汽車零部件失效分析技術(shù)研討會 優(yōu)爾鴻信檢測

時間：2023-08-16作者：優(yōu)爾鴻信檢測技術(shù)（深圳）有限公司瀏覽：90

每種機器零件都具有一定的功能或完成規(guī)定的運動、傳遞力、力矩或能量。當(dāng)零部件喪失預(yù)定的功能時，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，被譽為工業(yè)界的一把利器，是對運行中喪失原有功能的金屬構(gòu)件進行損壞原因分析研究的技術(shù)。其可以對各種金屬零部件的失效破壞進行抽絲剝繭、追本溯源，探索其失效原理，揪出引起失效的“罪魁禍?zhǔn)住?，給出預(yù)防的對策改善，從而減少或避免其再次的發(fā)生，提高產(chǎn)品的整體質(zhì)量和可靠性。

汽車由數(shù)以萬計零部件組裝而成，零部件是汽車發(fā)展的基礎(chǔ)和重要組成部分，其性能優(yōu)劣直接影響整車性能的優(yōu)劣。**零部件一旦出現(xiàn)質(zhì)量問題，會給駕乘人員帶來較大的安全隱患，因此汽車零部件檢測對整車安全性起著至關(guān)重要的作用。

汽車零部件失效分析，是研究汽車零部件喪失其規(guī)定功能的原因，特征和規(guī)律；研究其失效分析技術(shù)和預(yù)防技術(shù)，其目的在于分析零部件失效的原因；提出改進和預(yù)防措施，從而提高汽車可靠性和使用壽命。

2023年8月17日16:00，優(yōu)爾鴻信開展“汽車金屬零件失效分析”網(wǎng)絡(luò)研討會，邀請了優(yōu)爾鴻信材料領(lǐng)域技術(shù)負(fù)責(zé)人、中國機械工程學(xué)會失效分析分會FA*，詳細(xì)解讀各類失效分析的檢測方法及測試經(jīng)驗，并線上即時為您答疑解惑。直播間設(shè)有參與獎勵送不停，掃描二維碼進入直播間參與領(lǐng)獎。

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  詞條說明

• 檢測認(rèn)證怎樣選擇機構(gòu)呢

  隨著網(wǎng)絡(luò)信息的發(fā)展，人們是習(xí)慣性做什么都提前去網(wǎng)絡(luò)上查找。，同理檢測認(rèn)證服務(wù)也一樣。那么我們在做檢測認(rèn)證的時候要怎樣去選擇機構(gòu)呢？怎樣選擇合適的檢測認(rèn)證機構(gòu)1、 做過檢測認(rèn)證的朋友應(yīng)該都知道，很多出口認(rèn)證服務(wù)是需要第三方檢測機構(gòu)有對應(yīng)的授權(quán)的。比如美國的FCC認(rèn)證，歐盟CE認(rèn)證，ROHS認(rèn)證，薩特saber認(rèn)證等等，所以在選擇認(rèn)證機構(gòu)前授權(quán)要對機構(gòu)授權(quán)服務(wù)進行了解。2、不同的機構(gòu)價格不一樣，這個也

• 金屬材料檢測分析原理

  金屬材料的檢測和分析范圍包括機械性能、化學(xué)成分分析、金相分析、精密尺寸測量、無損檢測、耐腐蝕試驗和黑色金屬、有色金屬、機械設(shè)備和部件的環(huán)境模擬。金屬材料檢測分析原理：這五種元素通常是指錳、磷、硅、碳、硫，是鋼中重要、基本的元素，是區(qū)分普通鋼的品牌和質(zhì)量，其含量直接影響鋼的力學(xué)性能。金屬元素分析在冶金、鑄造、機械和礦產(chǎn)領(lǐng)域非常常見。實驗室配備了電感耦合等離子體**光譜儀(ICP-OES)、光譜儀

• 金屬零件失效分析技術(shù)分享 關(guān)注優(yōu)爾鴻信檢測

  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導(dǎo)致人身傷亡和財產(chǎn)的損失。人們在長期的生產(chǎn)科研實踐中認(rèn)識到，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，逐步形成了失效分析工程學(xué)的

• AI尺寸量測技術(shù)研討會 優(yōu)爾鴻信

  Metus?融合?Hex.Al?技術(shù)打開尺寸檢測新篇章探索影像測量與AI的無限可能，打造全新智能檢測體驗。針對復(fù)雜背景圖像抓邊難的問題，AI打破傳統(tǒng)方法的局限并識別出復(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)；針對缺陷傳統(tǒng)算法、檢測算法兼容性差的難點，融合AI技術(shù)強大的數(shù)據(jù)分析能力，能夠從大量數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征并進行有效的分類識別；針對缺陷樣本采集難的痛點，AI