金屬材料應(yīng)用非常廣泛,普遍應(yīng)用在醫(yī)療、汽車、建筑、電子、包裝等各行各業(yè)。這些材料制成的零件,失效直接關(guān)系到設(shè)備與產(chǎn)品的使用壽命及工程,一些重大的失效事件還會(huì)導(dǎo)致人身傷亡和財(cái)產(chǎn)的損失。人們?cè)陂L(zhǎng)期的生產(chǎn)科研實(shí)踐中認(rèn)識(shí)到,系統(tǒng)地研究各類金屬材料的零部件失效形式、影響因素、分析的方法和預(yù)防的措施,才能在創(chuàng)造產(chǎn)品、增加經(jīng)濟(jì)效益及確保方面獲得成功。優(yōu)爾鴻信在這些方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn),逐步形成了失效分析工程學(xué)的基本體系。
失效分析是一門綜合性的質(zhì)量系統(tǒng)工程,是一門解決材料、工程結(jié)構(gòu)、系統(tǒng)組元等質(zhì)量問(wèn)題的工程學(xué)。它的任務(wù)是,既要揭示產(chǎn)品功能失效的模式和原因、弄清失效的機(jī)理和規(guī)律、又要找出糾正和預(yù)防失效的措施。
失效分析一般應(yīng)包括五項(xiàng)內(nèi)容:1.判斷失效模式;2.界定失效缺陷;3.鑒定失效機(jī)理;4.確定失效起因;5.提出解決對(duì)策。
金屬材料零部件可以根據(jù)產(chǎn)品失效后的外部形態(tài),將失效分為過(guò)量變形、斷裂及磨損三類,這種分類方法便于從失效模式上對(duì)失效件進(jìn)行深入的分析和理解。
2024年4月17日,優(yōu)爾鴻信開展“金屬失效分析在電子/汽車零件中的應(yīng)用”網(wǎng)絡(luò)專題研討會(huì),邀請(qǐng)了材料金屬實(shí)驗(yàn)室技術(shù),在線詳細(xì)介紹失效分析在金屬材料中所起的重要作用,并即時(shí)為您答疑解惑。
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優(yōu)爾鴻信檢測(cè)‘IMC介紹及案例分享’技術(shù)研討會(huì) 即將開始
在電子組裝技術(shù)中,焊接起著連接和支撐電子組件和電路板的作用,其中良好的界面顯微組織是形成優(yōu)良焊點(diǎn)的保證,焊接可靠性直接關(guān)系著產(chǎn)品的功能實(shí)現(xiàn)及性能穩(wěn)定。在無(wú)鉛化的大背景下,焊接可靠性的問(wèn)題倍受關(guān)注,在焊接過(guò)程中,焊料與PCB基板上的焊盤會(huì)形成各種各樣的金屬間化合物(IMC),IMC的形成是焊接非常重要的一個(gè)過(guò)程,沒(méi)有IMC就無(wú)法形成有效的焊接。IMC的形成受焊料合金成分的影響,也受PCB基板所采用表
汽車零部件失效分析技術(shù)研討會(huì) 優(yōu)爾鴻信檢測(cè)
每種機(jī)器零件都具有一定的功能或完成規(guī)定的運(yùn)動(dòng)、傳遞力、力矩或能量。當(dāng)零部件喪失預(yù)定的功能時(shí),即發(fā)生了零件的失效。按一定的思路和方法判斷失效的性質(zhì)、分析失效原因、研究采取補(bǔ)救措施的技術(shù)和方法,統(tǒng)稱失效分析。金屬材料失效分析具有“工業(yè)界的福爾摩斯”之稱,被譽(yù)為工業(yè)界的一把利器,是對(duì)運(yùn)行中喪失原有功能的金屬構(gòu)件進(jìn)行損壞原因分析研究的技術(shù)。其可以對(duì)各種金屬零部件的失效破壞進(jìn)行抽絲剝繭、追本溯源,探索其失效
金屬材料的檢測(cè)和分析范圍包括機(jī)械性能、化學(xué)成分分析、金相分析、精密尺寸測(cè)量、無(wú)損檢測(cè)、耐腐蝕試驗(yàn)和黑色金屬、有色金屬、機(jī)械設(shè)備和部件的環(huán)境模擬。檢測(cè)金屬材料的范圍:1、碳鋼、低合金鋼、中合金鋼、高合金鋼、不銹鋼、工具鋼、粉末冶金鋼。2、鐵、鋁、鎳、鈦、鋅、電鍍材料、銅合金。3、 鋼材:結(jié)構(gòu)鋼、不銹鋼、耐熱鋼、高溫合金、精密合金、鉻、錳及其合金。4、金屬及其合金:輕金屬、重金屬、貴金屬、半金屬、稀土
AI尺寸量測(cè)技術(shù)研討會(huì) 優(yōu)爾鴻信
Metus?融合?Hex.Al?技術(shù)打開尺寸檢測(cè)新篇章探索影像測(cè)量與AI的無(wú)限可能,打造全新智能檢測(cè)體驗(yàn)。針對(duì)復(fù)雜背景圖像抓邊難的問(wèn)題,AI打破傳統(tǒng)方法的局限并識(shí)別出復(fù)雜背景下的邊緣和輪廓,提供較加客觀、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù);針對(duì)缺陷傳統(tǒng)算法、檢測(cè)算法兼容性差的難點(diǎn),融合AI技術(shù)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力,能夠從大量數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征并進(jìn)行有效的分類識(shí)別;針對(duì)缺陷樣本采集難的痛點(diǎn),AI
公司名: 優(yōu)爾鴻信檢測(cè)技術(shù)(深圳)有限公司
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