等离子喷涂涂层的腐蚀行为研究的玻璃微球与Al预拌₂O₃粒子

文摘

固体颗粒侵蚀(SPE)测试评估的性能进行等离子喷涂涂层的硼硅玻璃微球(BGM)预拌₂O₃粒子在金属基质。为了这个目的,一个空气喷射冲蚀试验装置确认使用ASTM G 76测试标准。相对不同的操作参数对腐蚀速率的影响评估实验结果的统计分析,基于田口方法的L₁₆正交数组。这种分析有助于识别最重要的因素影响涂层的冲蚀磨损率。研究显示,冲击速度、冲击角度,侵蚀的大小和艾尔₂O₃内容提要中的股票,在序列下降,影响这些涂层的磨损率的重要因素。然后一个人工神经网络(ANN)方法实现考虑培训和测试程序来预测这些涂料的triboperformance磨损条件下实验范围之外。此外,侵蚀样品的微观结构特性进行了研究从SEM图像来识别可能的磨损机制。

1。介绍

等离子喷涂是一个典型的热喷涂过程,结合粒子融化,淬火,整合在一个操作。它利用等离子体介质的奇异性质不同的材料,它的优点是能够处理各种low-grade-ore矿物获得增值产品和沉积陶瓷、金属等等附近生成同质涂料与所需的微观结构1]。这种涂层技术已被许多行业广泛采用由于其灵活性,高品质和高沉积速率。等离子喷涂涂料已广泛应用于工业零件在几个行业2,3在广泛的功能和在自由站等工程设计或近净形部分(4,5),环境清洁6核设备[],保护7),和医疗目的8,9]。最重要的一个过程中等离子喷涂涂层的和广泛使用的应用程序是使用耐磨涂料(10- - - - - -14]。

等离子喷涂涂层被应用于工程结构组件,以及侵蚀发生频繁的地方。由于严重的尘土飞扬的工业环境中,这些涂料的固体粒子侵蚀的研究分析变得高度相关(15]。水土流失是最重要的一个穿现象。它的影响是由分散的粒子在气体或液体流表面的材料。这反过来又降低了生活在许多工业应用中使用的机械部件(16]。有不同类型的侵蚀磨损取决于类型的侵蚀的影响像泥浆侵蚀的方法,固体颗粒侵蚀,腐蚀液体的影响,和空蚀16]。固体颗粒侵蚀是原始材料的进步的损失从固体表面由于机械表面和撞击固体颗粒之间的相互作用。固体颗粒侵蚀(SPE)是一个磨损过程,粒子打击一个表面,促进物质损失。在飞行过程中,一个粒子动量和动能,可消散在影响由于其与目标表面(17]。在某些情况下,SPE是一个有用的现象,比如在喷砂和高速磨料水射流切割;但这是一个严重的问题在许多工程系统,包括蒸汽和喷气涡轮机、管道和阀门携带颗粒物,流化床燃烧(流化床燃烧器)系统(18- - - - - -21]。减少磨损,所有的工艺参数都需要理解,以便采取适当措施在基质和涂层材料的设计22]。流程变量等的数量太大,统计技术可用于识别的重要工艺参数优化。近年来,田口实验设计技术已经成为提高性能输出的一个非常好的工具和优化过程23]。因此,在这个调查,田口实验设计采用找出相对撞击角的影响,影响速度,侵蚀的大小、侵蚀的温度,氧化铝含量的原料涂层的冲蚀磨损率硼硅玻璃微球与氧化铝(BGM)预拌粉以不同的比例。

硼硅玻璃具有良好的热性能和低膨胀系数和高软化点;它还提供了一个高水平的抗攻击水,酸,盐的解决方案,有机溶剂和卤素。硼硅玻璃主要由硅(70 - 80%),氧化硼B₂O₃(7 - 13%)和少量的碱金属等Na的4 - 8%₂O和K₂O和氧化铝(2 - 7%₂O₃)[24]。硼给更大的热阻力变化和化学腐蚀。适用于工业化学过程植物,在实验室,在制药行业,为高功率的灯泡灯,等等。硼硅玻璃也使用在家里做饭盘子和其他耐热产品。它是用于国内的厨房和化学实验室;这是因为它有更大的热冲击阻力,并允许更大的准确性在实验室在加热和冷却的实验测量。玻璃微球是潜在的涂层材料,可以优先于不规则的由于低表面积与体积比,密度高,自由流动能力和分级,等等(25]。

在目前工作的人工神经网络(ANN)方法也已申请BGM-Al预测侵蚀磨损率₂O₃涂料。安是一个强有力的数学工具,已成功地应用在许多领域在过去(26- - - - - -28]。灵感来自于生物神经系统,神经网络组成的元素被称为神经元并行操作。元素之间的传递函数,通常是非线性的,扮演着一个重要的角色在这安的预测质量和一个明确的功能可以通过调整权重的值被训练。

2。实验的细节

等离子喷涂技术最重要的一步是衬底的表面准备为了增加基体和涂层之间的机械锚固。基质是因此受到喷砂处理所需的表面粗糙度。为此,高压压缩空气携带使用氧化铝颗粒。表面粗糙度约7 - 8μm是为了获得更好的机械锚定(29日]。涂层过程进行了矿物和材料技术研究所的,布巴内斯瓦尔,印度,使用一个80千瓦大气等离子体喷淋系统在nontransferred弧工作模式(图1)。这个设置主要包括喷雾火炬、基础机器人,粉给料机、电源、质量流量控制器,机器人控制器,控制控制台,基质支架,等离子体气体供应,冷却水和喷漆柜。喷砂铝和软钢标本大小为120×60×4毫米固定在衬底架和沉积的玻璃微球与喷淋预拌级氧化铝粒子在不同比例(10、20和30 wt %)进行以恒定送粉速度25 g的分钟⁻¹。涂层沉积是在五个不同的火炬输入功率水平(8、12、16、20和24 kW)通过适当改变等离子弧电流和电弧电压。主要气体流量是不同在25 - 35岁之间的问/分钟和辅助气体流量是2和6之间不同问/分钟。火炬基地距离是固定的100毫米。

固体粒子冲蚀磨损试验的设置在这项研究中的应用是有能力创造可再生的腐蚀性情况评估腐蚀耐磨性的准备样品。冲蚀试验装置的原理图如图2。主要试验装置由一个空气压缩机,空气干燥装置,传送带带式粒子给料机,和一个空气粒子混合和加速室。在目前的研究中,干燥的不同粒径的石英砂(50μ米、100μ米、150μ米,200μ米)是用作侵蚀的。干和压缩空气混合侵蚀的传送带上美联储不断的给料机进入混合室,然后加速通过混合物通过一个收敛的黄铜喷嘴的内部直径3毫米。侵蚀的粒子影响标本可在不同的角度对腐蚀药流使用一个旋转的方向和一个可调夹。粒子侵蚀的速度决定使用标准的双圆盘法(30.]。设备配备一个加热器可以在任何预定的温度调节和维护侵蚀的固定值在侵蚀试验。样品在丙酮清洗,干燥,称重侵蚀试验前后使用精密电子天平的精度±0.1毫克。减肥是记录为后续计算的侵蚀率。重复这个过程,直到侵蚀率达到一个恒定值称为稳态侵蚀率。

标本的大小10×13毫米从uneroded切片显微观察和侵蚀样品。顶部表面的标本在扫描电子显微镜下观察JEOL地产- 6480 lv,利用二次电子成像。提高样品的导电性,铂金的薄膜真空蒸发到之前的显微照片。

功能性涂料时必须满足各种需求从事摩擦学的应用程序。磨损率的要求,因为它直接关系到使用寿命的涂层。为了实现一定程度的腐蚀耐磨性准确和反复,影响相应过程的参数必须被控制。田口实验设计可以被用作一个工具在这种情况下,使参数评估这些过程的实时参数空间。

统计方法通常用于提高产品或过程的质量。这种方法允许用户定义和研究每一个条件的影响可能在一个实验因素所决定。固体颗粒侵蚀控制这样一个过程中,许多因素共同决定的性能输出,即侵蚀率。在这种背景下,田口实验设计恰好是一个强有力的分析工具,建模和分析输出控制因素对性能的影响。田口方法使用统计测量的性能称为信噪比(),它是期望输出值的对数函数作为优化的目标函数。的比率取决于产品的定性特征/属性/过程/实验变量优化。的三个类别比率是使用smaller-the-better(某人),高越好(HB)和nominal-the-best (NB)。的率最低侵蚀率下降(ER)可以计算出smaller-the-better规范下的对数转换损失函数如下所示: 在这里,”“是观察和的数量””是观测数据。

涂层的冲蚀磨损测试在不同的操作条件下进行列在表中1。不同的控制因素和选择水平表2。

实验的计划如下:第一列是分配给冲击速度(),第二列撞击角(),第三列侵蚀的大小(),第四列侵蚀的温度(),第五纵队氧化铝内容(),分别估计侵蚀率。这五个参数的影响进行了研究使用L₁₆正交阵列(表3)。实验观察,磨损率进一步转化为相应的信噪比()比率。

在传统的全因子实验设计,它需要运行研究五因素四水平,而田口的因子试验方法减少它只有16运行提供一个伟大的实验时间和成本方面的优势。

人工神经网络是一种技术,包括数据库培训预测输入-输出的演进。基本上这种技术适用于一些复杂的、非线性和多维问题,因为它能模仿人类的学习能力。这意味着网络可以直接从之前的例子没有任何公式了解问题的性质和推广本身的一些知识,可以申请新病例。神经网络是一个系统许多交联组成的简单处理单元叫做神经元。串联的网络通常由三部分组成:输入层、隐藏层和输出层。粗信息接受的输入层和隐层的处理。最后导出的结果通过输出层(31日]。这种方法的细节被Rajasekaran和Vijayalakshmi Pai32]。输入参数为培训表4。这项工作中所使用的三层神经网络图所示3。一个软件包NEURALNET神经计算基于反向传播算法作为预测工具用于腐蚀涂料在不同的测试条件下的磨损率。

3所示。结果与讨论

3.1。涂膜厚度

涂层厚度与火炬输入功率变化明显。厚度是发现在61年之间的不同μm - 220μ米的低碳钢基体和56μm - 200μ米的铝基板与不同氧化铝含量与BGM混合随着功率的变化逐渐从8 kW 24千瓦。逐步增加涂层厚度增加功率是由于更好的plasma-particle交互导致更高程度的粒子融化在更高的功率水平。

3.2。涂层硬度

涂层的显微硬度测量样本的显微抛光Leitz则是由使用显微硬度测试人员配备监控和基于微处理器的控制器。不同光区分阶段熊不同的硬度值,这些值的平均值记录的平均硬度涂层。因此,每个数据点的意思是至少六到七这样的阅读一个标本。显微硬度的值如表所示5。

3.3。涂料粘附强度

评价涂料粘附强度、水平表模型pc - 2000型电子万能试验机Tenso-meter使用。测试是由两个圆柱形标本的拉拔力的方法。测试按照ASTM c - 633执行。

涂料粘附强度的变化与火炬低碳钢和铝基板的输入功率数据所示4(一)和4 (b),分别。每个数据点的变化曲线实际上是值的平均值记录在三个测试运行在相同的标本。的数据,很明显,粘附强度变化明显与等离子体喷枪的运行功率。强度也不同于衬底基片。粘附强度相对较高的铝衬底低碳钢基体相比,由于铝的优越的热导率。

最初,当操作从8 kW功率增加到20千瓦,熔化分数和粒子的速度也增加。因此,有更好的飞溅和熔粒子在衬底表面的机械联锁导致粘附强度的增加。但是,在更高的功率(超过20千瓦),粒子的破碎和蒸发可能会增加。也有更大的机会更小的微粒(在空中导线通过等离子体)在喷飞。这导致了可怜的粘附强度的涂料。通过等离子体在飞行中遍历,BGM-Al₂O₃粒子融化部分或完全取决于火焰的温度和停留时间,特殊的粒子。完全熔融粒子采用球形液滴的形式和部分熔融的减少。此外,在较高的运行功率,由于高温和高焓,更多的粒子分散成更小的粒子。这些小颗粒往往飞在喷涂(33- - - - - -35]。

在等离子体粒子的相互作用,一些的基地₂O₃可能得到扩散和长条木板内的扩散层的存在增强了分子之间的内聚力长条木板进而建立真正的冶金债券splat-splat和splat-substrate之间。Ageorges Fauchais这样的报道增加50到80 MPa的粘附强度增加₂O₃不锈钢粒子(36]。之前也有类似的观察报告的调查人员对涂料不同的材料(33,37]。

3.4。扫描电子显微图

SEM显微图uneroded和侵蚀表面的等离子喷涂BGM-Al₂O₃涂层沉积在火炬20千瓦的电力输入数据所示5(一个)和5 (b)和数字5 (c)和5 (d),分别。微观结构显示典型的等离子喷涂过程组成的长条木板,不规则的形状与杰出的边界。大量的熔融和半熔的粒子是uneroded样本观察。粒子注入等离子体流得到加热到温度远高于材料的熔点和熔滴是推动通过等离子体射流。通过大气粒子离开飞机下降,淬火之前收集的收藏室。的粒子得到球化处理,因为表面张力的力量。涂层表面没有注意到相当大的裂缝;然而,一些蛀牙。粒度分布似乎沿着涂层表面均匀。数据5 (c)和5 (d)展示BGM-Al侵蚀表面的SEM显微图₂O₃涂料。由于重复高速粒子侵蚀的影响形成不同大小的凹槽。但是,没有迹象表明裂缝出现在这些显微图。

3.5。田口实验设计

实验进行了使用田口实验设计(L₁₆正交数组)中给出表3和随后的分析测试结果使用流行的软件是专门用于实验设计应用程序称为MINITAB 14。

侵蚀实验的结果进行根据预先确定的设计在BGM涂料预拌₂O₃粒子展示在表6。这个表提供了实验冲蚀速率随信噪比为每个单独的测试运行。每个值的平均侵蚀率的三个复制。总体的均值比率是−24.3731 db。的率响应分析表7显示的层次顺序控制因素冲击速度(),撞击角(),侵蚀的大小()、氧化铝含量()和侵蚀的温度(根据它们的重要性降序)侵蚀率。因此可以得出结论,侵蚀的温度()对磨损率的影响可以忽略不计。控制因素对腐蚀速率的影响如图所示6。

分析结果得出的结论,因素的组合(冲击速度),(撞击角),(侵蚀的大小),(侵蚀的温度),(氧化铝内容)给最低侵蚀率(图6)涂料。

3.6。人工神经网络

冲蚀磨损率的ANN预测结果显示所有16个测试条件和比较与实验值以及错误百分比表相关联8。可以看出错误躺在0 - 10%的范围,建立了神经计算的有效性。的错误,然而,仍然可以降低,可以进一步提高了预测的质量扩大数据集和优化神经网络的建设。训练有素的安预计将非常有利于分析侵蚀穿任何涂料的特点和允许我们定量地研究每一个认为是输入参数的影响磨损率。任何选择参数的范围可以超过了实际实验的限制,因此提供的可能性使用安在一个大的泛化特性参数空间。

在目前的调查,这种可能性已经探索了通过选择最重要的因素;也就是说,冲击速度范围从25到75年代⁻¹。套预测侵蚀率不同成分的涂料在不同冲击速度进化,这种预测的进化中说明了数据7(一)和7 (b)。有趣的是,侵蚀率提出了一种指数型进化速度的影响。随着侵蚀的影响速度的增加,它所携带的动能也增加。这将导致更大的能量转移到目标涂层表面的影响和由于侵蚀导致更高的物质损失。也由先前的调查报道,冲击速度是一个重要的测试变量在任何侵蚀试验和很容易掩盖其他变量,如目标物质的变化和冲击角(38]。侵蚀率(ER)取决于速度()由幂律,给出,在那里是一个材料常数。然而,指数报道是物质独立,是由测试条件包括粒子特性和侵蚀试验装置(39- - - - - -41]。

3.7。磨损预测使用预测方程

目前调查,尝试找出最优设置最低侵蚀磨损率的控制因素。单目标优化需要定量测定的冲蚀磨损率之间的关系和控制因素。为了推导出磨损率的数学模型,提出以下方程: 呃是毫克公斤的侵蚀率⁻¹和(5)模型常数。冲击速度(m s⁻¹),是撞击角(度)是侵蚀的大小(μ米),是侵蚀的温度(°C),是氧化铝含量原料(wt %)。常数计算使用非线性回归分析的帮助下SYSTAT 7软件和获得以下关系: 常数计算的正确性是确认为高相关系数()的0.995是获得了冲蚀磨损率,因此该模型非常适合用于预测的目的。涂层的冲蚀速率的比较与实验值提出了表9这表明相关的百分比误差预测值与实验中的一个变化范围从0到12%。

4所示。结论

硼硅玻璃微球与Al预拌₂O₃可以作为一个潜在的材料生产耐磨涂料。样品涂BGM-Al₂O₃展览性质良好的粘附强度和硬度等理想的摩擦学的应用程序。腐蚀磨损特性可以分析这些涂料的实验设计方法。这项研究显示,在所有的控制因素,冲击速度是最重要的因素影响这些涂层的磨损率。预拌的₂O₃用玻璃微球提高了涂层粘附强度没有显著影响涂层的冲蚀磨损性能。安技术成功地应用在这个调查看到,使用神经网络模型的模拟实验与参数化设计策略是非常有效的磨损预测反应的涂料内外实验领域。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

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