我們能否實現拋噴丸強化、質量和機器學習？

本文提出了汽車工業中另一個MFN問題和關于拋噴丸強化工藝的另一個專欄內容。在與歐洲主要汽車制造商任職的一位工程師進行了短暫交談后，我構思了本文的主題。

事實上，我們友好談話的主題是如何在大量生產的汽車行業更好地利用拋噴丸技術。這位工程師表示，他對此的看法并不明確，主要與合理優化拋噴丸強化技術，提高拋噴丸技術的性能有關；這對于賽車來說非常有效，但這并不是日常車輛的主要技術目標。

的確，我們可以研究和優化參數，使拋噴丸零件的疲勞強度增加zui大化(或幾乎zui大化)：這樣我們也可以考慮對拋噴丸件進行重新設計，使其質量更輕。但完整而平衡的系統重新設計意味著所有相關過程都需要進行審查和改變，這與工業生產的多方面約束相沖突。換言之，這種做法耗時過長，我們不能只局限于拋噴丸強化工藝及其應用。

為了提高拋噴丸強化工藝的有效性，使其成為設計過程的一部分，一個更為直接有效的方法是通過適當的方法檢驗工業生產中拋噴丸的質量。這意味著尋找有效方法來控制拋噴丸的Z終結果，確保其性能不會因大型生產而發生變化。

這也將進一步督促我們使用更具挑戰性的拋噴丸參數，獲得令人興奮的預期結果，推動工藝和Z終性能的逐步改善。

的確，這意味著我們必須同時開發準確、可靠和快速的質量控制方法，避免影響或降低生產速率。
如果將重點放在改善拋噴丸強化工藝，則必須特別強調檢查臨界點的殘余應力、處理后的粗糙度。

關于殘余應力，眾所周知目前有許多jing確的方法進行測量。但其中許多都需要去除物料，導致被測部件無法使用，甚至無法得到表面效果。X射線衍射至少在表面測量中沒有破壞性，但這一過程非常緩慢，不太適合生產線上應用。也許巴克豪森噪聲法更適合這類應用。

表面精加工呢？關于這一主題，光學非接觸法即使無法快速評估，但可能是有效的。在這兩種情況下，我們都需要合格技術人員正確解釋結果并做出決策。

我與這位汽車工程師談話的Z后一部分就是關于表面精加工，這一點非常重要，但今天我們可以通過數字技術、大數據以及所有與第四次工業革命相關的工具解決這一問題。

通過引入傳感器、算法、仿真和機器學習工具、提高拋噴丸技術在性能和質量方面的應用，進一步實現了工藝不斷改進，提高了生產速率。

他表示，也許他是個夢想家。好吧，這也許的確是一個夢想，但如果他的夢想很快成為現實，我也不會感到驚訝。