测试激光熔覆层摩擦磨损性能用什么标准

测试激光熔覆层摩擦磨损性能用什么标准,第1张

激光熔覆原位合成技术在Q235钢表面上制备了复合陶瓷颗粒增强的铁基激光熔覆层。利用显微硬度计、光学显微镜、扫描电镜(SEM)、X射线衍射仪(XRD)以及滑动磨损试验机等测试分析手段,系统地研究了激光熔覆层的显微组织和性能。 本文采用同步送粉方式进行试验,研究了激光扫描速度、激光功率、多道搭接率、保护气体流量,载气流量以及送粉速率对熔覆层的成形以及性能的影响。研究表明,当激光功率为2000W、扫描速度250mm/min、保护气流量为6-7L/min、送粉速率为10g/min、搭接率为30%时,可以获得表面成形和耐磨性良好的大面积熔覆层。 研究了合金粉末的不同组分及添加量对熔覆层组织及性能的影响。试验表明,钛铁、钼铁、碳化硼可以通过原位反应在熔覆层中生成大量的碳化物颗粒,从而起到颗粒增强的作用。但是,这些成分加入超过一定量时,生成的陶瓷颗粒过多,增加了熔体的黏度,从而导致熔覆层成形变差,甚至出现夹杂、裂纹、涂层易剥落等现象。钛铁与钼铁的加入可以和碳化硼反应生成TiB2,TiC以及MoC等陶瓷颗粒,有效地增强了涂层的耐磨性。高镍铁基合金粉末中含有大量的Ni、Cr、及少量的Mo、C,使得涂层中生成了一些Cr7C3等碳化物,一部分Mo和Cr元素固溶于基体中,对熔覆层起到固溶强化的作用。 采用钛铁(含钛30%)、钼铁(含钼60%)、B4C、高镍铁基合金混合粉末,在Q235基体上熔覆一层耐磨涂层,制备出了TiB2,TiC、MoC以及B4C复合颗粒增强的Fe基熔覆层,表面成形较好,内部无夹渣、裂纹等缺陷。组织致密,硬质相呈均匀弥散分布。复合相熔覆层的磨损机制主要为显微切削和粘着磨损。由于熔覆层具有较高的平均显微硬度(1100HV0.3左右),使得熔覆层在磨损过程中难于发生塑性变形,因而具有优异的耐磨性能。在相同的试验条件下,复合涂层的磨损失重约为Q235的1/25。即熔覆层的耐磨性约为Q235的25倍。

SEM简单介绍,以下资料来源

因果关系:SEM一般用于建立因果关系模型,但是本身却并不能阐明模型的因果关系。

一般应用于:测量错误、错漏的数据、中介模型(mediation model)、差异分析。

历史:SEM 包括了 回归分析,路径分析(wright, 1921),验证性因子分析(confirmatory factor analysis)(Joreskog, 1969).

SEM也被称为 协方差结构模型(covariance structure modelling),协方差结构分析和因果模型。

因果关系:

究竟哪一个是“真的”? 在被假设的因果变量中其实有一个完整的因果链。

举一个简单的例子: 吃糖果导致蛀牙。这里涉及2个变量,“吃糖果”和“蛀牙”,前者是因,后者是果。 如果上一个因果关系成立,那将会形成一个因果机制,也许会出现这样的结构:

3. 这时还有可能出现更多的潜在变量:

这里我又举另外一个例子,回归模型

在这里,回归模型并不能很好的描述出因果次序,而且也不能轻易的识别因果次序或者未测量的因子。这也是为什么在国外学术界SEM如此流行的原因。

我们在举另外一个例子“路径分析”

路径分析能让我们用于条件模型(conditional relationships),上图中的模型是一种调解型模型或者中介模型,在这里Z 是作为一个中介调节者同时调节X和Y这两个变量的关系。

在这里我们总结一下:

回归分析简单的说就是:X真的影响Y 吗?

路径分析:为什么/如何 X 会影响Y? 是通过其他潜在变量Z 来达到的吗?例子:刷牙(X)减少蛀牙(Y)通过减少细菌的方法(Z)。------测量和测试中介变量(例如上图中的Z变量)可以帮助评估因果假设。

在这里要提一下因素模型(factor model)

在这个模型当中,各个变量有可能由于受到未被观察到的变量所影响,变得相互有内在的联系,一般来说那些变量都很复杂、混乱,而且很多变量是不能直接被观察到的。

举个例子:“保龄球俱乐部的会员卡”和“本地报纸阅读”,是被观察到的变量,而“社会资产”则是未被观察到的变量。另一个例子:“房屋立法”和“异族通婚”是被观察到的变量,而“种族偏见”是未被观察到的变量。

相互关系并不完全由被观察到的变量的因果关系所导致,而是由于那些潜在的变量而导致。

这些被观察到变量(y1--y4)也有可能由一个潜在的变量(F)所影响。


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