冲击功对低碳高合金钢冲击腐蚀磨损性能的影响

文章通过改变冲击功和试验时间,利用SEM与光学显微镜观察表面形貌和亚表层裂纹,研究了在冲击、腐蚀和磨粒磨损协同作用下冲击功对低碳高合金钢磨损性能的影响,以及不同冲击功下磨损失效机理随时间的变化。试验结果表明,在2.0J和2.7J冲击功下,材料主要表现为磨粒磨损;在3.5J冲击功下,材料表现为冲击磨损。同时,在各个冲击功下,材料的磨损机理在冲击应力的循环作用下随时间发生明显变化。     

几种纳米/PA6复合材料摩擦及加工性能研究

通过共混改性的方法制得纳米复合材料, 在MPX-销-盘式摩擦实验机上测试复合材料的摩擦性能,分析了各种不同的纳米粒子Al2O3, ZnO, SiO2对PA6复合材料摩擦性能的影响,同时研究了载荷对材料性能的影响以及在哈克流变仪(HAAKE)上的Al2O3/PA6复合材料加工性能的变化.结果表明:三种不同的纳米复合材料的摩擦性能得到了很大的提高,但当纳米粒子的质量含量大于6%时,材料的摩擦系数变化不大,比较而言,纳米SiO2粒子的PA6复合材料的摩擦性能最好.纳米粒子对复合材料的加工性能也有很大的影响,当复合材料中的纳米Al2O3质量含量为10%时,材料的转子扭矩力提高将近1倍.     

时效工艺对Cu-Ag-Zr合金电磨损性能的影响

对Cu-0．1Ag-0．18Zr合金时效后的电导率、显微硬度以及电滑动磨损性能进行了研究。结果表明：该合金940℃固溶1h后，在560℃时效可获得较高的电导率，在480℃时效可获得较高的显微硬度。时效前冷变形能大大加快第二相的析出过程，使合金综合性能显著提高。该合金经940℃固溶再经60％变形后，在480℃时效1h，其电导率和显微硬度分别可达85．6％IACS和HV131．2，而固溶后直接时效为81．3％IACS和HV116．1。在载流条件下，合金的磨损量随加载电流的增加而增大；磨损机制是以电蚀为主的电蚀、犁削和磨粒磨损。     

微波辐射合成季铵盐型阳离子淀粉絮凝剂

研究了季铵盐型阳离子改性淀粉絮凝剂的微波辐射合成.该工艺反应时间短、产率高、操作简便,同时有效抑制了副反应的发生,提高了产品纯度.讨论了诸因素对反应的影响,通过正交试验确定了反应的最佳条件为:氢氧化钠、2,3-环氧丙基三甲基氯化铵与淀粉的摩尔比1.4∶1∶2.2,辐射反应时间1.5 m in,微波功率280 W.     

改进二甲醚燃料润滑性能的研究

在国内首次研究了二甲醚(DME)燃料中加入不同种类和配比的润滑改进剂后两者的互溶特性、发动机排放性能的变化以及燃油系统偶件润滑性能和磨损的改进,从而为 DME发动机选择合适的燃料润滑改进剂提供重要依据.实验给出了3种润滑改进剂与DME的临界互溶温度曲线,可据此在不同季节和地区为DME发动机选择合适比例的不同润滑改进剂来使燃油系统获得足够润滑,同时保证润滑改进剂与 DME能完全互溶.实验结果表明:植物油作为润滑改进剂效果较好;DME中加入少量的润滑改进剂后不会使发动机的排放性能恶化.     

曲轴轴颈轮廓形状对轴承使用性能的影响

曲轴轴颈母线形状对轴承使用性能影响巨大，从工厂曲轴的实际使用情况出发，列出了几种常见的曲轴轴颈廓形在工作时与之相配轴瓦的实际磨损情况，初步分析了出现这种情况的原因；并运用弹性流体动力润滑理论对曲轴轴颈油膜厚度进行了计算，验证了实际使用时出现的结果．     

超高速铣削刀具的磨损机理

应用有限元法分析了超高速铣削刀具刀齿的受力和应力，并分析了超高速铣削刀具的热传导特点，根据刀具的受力和热作用分析表明，超高速铣削时最大主应力产生在刀具内周边处，且刀齿的受热过程为一个持续时间极短的热脉冲过程。在此基础上，讨论了超高速铣削刀具的磨损形式和过程．刀具的磨损形式主要有由机械摩擦引起的磨粒磨损、热脉冲应力和力脉冲应力引起的疲劳断裂及粘结磨损，并在刀齿根部产生最终断裂。     

W离子注入奥氏体不锈钢的微动磨损性能

采用金属蒸气真空弧离子源，在奥氏体不锈钢上注入金属W离子，研究了W离子注入对奥氏体不锈钢微动磨损性能的影响．结果表明，W离子注入后不锈钢的表面硬度提高了3倍；W离子注入能够显著改善奥氏体不锈钢的微动磨损性能，降低微动磨损面积．这主要归因于离子注入造成的表面强化，以及离子注入在基体表面产生的压应力．     

油润滑下WSi2/MoSi2复合材料的摩擦学性能

运用M 200型摩擦磨损试验机测定了WSi2/MoSi2复合材料与45#钢配副油润滑时的摩擦学性能,采用扫描电子显微镜分析了其磨损机理.结果表明:油润滑可明显改善WSi2/MoSi2复合材料的摩擦学性能,在80～120N时材料具有较好的摩擦磨损综合性能;在油润滑下,WSi2/MoSi2复合材料的磨损机理表现为点蚀磨损和磨粒磨损,偶件45#钢的损失主要归因于磨粒的切削作用.图6,参13.     

在线铁谱监测系统中的非平稳磨损趋势分析

在80组齿轮箱磨损试验数据基础上，以磨损严重度指数为参数，分析了磨损过程的非平稳性，并采用自回归—求和—滑动平均时间序列(ARIMA)模型对这个过程进行了趋势分析．通过差分算子和标准化的处理，将试验数据序列进行了平稳化处理，推导出描述非平稳磨损过程的ARIMA(4，1，1)模型的具体结构．结合齿轮磨损试验和Hodrick—Prescott滤子方法分析，发现这种算法的趋势分析精度比以前使用的算法提高了9．8％，而且实时性好，适合在线铁谱仪现场运行使用．