCC）构成，其平均显微硬度为540HV0.2。550 ℃、700 ℃、900 ℃退火后涂层的组织长大不明显，900 ℃退火后涂层BCC固溶体相衍射峰变得非常明显，1000 ℃和1160 ℃退火后组织逐渐长大，相转变为单一的FCC结构。合金涂层经过不同温度退火后，显微硬度呈现先增大后减小的趋势，在900 ℃退火后，涂层硬度最高为665HV0.2，说明该合金涂层在低于900 ℃时具有良好的抗高温软化性能。