磨粒磨损

磨粒磨损（精选4篇）

磨粒磨损 篇1

0 前言

铁谱分析技术是目前最经济而有效的设备状态监测与故障诊断的方法之一,通过对机械润滑油或液压油中微观磨损颗粒的分析可判断机器当前的工作状态。铁谱磨粒中除了正常磨粒之外,还存在着多种多样的异常磨粒,主要有严重滑动磨粒、切削磨粒、疲劳剥块、片状磨粒和球状磨粒,还有红色氧化物及其它非金属等。不同种类的磨粒对应着不同的磨损形式和磨损部位,通过对这些磨粒的种类识别,可判断机械的磨损情况。由于磨粒产生的复杂性、随机性等原因,目前磨粒识别与磨损诊断主要是依靠具有丰富经验的铁谱专业分析人员来进行人工分析。这就极大地限制了铁谱技术的发展与推广。因此,铁谱自动分析技术的研究就成了铁谱技术发展和应用的必由之路[1,2]。

1 神经网络在铁谱图像识别中的应用

铁谱的计算机图像分析技术是近年来研究的热点,它对磨损磨粒的显微图像进行分析以达到铁谱分析的目的[3,4]。以生物神经网络为模拟基础的人工神经网络在模式识别、聚类分析和专家系统等多方面显示出了新的前景和新的思路。近年来,神经网络已成为研究的热点,并取得了广泛的应用。

人工神经网络在模式识别问题上,相比其他传统的方法,其优势有:1)要求对问题的了解较少;2)可对特征空间进行较为复杂的划分;3)适用于高速并行处理系统来实现。

多层前馈神经网络又称BP(back propagation)网络,是人工神经网络的一种主要类型,也是目前广泛应用的神经网络模型。由于BP网络有处于中间位置的隐含层,并有相应的学习规则可循,可训练这种网络,使其有对非线性模式的识别能力。特别是它的数学意义明确、步骤分明的学习,更使其有广泛的应用前景。在诸多的神经网络分类模型中,BP网络结构简单,能够以任意精度映射样品,具有很好的泛化能力。而且训练收敛之后,进行识别时计算量较小,速度较快,因此得到非常广泛的应用[5,6,7,8]。

用人工神经网络解决实际问题时,首要的工作是收集样本数据。神经网络是靠学习样本来确定网络中的权值矩阵的值,一个样本是一组输入输出数据。为了使训练后的网络具有好的性能,所收集的数据应包括问题的全部模式[9]。本文选择了150张包含各种磨粒的铁谱图像,提取其磨粒的特征参数作为网络的输入,以磨粒的种类作为相应的输出。在图1所示的BP网络中,向量X=[x1, x2, ..., xn]为输入向量,在本文的磨粒识别网络中即为提取的磨粒特征参数的组合,包括形状大小参数、表面纹理参数、磨粒颜色参数和沉积方向以及铁谱图像背景颜色参数等;向量O=[o1, o2, ..., om]为输出向量,在本文的网络中对应于磨粒的种类,包括严重滑动磨粒、切削磨粒、疲劳剥块、片状磨粒和球状磨粒,还有红色氧化物及其它非金属等。

2 BP网络的训练过程及算法

三层BP网络的结构如图1所示。一般地,设BP网络的输入样本集为:

{(X,Y) X为输入向量,Y为X对应的理想输出向量}网络有n层,第h(1≤h≤n)层的神经元个数用Lh表示,该层神经元的激活函数用Fh表示,该层的联接矩阵用W(h)表示。

显然,输入向量、输出向量的维数是由问题所直接决定的。而网络隐藏层数和各个隐藏层神经元的个数则是与问题相关的。目前的研究结果还难以给出它们与问题的类型及其规模之间的函数关系。实验表明,增加隐藏层的层数和隐藏层神经元的个数不一定能够提高网络的精度和表达能力,在多数情况下,BP网络一般都采用三层网络[10]。

人工神经网络的训练过程是根据样本集对神经元之间的联接权进行调整的过程,BP网络也是如此。在开始训练之前,所有的权都应该用一些不同的小随机数进行初始化。“小随机数”用来保证网络不会因为权过大而进入饱和状态,从而导致训练失败;不同的小随机数可以用来保证网络正常地学习。

BP算法主要包含4步,这4步分为两个阶段:

a) 向前传播阶段:1) 从样本集中取一个样本(X,Y),将Xp输入网络;2) 计算相应的实际输出Op。

在此阶段,信息从输入层经过逐级的变换,传送到输出层。在此过程中,网络执行以下运算:

Op=Fn(...(F2(F1(XpW(1))W(2))...)W(n)) (1)

b) 向后传播阶段:1) 计算实际输出Op与相应的理想输出Yp的差;2) 按极小化误差的方式调整权矩阵。

这两个阶段的工作一般就受到精度要求的控制,在这里,取

undefined(2)

作为网络关于第p个样本的误差测度。而将网络关于整个样本的误差测度定义为

E=∑Ep (3)

根据有导师训练算法中应用最普遍的Delt学习规则,可得输出层连接权的调整公式为:

Δwpq=αoq(1-oq)(yq-oq)op+βΔw′pq (4)

其中wpq为倒数第二层第p个神经元到输出层第q个神经元的连接权;α为学习速率;oq为输出层神经元q的输出;op为倒数第二层神经元p的输出;β=0.9为动量因子;Δw′pq为前一次的连接权修改量。

隐藏层连接权的调整公式为:

Δνhp=αopk-1(1-opk-1)(wp1δ1k+wp2δ2k+...+

wpmδmk)ohk-2+βΔν′hp (5)

其中α为学习速率;β=0.9为动量因子;Δν′hp为前一次的连接权修改量。其它参数的意义可对照图2。图2中νph为第k-2层第h个神经元到第k-1层第p个神经元之间的连接权值,δpk-1为νph待求的权值调整量;第k-1层与第k层之间的连接权及其调整量都已经求得。

式4和式5中的β为动量因子,在这里取其为常量0.9;加入动量因子是为了避免网络在训练过程中陷入局部极小值而导致网络无法收敛。α为学习速率,以控制网络的训练速度。α越大,学习速度越快,但容易引起网络的振荡而导致网络发散;α过小则会导致训练速度太慢。由于在不同的训练阶段,训练速率对误差的影响不同,所以常用动态的α来调整训练速率。这里取初始的α为0.01,上调率lr_inc为1.05,下调率lr_dec为0.7。对于每一步权值调整,如果误差朝着目标方向减小,就上调学习速率,即α=(1+lr_inc)α;如果误差增加,且增加量大于规定的上限max_perf_inc,则α=(1-lr_dec)α下调学习速率,即,并放弃此次的权值调整。

设BP网络有M层,第h(1≤h≤M)层的联接权矩阵用W(h)表示,Δpwundefined表示误差反向传播过程中第h层的权矩阵修改量,则本文采用的BP算法可用如下伪程序表示:

3 磨粒的分步识别

在进行铁谱图像分析时,有八种待识别的磨粒:严重滑动磨粒、切削磨粒、层状磨粒、球形磨粒、疲劳剥块、链状铁系磨料、红色氧化物和黑色非金属。

磨粒特征参数对于各种磨粒的影响系数是不同的,每种磨粒都有其自身的最佳识别参数,如果对所有种类的磨粒都用所有的特征参数来进行识别,势必使各特征参数产生相互干扰,从而影响磨粒识别的速度和精度。因此,这里采用分步识别的方法进行磨粒识别:

a) 根据提取到的磨粒表面颜色均值、背景颜色均值和沉积方向等特征参数,对磨粒的材质进行识别,首先将磨粒分为铜质磨粒、铁质磨粒、链状铁系磨粒、红色氧化物和黑色非金属磨粒等五类;

b) 根据形状、纹理特征参数,对于铜质磨粒和铁质磨粒,再分为严重滑动磨粒、切削磨粒、层状磨粒、球形磨粒和疲劳剥块等五类。

磨粒的两步识别都是用BP网络来实现的,称为双BP网络。根据上述的分步识别思路,设计了双BP神经网络,并用采集到的磨粒图像对其进行了训练,得到了较为满意的效果。

第一个BP网称为NET1,实现第一步识别;第二个BP网称为NET2,实现第二步识别。

网络隐含层的节点数是在经验值附近进行反复实验对比的基础上得出的最佳选择。隐藏层的传递函数采用tansig函数,如图3所示;输出层的传递函数采用logsig函数,如图4所示。

在进行磨粒识别时,两个BP网络以串联方式连接,以实现分步识别。实验证明,识别效果比较理想。

摘要：介绍了铁谱分析技术对设备状态监测与故障诊断的方法;通过机械润滑油或液压油中微观磨损颗粒的分析来判断机器当前的工作状态。铁谱的计算机图像分析技术是近年来研究的热点。基于BP神经网络对磨损磨粒进行识别,提出了磨粒的分步识别策略,并以磨粒样本对网络进行训练,取得了较好的识别效果。

关键词：磨粒识别,BP神经网络,铁谱技术

参考文献

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[10]蒋宗礼.人工神经网络导论[M].北京:高等教育出版社,2001.

磨粒磨损 篇2

随着现代工业的迅猛发展,机械设备的功率、速度和精度等参数的不断提高,对金属零部件的耐磨损性能的要求越来越高[1,2,3]。例如,工程机械、矿山机械、农业机械和地质钻探机械设备等的切削土石元件的磨损问题日益突出,急需提高该类元件的耐磨损性能,以保证整机的作业效率和工作可靠性。针对某型野外快速成孔钻机的钻头基体材料42CrMo,研究其磨粒磨损行为与机制,并探讨了载荷、速度等参数对其磨粒磨损性能的影响规律,旨在为野外快速成孔钻具的耐磨粒磨损元件的进一步研究与开发应用提供可靠的理论依据。

1 试验材料及方法

1.1 试验材料

42CrMo的化学组成为(%):C 0.3～0.4,Cr 0.9～1.2,Si 0.17～0.37,Mn 0.5～0.8,Mo 0.15～0.25。42CrMo经调质处理(油淬和500℃～650℃的高温回火)后,再进行表面氮化处理,其主要力学性能列于表1。试样尺寸为:d 5×18。为了研究42CrMo的磨粒磨损性能,制备了#120的白刚玉试块作为对摩偶件,其组成为:98.50%Al2O3,0.5%Na2O,其它1.0%;其几何尺寸为d35×15。

1.2 摩擦磨损试验

摩擦磨损试验在经改装的MPX—2000型盘-销式摩擦磨损试验机上进行的。上试样为42CrMo销;下试样为白刚玉盘。试验条件:室温(25℃),干摩擦磨损;相对湿度RH60%;法向载荷分别为10N、30N、50N和100N;试样的滑动速度分别为2.68m/s、3.99 m/s和8.00 m/s,每次测试总转数为1000r。

2 试验结果与讨论

2.1 42CrMo的磨损试验结果

干摩条件下,42CrMo的磨损试验结果如图1所示。可见,随着载荷和速度的增加,试样的磨损失重总体呈上升趋势。

试样的磨损失重随着载荷的增大而增加,但是当载荷达到50N时,曲线出现较为明显的拐点,表明磨损失重随载荷的加大而增加的趋势有所减缓。分析曲线的斜率可知,当载荷处于不同范围时,各段的斜率有较大差异,而斜率的变化实际上反应了材料磨损失重的增长速度,说明材料在不同载荷条件下的磨损程度不同。当载荷处于30N～50N范围内时,曲线斜率最大,磨损失重的增加趋势最为明显,即材料在这一载荷范围阶段发生了最为剧烈的磨损。

同时,在相同的载荷条件下,试样磨损失重随着速度的增加而增大。当载荷为10N时,速度为3.99m/s条件下磨损失重比低速(2.68m/s)条件下增加了43.1%,而速度为8.00m/s条件下试样的磨损失重比3.99m/s条件下增加了27.6%;而当载荷为100N时,其磨损失重的增长率分别为78.4%、75.9%。可见,随着载荷的增加,滑动速度对42CrMo磨损失重的影响更加明显。

2.2 载荷对42CrMo磨损性能的影响分析

材料中各相的硬度是决定材料耐磨性的主要原因[4]。对于42CrMo来说,基体中分布有各种碳化物,且碳化物的硬度明显高于基体组织。当磨粒对材料表面进行切削时,基体组织首先被切割掉,此时硬度较高的碳化物被暴露出来。当载荷较小时,由于有碳化物的保护,阻止了磨粒对基体组织的进一步切削。但是当载荷逐渐加大时,作用于外露碳化物上的作用力也开始加大,将会造

成碳化物脱离基体组织,导致磨损量的急剧上升。同时,由于作用于碳化物上力的加大,体积较大的脆性碳化物开始碎裂、剥落,形成新的磨粒参与摩擦,使磨损进一步的加剧。

根据赫鲁晓夫的理论[5],在磨粒磨损的过程中存在某一临界载荷,在达到该临界载荷之前,磨损量与载荷成正比,而当载荷超过临界载荷时,磨损量与载荷的线性关系就开始破坏。这种临界载荷取决于两种情况:一种是试样金属的变形开始,另一种是磨粒变质和其机械强度下降。前者是由于试样金属发生形变,使得摩擦表面增大,单位面积上的载荷下降,从而导致磨损变小,磨损量下降。后者是因为试样的硬度较大,当载荷很大超过某一临界极限时,磨粒损坏。此时可能发生的情况是:磨粒被压碎,摩擦产生大量摩擦热使表面温度升高而产生一系列组织和性能的变化,试样表面发生加工硬化,同时磨粒受摩擦热的影响也可能变质。

由试验结果知,当载荷超过50N以后,试样材料均出现磨损量随载荷增大而增加的程度下降。主要原因是由于试样表面发生微小形变,产生了很多平行状犁沟,造成接触面积增大、单位面积上的载荷下降,从而导致磨损程度的降低。图2是滑动速度为2.68m/s,载荷分别为10N、50N和100N时42CrMo的磨损表面形貌。从图2(a)中可以看到试样表面产生了一些微小犁沟,且有明显的多次塑变痕迹,说明由于载荷较小,磨粒对试样表面的切削作用较轻,此时试样表面主要发生多次塑变磨损。随着载荷的增大,犁沟数量多,且犁沟的宽度较大、深度较深[图2(b)],说明磨粒的切削作用增强导致磨损加剧。图2(c)中犁沟数量更多,犁沟的深度和宽度进一步加大。

当载荷增加时,一方面试样表面受到的单位面积的压力增加,磨粒对试样表面的切削作用加强,导致磨损量迅速增加;另一方面由于试样表面产生的犁沟数量增加、宽度变宽、深度加深,造成接触面积增大、单位面积上的载荷下降,从而导致磨损程度的降低,磨损量的增加趋势减缓。载荷的变化对材料磨损的影响实际上是由上述两个方面的综合作用而产生的,在不同的载荷阶段起主导作用的机理不同,造成了材料在不同载荷条件下磨损程度的不同。当载荷较小时(<50N),材料表面产生了浅而窄的犁沟,此时磨粒对材料的微观切削作用起主要作用,磨损量快速增加。而当载荷在较高范围内变化时(>50N),由于高载荷的作用会产生较深、较宽的犁沟,此时摩擦面接触面积增大,造成单位面积上的载荷减小,再加上加工硬化的作用,使得磨损量的增长速度下降。

2.3 速度对42CrMo磨损性能的影响分析

摩擦磨损过程中,载荷和速度的增加会引起摩擦界面温度的升高,改变表面层材料的原有组织结构和性能,从而加剧了材料的磨损。由于摩擦界面的真实接触面积远小于表观接触面积,故真实接触区的闪光温度远高于材料的体相温度[6]。对于42CrMo而言,滑动摩擦速度的增加产生的大量摩擦热使得试样表面温度急剧上升,造成表面层材料软化,还可能使其微观组织结构发生改变,如铬、钼的碳化物相和基体相间的结合强度减弱,碳化物相脱碳而生成相应的氧化物会降低材料的耐磨性能。

图3是不同摩擦速度下,42CrMo的典型磨损表面形貌。由图3可见,磨损表面均呈现凹凸不平状态,出现了平行状犁沟,并有塑性变形的痕迹。随着速度的增加,犁

沟宽而深,表明微观切削磨损的程度加剧。

2.4 磨损机理分析

42CrMo的典型磨损表面形貌如图4所示。图4(a)为2.68m/s、50N工况条件下的磨损表面形貌,可以观察到典型的微观切削作用下产生的磨屑形态。此时磨粒(刚玉)如同众多微小刀刃一样,在材料表面进行切削而形成磨屑。图4(b)为3.99m/s、 100N工况条件下的磨损表面形貌。磨粒经过材料表面时,除可能产生一部分磨屑外,还可把材料推向犁沟的两边或前缘,产生很大的塑性变形。犁沟或犁皱后堆积在两边和前端的材料在随后的磨损过程中可能被压平或是受到再一次的犁沟或犁皱,从而产生多次塑变行为。图中可以看到试样表面受到反复塑性犁沟和碾压而形成了典型的多次塑变磨损痕迹。材料的摩擦表面由于遭受反复擦、压、挤等多种形式的多次塑变,造成材料表面的断裂磨损痕迹及磨屑。在多次塑性变形的作用下,材料逐渐产生加工硬化作用,最终形成块状、片状磨屑。

在高速强载摩擦条件下,由于摩擦表面层材料的形变强度和形变速度加剧,其磨损机理将逐渐转变为以微观断裂磨损机理为主导。当压痕达到临界尺寸时,断裂发生,此时压痕周围的材料都被磨损剥落。图4(c)是在8.00m/s、 100N工况下的磨损表面形貌,可以很明显的看到经反复塑变和碾压后的层状折痕以及最终形成的大块磨屑和严重的微裂纹情形。根据艾冈(Argon)的理论[7]:当磨粒滑过材料表面时,一旦作用于材料的局部应力达到屈服应力,材料发生塑性变形,从而引起位错在晶界的堆积,造成材料次表面晶粒拉长和裂纹萌芽,并进而发展为表面的裂纹。在反复摩擦的过程中裂纹不断扩展、交错并最终导致微观脆性断裂磨损[图4(d)]。因此高速强载条件下,42CrMo试样表面多次塑变磨损后产生了严重的微裂纹,随着裂纹的扩展、交错,其磨损机制就逐渐转变为微观脆性断裂磨损。

因此,在42CrMo的磨粒磨损过程中,起主要作用的磨损机理是微观切削和多次塑变磨损,且在重载高速时,还伴有微观断裂磨损现象。

3 结论

a) 在干磨粒磨损条件下,42CrMo的磨损量随着载荷的增加而增大。当载荷超过50N后,磨损曲线出现较为明显的拐点,表明磨损失重随载荷的加大而增加的趋势有所减缓。因为进一步的犁沟造成摩擦表面接触面积增大,单位面积上的压力减小,所以磨损量的增长速度有所降低;

b) 42CrMo的磨损量随着滑动速度的提高呈现增加趋势,尤其在高载荷的条件下这种趋势更为明显。因摩擦速度的增加产生的大量摩擦热,使得试样表面温度急剧上升,造成表面层材料软化,并使其微观组织结构发生改变,降低了材料的耐磨性能;

c) 42CrMo的主要磨粒磨损机理是微观切削和多次塑变磨损,且在重载高速时,还伴有微观断裂磨损现象。

摘要：研究了42CrMo合金钢的磨粒磨损行为与机制;探讨了载荷、速度等参数对其磨损性能的影响规律。研究结果表明:42CrMo的磨损量随着载荷的增加而增大,且载荷超过50N后,磨损曲线出现明显的拐点,表明磨损失重随载荷的加大而增加的趋势有所减缓;随着速度的提高磨损量呈增加趋势,尤其在高载荷的条件下该趋势更为明显。42CrMo的主要磨损机理是微观切削和多次塑变磨损,且在重载高速时,还伴有微观断裂磨损现象。

关键词：42CrMo,合金钢,磨粒磨损,磨损机理

参考文献

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磨粒磨损 篇3

超音速火焰喷涂(HVOF)具有适中的焰流温度(约3 000 ℃)和较高的焰流速度(最高达2 000 m/s),能制备出性能优良的涂层,碳化钨涂层硬度超高、耐磨性优越,应用较为广泛,是当前的研究热点。碳化钨涂层中弥散分布着强韧的WC粒子(硬质相)是涂层具有较好磨损性能的主要原因[1,2,3,4]。在Ni基碳化钨粉末冶金中,随着WC粒度的增大,其与基体的结合力变差,复合材料的磨损性能变差[5]。在热喷涂领域,不同的制粉工艺会造成碳化钨颗粒中WC相的粒度不同,因而其涂层具有不同的性能。目前,关于碳化钨颗粒中WC粒度对涂层磨损性能影响的报道较少。

本工作采用2种不同WC粒度的WC-10Co-4Cr合金粉末,利用HVOF技术在300M钢表面制备涂层,分析了2种涂层的微观组织特征,研究了其磨粒磨损性能的差异及原因,以期为制粉工艺提供参考。

1 试 验

1.1 基材预处理

基材为300M钢,使用丙酮进行清洁处理,确保表面无灰尘、油污等杂物,以36目白刚玉为喷砂介质,喷砂角度为60°~75°,压力为0.4~0.6 MPa,距离为80 mm,喷砂后表面应具有均匀无光泽的纹理,为喷涂提供足够的粗糙度。

1.2 涂层制备

喷涂粉末为同一粒度等级的2种WC-10Co-4Cr合金粉末,其状态见表1。2种粉末均为粒度为23~53 μm的球状颗粒,成分均为WC-10Co-4Cr,且WC-10Co-4Cr颗粒均由硬质相(WC相)和粘结相组成,A粉末中WC粒度较大,B粉末中WC粒度较小。

采用JP5000型液体燃料-氧气超音速火焰喷涂系统进行喷涂,工艺参数:氧气流量为1 900 m3/h,煤油流量为23 cm3/min,喷涂距离为380 mm。

1.3 性能检测

1.3.1 形貌与物相

利用1530VP型场发射扫描电镜观察涂层微观形貌。利用HVS-1000型显微硬度仪测量涂层的显微硬度:载荷4.9 N,加载时间20 s,每组取3个试样,每个试样取10个点,取其平均值。利用D8 Advance X射线多晶衍射仪(XRD)分析了涂层物相:靶材为Cu靶,λ=0.154 nm,扫描范围20°~80°,扫描速率2(°)/min,管电压40 kV,管电流40 mA。

1.3.2 磨粒磨损

参照ASTM 65-04进行试验,设备为ML-200型干式橡胶轮磨粒磨损试验机;磨粒在橡胶轮和试件表面流动,通过加载受力而产生磨损;橡胶轮ϕ228.6 mm,由钢制圆盘和模压硫化在其外圆柱面上的氯化丁基橡胶轮缘(邵氏硬度58~62)组成,主轴转速为200 r/min,砝码质量为130 N,试验磨料采用60目SiO2砂,流速为350 g/min;A涂层和B涂层各取5个试样,每个试样试验总时间为30 min,每隔2 min用JA3003N型电子天平称量试样磨损后的质量并记录,磨损失重量取5个试样的平均值。

绘制2种试样的磨损失重量-时间关系曲线,利用DK7725A型电火花数控线切割机床将2组试样磨损区域分别切开并取出面积约10 mm×10 mm的小块,用扫描电镜观察磨粒磨损过程中留下的磨痕。

2 结果与讨论

2.1 涂层微观形貌

2种涂层的微观形貌见图1。从图1可以看出:2种涂层与基体材料都保持着良好的结合,界面处未见任何分离;2种涂层内部组织均匀,仅有少量弥散分布的孔洞,涂层组织由WC硬质相、粘接相及少量的孔隙组成。

2.2 WC相分解率及涂层显微硬度

2种粉末及涂层的XRD检测结果见图2:2种粉末的主要组成相为WC相;B粉末衍射谱70°附近出现了少量的W2C相,A粉末衍射谱中没有W2C相;2种粉末中均出现了少量的Co3W3C相;A涂层和B涂层的主要组成相仍为WC相,衍射谱中Co相消失,W2C相和Co3W3C相对应峰的强度明显增加。

2种粉末及涂层中Co3W3C相和W2C相的出现,说明在制粉和超音速火焰喷涂过程中2种粉末中的WC相均发生了不同程度的氧化脱碳。

2种粉末及涂层的WC相分解率[6]、2种涂层的显微硬度见表2。从表2可以看出,除去制粉过程中2种粉末中WC相的氧化脱碳的影响,超音速火焰喷涂过程中的B涂层的WC相分解率为A粉末的1.34倍[即(19.86%-4.12%)/(14.45%-2.74%)=1.34];2种涂层的显微硬度都比较高,且相差不大,B涂层的显微硬度为A涂层的1.04倍。由此可见,WC-10Co-4Cr颗粒中WC粒度的大小对超音速火焰喷涂过程中WC相的分解率影响较为显著,对涂层显微硬度的影响较小。

超音速火焰喷涂过程中, WC-10Co-4Cr颗粒在焰流中吸收热量,不可避免地发生WC相的受热分解,颗粒在焰流中吸收的热量越多,WC相越容易氧化分解。A粉末中WC的粒度为B粉末中的2倍以上。WC粒子的粒度越小,其比表面积越大,为了定量表示这种关系,设2种WC-10Co-4Cr颗粒和颗粒中的WC粒子均为理想的球体,则相同WC-10Co-4Cr颗粒粒度的A粉末颗粒和B粉末颗粒中分别含有的WC粒子的数目为N和8N(因为是2倍以上,实际中应比8N多),则B粉末颗粒中WC相的总表面积为A粉末颗粒中WC相总表面积的2倍。

对于具有相同WC-10Co-4Cr颗粒粒度等级的WC-10Co-4Cr粉末,在超音速焰流中停留的时间相等,WC-10Co-4Cr颗粒中WC粒子的总表面积越大,在喷涂过程中与焰流的接触面积越大,吸收的热量越多,WC相的分解率也就越高。由以上计算可知,理论上B粉末制备涂层过程中WC相分解率应为A涂层的2倍以上,实测结果为1.34倍,这是因为实际上碳化钨颗粒中WC粒子并不是理想的球体。

图2显示,WC相的氧化分解产物主要为W2C相,W2C相是一种硬脆相[7],可以提高涂层的显微硬度。由表2可知,B涂层中WC相的分解率较高,因而其显微硬度略高于A涂层。

2.3 涂层磨粒磨损性能

图3为2种涂层的磨粒磨损状况。从图3可以看出:2种涂层的质量损失随时间变化趋势基本一致,前5 min为涂层磨损的磨合阶段,磨损失重量都较大,上升较快;5 min以后,2种涂层的磨损失重量随时间延长基本呈线性变化,为稳定磨损阶段;30 min后,A,B涂层的磨损失重量分别为116 mg和147 mg。

图4为2种涂层的微观磨损形貌。从图4可以看出,2种涂层的磨损形貌类似,但磨损程度不同:2种涂层中WC粒子发生了不同程度的脱落, B涂层中WC粒子脱落较多;2种涂层受磨损区域均呈现出深浅不一的“犁沟”,B涂层中的“犁沟”比A涂层的更明显、更深。在磨粒磨损过程中,涂层中WC粒子周围的粘接相首先被磨掉,出现了裸漏的WC粒子,随着磨损过程的进行,部分WC粒子受到磨粒的剪切作用脱落形成微切削颗粒,磨损区域在微切削作用下最终形成如图4所示的“犁沟”。

由上可知,从整体上看,A涂层的磨粒磨损性能比B涂层的好。一方面,B涂层中的WC粒子较小,造成了涂层中WC相的分解率较高,产生了较多的W2C硬脆相,不利于涂层的磨粒磨损性能;另一方面,涂层在磨粒磨损过程中,WC粒子需承受磨粒所施加的剪切作用力,由于磨粒的粒度(240~250 μm)远大于WC粒子的粒度,较小的WC粒子在与磨粒相互作用的过程中,容易产生应力集中而发生脱落,导致涂层的磨粒磨损性能较差。

3 结 论

(1)超音速火焰喷涂技术制备WC-10Co-4Cr涂层,涂层的磨粒磨损性能受粉末及其涂层的WC相分解率影响较大,而碳化钨颗粒中WC粒度是影响粉末及涂层中WC相分解率的关键因素。故WC-10Co-4Cr颗粒中WC粒度对WC-10Co-4Cr涂层的磨粒磨损性能影响较大。

(2)粒度较大的A粉末及涂层的WC相分解率分别为2.74%和14.45%,WC粒度较小的B粉末及涂层的WC相分解率分别为4.12%和19.86%;WC-10Co-4Cr颗粒中WC粒度对2种涂层的显微硬度影响不大,A涂层和B涂层的显微硬度分别为1 167 HV和1 218 HV;磨粒磨损30 min后,A涂层和B涂层的磨粒磨损失重量分别为116 mg和147 mg,WC粒度较大的WC-10Co-4Cr涂层的磨粒磨损性能较好。

参考文献

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磨粒磨损 篇4

锰是防锈铝如3A21的基本合金元素,工业用铝锰合金只含有1.0%~1.6%(质量分数,下同)的锰,锰含量的多少对该合金的组织与性能有着重要的影响,随着锰含量的增加,合金的强度增大;若将锰含量控制得当,合金将具有较高的强度,良好的塑性和耐蚀性［５，６］。由Al-Mn相图［７］知,锰在铝中虽有溶解度变化,但与合金中的杂质铁(0.6%)形成不溶解的粗针状或片状的Al６(MnFe)化合物,其存在时强烈降低合金的冷、热变形能力,所以不能起时效强化作用;另外液相线和固相线的垂直距离很小,几乎和纯铝的熔点一样,而水平距离却很大,即在结晶过程中固相和液相的成分相差很大,因而容易产生晶内偏析［８］。钢材热浸镀铝后,要进行950~1050℃,4~5h的扩散退火［１］,扩散退火不但可以消除枝晶偏析使渗铝层脆性下降,使介稳相向稳定相转化;而且能提高渗铝层的抗氧化能力,增加渗铝层的厚度。目前电镀铝锰合金镀层研究比较多［９－１２］,而热浸镀铝锰合金镀层研究鲜见报道,为此本实验着重研究不同Mn含量对扩散退火后的热浸镀铝锰合金镀层组织结构及抗磨粒磨损性能的影响。

1 实验材料与方法

1.1 材料制备

试样材料为Q235钢,试样尺寸为7mm×8mm×70mm。试样先经丙酮、去离子水超声波清洗,再除油除锈并助镀活化处理,然后晾干备用。采用一浴熔剂法进行Q235 钢表面热浸镀处理。 将工业铝锭(99.7%)放入石墨坩埚在井式坩埚炉中加热,直至将铝锭熔化成铝液,继续加热使铝液温度保持在850℃,最后向其中缓慢加入一定配比的Mn颗粒,并用碳棒不停地搅拌5~10min,然后精炼除渣,最后将已经预处理的试样浸入铝液中,15min后取出。采用此工艺依次制得纯Al镀层及Al-2%Mn,Al-9%Mn,Al-13%Mn铝锰合金镀层,试样编号分别为1＃,2＃,3＃,4＃。其中助镀剂成分为10%ZnCl２水溶液;精炼液成分为0.3%MnCl２;表面覆盖剂的成分为80%KCl+ 10%NaCl+10%Na３AlF６。

1＃,2＃,3＃,4＃试样经热浸镀处理后,再进行扩散退火处理,其工艺参数为:退火温度900℃,退火时间为5h,随炉冷却。扩散退火前、后需称量试样的质量,计算试样高温氧化的质量增量。

1.2 实验方法

采用MLD-10动载磨粒磨损试验机对扩散退火后的试样进行镀层抗磨粒磨损实验。在磨损试验机料仓内放入2kg石英砂(粒度为1~2mm),装夹试样,然后运转机器。试样旋转时与石英砂产生磨损。每隔5h时取出试样,用酒精清洗并吹干后称量,记录数据,保证每次磨损时料仓的石英砂质量为2kg,共磨损50h。计算每5h试样的磨损量,然后用试样的质量损失量来评价镀层的抗磨粒磨损性能。

采用X射线衍射仪分析试样的物相组成;采用LED-1430VP型扫描电子显微镜观察扩散退火的试样表面形貌及横截面形貌,并结合OXFORD-2000型能谱仪测定试样镀层截面成分。

采用HX-1000B视频显示维氏显微硬度计对经抛光处理后试样的横截面从表面向心部的进行显微硬度测试,加载条件为25g/15s。

2 结果与分析

2.1 合金镀层的组织结构及表面形貌

经900℃、5h扩散退火后的纯铝镀层和不同锰含量的铝锰合金镀层的表面XRD图谱如图1所示。可知,1＃试样的纯铝镀层表面主要是由Al２O３,Fe４Al１３和FeAl相组成,而2＃,3＃,4＃试样的铝锰合金镀层表面主要是由Al２O３,MnAl６,Mn３Al１０,Fe４Al１３相组成,其中Al-13% Mn的4＃样镀层表面还含有Mn４Al１１相。

4个试样都含有的Fe４Al１３相,它也被称为FeAl３或θ相［１３］,其结构早已由Black等人确定为单斜,空间群为C2/m,点阵常数为a=1.5489nm,b=0.8083nm,c=1.2476nm,β=107.71°。由文献[7]知,MnAl６为斜方,空间群为Cmcm,点阵常数为a=0.7555nm,b=0.6499nm,c=0.8872nm。

扩散退火后,不同锰含量镀层的表面SEM形貌如图2所示。纯铝镀层表面(即图2(a))发生了剧烈的氧化,出现少许腐蚀坑,但是镀层仍然显得比较致密;铝锰合金镀层(即图2(b),(c),(d))表面则氧化腐蚀比较严重,且随着Mn含量的增加,铝锰镀层表面越来越疏松,镀层完整性变差,尤其4＃最差(如图2(d))所示。镀层氧化增重率如图3所示,可知随着Mn含量的增加,镀层的抗氧化性越来越好。

纯铝镀层表面生成的Al２O３膜可以阻止Al氧化,但是长时间的高温氧化,Al２O３膜不断烧蚀又不断生成,不断累积,使得Al２O３膜增厚,所以纯铝镀层氧化增重比较大且表面非常致密。文献研究表明［１４］,未扩散退火的热浸镀铝锰镀层中含有块状的MnAl６相,而且随着镀层中Mn添加量的不断增大(2%→9%→13%),MnAl６块状物也不断聚集长大。由此可以断定,在高温扩散退火时,铝锰镀层中富含MnAl６,MnAl６层阻止了镀层的进一步氧化,但是铝锰镀层表面的Al烧蚀殆尽,而没有足够的Al补充,Al２O３膜破坏比较严重,镀层就显得粗糙疏松。这就证实了上述的结论。

2.2 合金镀层截面形貌及显微硬度

图4所示为试样经扩散退火处理后横截面形貌与元素分布曲线。可知,合金镀层中Fe,Al原子分数呈梯度变化,由此镀层大致可以分为Ⅰ区—合金镀层、Ⅱ区—过渡区和Ⅲ区—基体原始组织。对于纯铝镀层及铝锰合金镀层而言,Ⅰ区颜色都较暗,在该区中Al,Fe的含量基本稳定且Fe的含量都在30%(原子分数)以上;Ⅱ区颜色较浅,此为金属化合物过渡层,随着距表面距离的增大,Al含量逐渐减小而Fe含量逐渐增加;Ⅲ区均为基体原始组织,Fe含量为100%。另外EDS分析表明Ⅱ 区中的Fe含量几乎都大于Al含量。从表面到心部各元素的含量变化是由原子扩散引起的,由菲克定律知,试样经900℃高温扩散退火处理时,镀层中的Al,Mn原子向心部扩散,而心部的Fe原子向镀层扩散,形成铝锰、铝铁金属间化合物,如MnAl６,Mn３Al１０,Fe４Al１３等相。

由图4亦可知,依据元素分布划分的Ⅰ区、Ⅱ区和Ⅲ区与合金镀层截面SEM形貌所显示的分层大概一致,Ⅰ区与Ⅱ区的分界线比较明显,而Ⅱ区与Ⅲ区分界线不明显,但是组织形貌有很大区别。观察Ⅰ区和Ⅱ区,发现热浸镀合金镀层呈舌状(锯齿状)楔入基体中,与基体牢固结合。这是因为I区富含斜方点阵的Fe２Al５相,其C轴上空位浓度高达3 0% ,使铝原子沿特定的最佳结晶学方向有较大的选择流动性和变形性,即易沿C轴方向扩散［１４］。同时,由于斜方晶体的C轴和舌状晶体的轴相一致,故Fe２Al５的晶体基本垂直于镀件表面方向生长,形成横跨若干晶粒的粗大舌状晶体而楔入基体中。图4(c),(d)所示的3＃,4＃试样含锰量比较高,镀层都较厚,其与基体舌状结合更明显。4＃试样的截面Ⅰ区散布有比较明显的空洞,这是由柯肯达尔效应引起的。

图5所示为经扩散退火的不同试样的横截面显微硬度曲线。可以看到,4个试样的合金镀层,即上述图4中的Ⅰ区,硬度都很高且大致接近,达到850HV以上,最高可达1200HV;过渡区(Ⅱ区)较薄,其硬度都缓慢下降;基体原始组织(Ⅲ区)是Q235钢基体,其硬度值是最低的,但都高于100HV。因此,Q235钢经热浸镀铝后可以显著提高其表面硬度。

由截面元素分布曲线及硬度曲线知,铝锰合金镀层厚度大于纯Al镀层厚度;随着Mn含量的增加,试样的镀层越来越厚。由文献[15,16]可知,Mn,Fe在Al中的扩散速率远远大于Fe在Al中的扩散速率。由于原子扩散速率相差较大,界面反应层将有大量Fe原子越过铁/铝原始界面扩散进入铝基体中,并且在镀层中产生大量的空位,形成原子扩散通道,有效地促进了原子之间的扩散,并且在合金层中Mn与Fe,Al形成富Mn相,促进界面反应层的生长,从而增加了镀层的厚度,也验证了文献[8]铝液中添加Mn元素可以增大镀铝层的厚度(锰含量>1%)这一结论。

2.3 合金镀层的动载磨粒磨损性能分析

图6为经扩散退火后不同试样动载磨粒磨损前后的合金镀层表面照片,可以看到磨损前,1＃,2＃试样镀层表面较致密,3＃,4＃镀层表面较粗糙;而4 个试样磨损后的镀层表面都比较光亮,1＃,2＃和3＃试样磨损后镀层表面出现有很多纹路,而4＃几乎没有。

经50h动载磨粒磨损实验后,铝锰合金镀层的质量损失曲线如图7所示。可以看出,前15h试样镀层表面磨粒磨损质量损失都很大,这是因为试样表层存在硬脆的Fe４Al１３及MnAl６相,使得初期磨损比较明显;随着磨损时间的延长,15h后磨损量增量趋于平缓,此时表层脆相基本磨损完毕;经过50h的磨损后,1＃,2＃,3＃,4＃磨损量分别为0.3752,0.2947,0.4627和0.4016g,其磨损量大小关系为3＃>4＃>1＃>2＃,2＃质量磨损量最少,仅为3＃的64%。

从Al-Mn相图可知［７］,Al-Mn二元合金共晶点接近2% Mn,共晶温度为658℃ (接近Al的熔点660℃),其共晶组织呈均匀细密的复相组织,强度可达到最大值,力学性能良好,因此含Mn量为2% 的2＃试样抗磨粒磨损性能最好。随着铝锰合金镀层中Mn含量的增加(9%,13%),磨损亦严重,且磨损量大于纯Al镀层,表明过量Mn元素的存在对镀层的抗磨粒磨损性能是有害的。由图2 及图8 亦可知,在900℃高温扩散退火时,因柯肯达尔效应的作用,在扩散层有大量空位聚集成空洞(带),而更多的Mn原子更容易形成了空洞,尤其是4＃试样,从而影响铝锰合金镀层的抗磨粒磨损性能。综上所述,含Mn量为2% 的2＃试样抗磨粒磨损性能最好,含锰量13%的4＃试样最差。

图8所示为经过50h动载磨粒磨损后,试样的磨粒磨损表面SEM形貌。可以看出2＃试样比较平整,1＃试样次之,二者都有小的片状材料剥落;而3＃,4＃试样磨损很严重且分布有较多的孔洞(黑色圆圈处),同时可以明显地看出经反复塑变、碾压后的台阶、沟槽犁痕及断裂痕迹。

(a)1＃;(b)2＃;(c)3＃;(d)4＃

磨料磨损主要是由于犁沟所造成的显微切削,反复塑性变形而使材料磨损。通常分为两个过程:第一,磨粒在载荷的作用下压入材料表面;第二,压入表面的磨粒在切向力的作用下沿工件表面移动,使其产生磨损。磨料磨损机理主要有微观切削、多次塑变(微观犁皱)、疲劳磨损和微观断裂(剥落)机理。结合本实验和文献[17],磨粒松散的堆积在料仓中使得磨粒与材料表面之间的迎角很小,且表面材料塑性较高,当磨粒在表面划过后,大概有90%的磨粒发生滚动接触,只能压出印痕,而形成犁沟的概率只有10%,这样切削磨损的可能性就很小了。对于1＃,2＃试样,磨损时由于压入材料表面而在受到随后的磨粒作用时,具有静水压的应力状态,镀层发生塑性变形。因塑性变形而断裂发生时,压痕周围的材料都要被磨损剥落。 对于3＃,4＃试样,当磨粒滑过表面时,把材料推向两旁或前缘,这样材料的塑性变形很大,却没有脱离母体,在沟底及沟槽附近的材料也有较大的变形,如此反复,镀层表面因反复塑变而出现台阶、沟槽犁痕及断裂痕迹。综上所述,对于4种试样,微观切削机理都起比较小的作用;1＃,2＃试样的磨粒磨损是微观断裂(剥落)机理占主导地位,3＃,4＃试样的磨料磨损主要是多次塑变(微观犁皱)引起的。

3 结论

(1)Q235钢经热浸镀和扩散退火处理后,其表面形成了合金镀层。 纯铝镀层主要是由Al２O３,Fe４Al１３及FeAl相组成,铝锰合金镀层表面主要是由Al２O３,MnAl６,Mn３Al１０和Fe４Al１３相组成,其中含Al-13%Mn的4＃样镀层表面还含有Mn４Al１１相。

(2)随着锰含量的增加,试样镀层表面越来越疏松,镀层完整性变差,因此过量添加Mn元素不利于镀层形成致密的保护膜;随着距表面距离的增大,镀层中Al,Mn含量逐渐减小而Fe含量逐渐增加;热浸镀铝液中添加Mn元素可以大大提高镀铝层的厚度。

(3)含2%Mn的2＃试样动载磨粒磨损质量损失最少,仅为3＃试样的64%,其抗磨粒磨损性能最好;1＃纯铝镀层的抗磨粒磨损性能次之,而3＃,4＃铝锰合金镀层的抗磨粒磨损性能最差,因此镀层中过量Mn的存在不利于提高镀层的抗磨粒磨损性能。

(4)1＃,2＃试样的磨粒磨损是微观断裂(剥落)机理占主导地位,3＃,4＃试样主要是多次塑变(微观犁皱)机理。

摘要：采用SEM,EDS,XRD等方法分析经扩散退火后Al-Mn镀层的组织结构、元素成分及表面形貌。采用动载磨粒磨损试验机研究Al-Mn镀层的抗磨粒磨损性能,并探讨其磨损机理。结果表明:纯铝镀层主要是由Fe4Al13相和FeAl相组成,铝锰合金镀层表面主要是由MnAl6,Mn3Al10,Fe4Al13相组成;Mn含量接近共晶点的Al-2%(质量分数,下同)Mn试样抗磨粒磨损性能最好;纯Al、Al-2%Mn镀层的磨粒磨损是微观断裂(剥落)机理占主导地位,Al-9%Mn,Al-13%Mn镀层的磨料磨损主要是多次塑变(微观犁皱)引起的。