基于巴克豪森效应预测烧伤齿轮显微组织的变化

• 作者: 丁思源 刘柄显 郑海波
• 来源期刊: 无损检测
• 学科: 工学
• 关键词: 巴克豪森效应 自适应模糊神经网络 齿轮烧伤 微观组织
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 38-43
• 页数: 6页
• 分类号: TH878|TG115.28
• 字数: 4771字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11973/wsjc201905009

摘要

齿轮是机械传动的关键零部件,齿轮的磨削烧伤会影响其传动的稳定性和疲劳寿命.通过材料中马氏体含量的变化判定齿轮的烧伤程度,利用磁巴克豪森噪声检测装置对激光模拟烧伤齿轮进行测试,采集烧伤齿面的巴克豪森噪声信号;通过巴克豪森噪声信号的包络与切向磁场的关系曲线提取特征值(包括峰值,峰值位置,半峰宽),利用自适应模糊神经网络进行训练,建立材料马氏体含量的预测模型.试验结果表明,该方法具有检测和表征微观金相组织中马氏体深度的能力,同时可以避免激励频率对巴克豪森噪声信号输出的影响.通过拟合优度参数R2=0.9641和均方根误差RMSE=16.9817进一步验证了自适应模糊神经网络模型具有较高的准确性,可用于预测齿轮烧伤的程度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘柄显	北京工业大学精密测控技术与仪器工程技术研究中心	3	32	2.0	3.0
2	丁思源	北京工业大学精密测控技术与仪器工程技术研究中心	3	32	2.0	3.0
3	郑海波	北京工业大学精密测控技术与仪器工程技术研究中心	1	0	0.0	0.0