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IFM易福门传感器的处理工艺有哪些?
发布时间:2020-06-28   点击次数:127次

    IFM易福门传感器的处理工艺有哪些?
    IFM易福门传感器由于弹性元件在毛坯锻造、机械加工、热处理、表面打磨、电阻应变计粘贴和加压固化等工艺过程中产生各种残余应力,随着时间和使用条件的变化不断松弛释放,而造成测力传感器的性能波动,主要表现在零点和灵敏度不稳定。
    为使IFM易福门传感器在生产过程中渡过初始不稳定期,采用工艺手段模拟各种使用条件进行试验,使其尽快稳定的工艺称为稳定性处理,也称人工老炼试验。测力传感器释放残余应力的稳定性处理方法,除制造工艺流程中常用的温度老化和电老化处理外,主要有两种方法,即热处理法和机械法。
    1、热处理法
    多应用于铝合金测力传感器,在毛坯加工成弹性元件后进行,主要有反淬火法、冷热循环法和恒温时效法。
    (1) 反淬火法
    国内也称深冷急热法。将铝合金弹性元件置于-196℃的液氮中,保温12小时后,迅速用新生的高速蒸汽喷射或放入沸水之中。因深冷与急热产生的应力方向相反而相互抵消,达到释放残余应力的目的。试验表明,采用液氮———高速蒸汽法可降低残余应力84%,采用液氮———沸水法可降低残余应力50%。
    (2) 冷热循环法
    冷热循环稳定性处理工艺为- 196℃×4小时/190℃×4小时,循环3次,可使残余应力下降90%左右,并且组织结构稳定,微量塑性变形抗力高,尺寸稳定性好。释放残余应力的效果如此明显,一是因为加热时原子热运动能量增加,点阵畸变减小或消失,内应力下降,上限温度越高,原子热运动越大塑性越好,越有利于残余应力释放。二是因为冷热温度梯度产生的热应力与残余应力相互作用,使其重新分布而获得残余应力下降的效果。
    (3) 恒温时效法
    恒温时效即可消除机械加工产生的残余应力,又能消除热处理引入的残余应力。LY12硬铝合金在200℃高温下恒温时效时,残余应力释放与时效时间关系表明,保温24小时,可使残余应力下降50%左右。
    2、机械法
    机械法稳定性处理,多在测力传感器电路补偿与调整和防护密封后,基本形成产品时进行。主要工艺有脉动疲劳法、超载静压法和振动时效法。
    (1) 脉动疲劳法
    将测力传感器安装在低频疲劳试验机上,施加上限为额定载荷或120%额定载荷,以每秒3~5次的频率进行5000~10000次的循环。可有效的释放弹性元件、电阻应变计、应变粘结剂胶层的残余应力,提高零点和灵敏度稳定性的效果极为明显。
    (2) 超载静压法
    理论上适用于各种量程,但在实际生产中以铝合金小量程测力传感器应用较多。
    其工艺是:在专用的标准砝码加载装置中或简易的机械螺旋加载设备上,对测力传感器施加125%额定载荷,保持4~8小时,或施加110%额定载荷,保持24小时,两种工艺都可以达到释放残余应力,提高零点和灵敏度稳定性的目的。由于超载静压工艺所用设备简单,成本低,效果好,为铝合金测力传感器制造企业广泛采用。
    (3) 振动时效 (Vibratory Sterss Reliering) 法
    将IFM易福门传感器安装在额定正弦推力满足振动时效要求的振动台上,根据称重传感器的额定量程估算频率,来决定施加的振动载荷、工作频率和振动时间。共振时效比振动时效释放残余应力的效果更好,但必须测量出测力传感器的固有频率。振动时效和共振时效工艺的特点是:能耗低,周期短,效果好,不损坏弹性元件表面,而且操作简单。振动时效的机理,目前尚无定论。国外专家提出的理论和观点有:塑性变形理论、疲劳理论、晶格错位滑移理论、能量观点及材料力学观点等。只是作出了不同程度的解释,但都没有充分的、有说服力的、的试验证明。
    IFM易福门传感器这些理论和观点往往是相互交叉的,所以可认为振动时效的机理是一个复杂的过程。经过振动时效的试验研究,有些专家倾向于用材料力学的重复应力过载的观点,解释振动时效的机理。即作用在弹性元件上的振动应力与其内部的残余应力相互作用,使残余应力松弛并释放。
    在动态称重中,IFM易福门传感器的受力状态很复杂,影响称量准确度的因素很多,其中速度和加速度的变化对称重传感器准确度的影响是最大的。在此,着重介绍如解决速度对称重传感器的影响问题。
    根据微积分最小二乘法的基本原理,以严格的统计理论为基础,采用科学而可靠的多元线性回归曲线拟合方法,通过反复试验和对大量试验数据的对比分析,确定了速度和称重传感器之间的函数关系及其各项经验系数,应用于高速预检称重系统中,在实际测量时根据速度的变化对称重结果进行修正,明显提高了高速称重数据的准确性,获得了比较满意的效果。
    IFM易福门传感器速度对称重结果的影响比较大,而速度和称重传感器之间到底有什么样的函数关系?我们通过反复试验,对试验数据做了大量的对比分析,确定函数关系中的各项系数,这一过程其实就是求取有关物理量之间关系的经验公式。从几何上看,就是针对每一种车型,选择一条曲线,使之与所获得的实验数据更好地吻合。普通的数据处理方法,如:图解法,逐差法和平均法是一种粗略的方法。而微积分上的“最小二乘拟合法”是一种比较理想的处理方法。这个方法以严格的统计理论为基础,是一种科学而可靠的曲线拟合方法。
    IFM易福门传感器高速称重系统的技术难度在于是如何解决高速动态称重准确度问题,动态称重尤其是在高速行驶过程中,称重传感器受力状态和影响因素是非常复杂,为了解决动态称重的准确性和稳定性问题,该系统在大量数值经验的基础上,集多种算法于一体,通过对动态称重系统的受力分析,建立动态称重的数学模型,对系统中的噪声进行分析,根据振动、颠簸、速度的变化等所产生的噪声的特点,用非线性数据拟合的方法识别和剔除低频信号中的噪声,从而得到稳定准确的称重传感器数据;应用数据平滑理论,对采集的重量信号进行平滑处理和数字滤波,对采集的数据进行多次线性修正,提高称重传感器准确度;建立多元化线性及非线性回归解析模块,采用扩充算法对系统误差加以修正,解决动态称量中车辆的速度、加速度对称重传感器准确度的影响,试验和实际应用表明该项目系统具有良好的动态称量性能。

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