报告题目：热锻模具钢H13高温磨损规律及磨损量预测方法研究

报 告 人：陈彬

报告时间：2023年7月12日 16：10-18：00

报告地点：管工学院306会议室

报告对象：管工学院及全校感兴趣的师生

报告简介：

热锻模具是工业领域常用的工艺设备，由于长期在高温下承受反复的机械和交变载荷，极易发生磨损，影响其使用寿命，增加企业生产成本。为了解决这个问题，对热锻模具的高温磨损规律和磨损量预测方法开展研究意义重大。以热处理后的热锻模具钢H13开展实验研究，结果表明，在实验温度和压力范围内，材料的硬度随温度的升高而降低。平均摩擦因素随温度和载荷的增加整体呈现下降趋势，而磨损体积呈现上升趋势。根据试验数据，设计了基于修正Archard模型的预测模型和基于BP神经网络的预测模型，两种模型的预测精度均较高，在一定条件下，基于BP神经网络的预测模型效果更好。采用插值算法对数据进行增强后，BP神经网络模型的预测精度提高了2.11%，并且具有更好的稳定性。