H13钢表面梯度熔覆层耐磨性研究及寿命预测
发布时间:2021-11-10 17:58
热作模具在服役过程中表面承受着高强度接触载荷和高频率交变热载荷,使用寿命普遍较短。磨损是热作模具的主要失效形式,采用激光熔覆等表面改性技术提高模具耐磨性,可有效延长模具服役时间,降低生产成本,节约资源。因此,探讨模具表面熔覆层磨损内在影响因素,把握磨损规律,建立模具寿命预测模型,对模具结构优化、提高模具使用寿命及日常维护等实际应用具有重要指导意义。本文采用激光熔覆技术在常用热作模具材料H13表面上制备了Ni/WC含量依次为15%、30%的梯度熔覆层;确定了H13+Ni/WC复合粉末激光熔覆工艺参数;测试并比较了基体与熔覆层的各项力学性能;测试了各因素对基体和熔覆层耐磨性的影响,并比较了两者的耐磨损性能;分析了熔覆层磨损机理。以试验数据为蓝本,结合数值模拟和数理统计手段,使用GA-BP神经网络预测了模具理论使用寿命。在所确定的工艺参数下制得的熔覆层表面较为平整,内部无裂纹、空洞及夹渣等缺陷,层间无明显界限,与基体间呈良好的冶金结合。熔覆层截面显微维氏硬度从基体到熔覆层表面具有明显梯度性,表面显微维氏硬度接近1100HV0.2,约为基体(450HV0.2
【文章来源】:燕山大学河北省
【文章页数】:85 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
寿命特性曲线
C Si Mn Cr Mo V O Fe0.35 1.1 0.35 5 1.5 1 0.027 Bal.表 2-4 梯度熔覆层粉末配比(wt.%)层数 Ni/WC H13第一层(No.1) 15 85第二层(No.2) 30 702.2 熔覆层制备及设备制备流程如图 2-1 所示。由于粉末粒度过小,送粉器送粉时流动的惰性气体会使粉末“漂浮”,得到的熔覆层表面平整度极低;后使用质量分数 3%的聚乙烯醇溶液作为粘结剂在基体上预置粉末,但熔覆过程中飞溅严重且熔覆层空洞密集,经多次试验,本文采用手动铺粉的方法进行“送粉”。线切割得到的铺粉“模”如图 2-2 所示,材质为不锈钢,厚度为 0.6~0.8mm。
铺粉“模”
【参考文献】:
期刊论文
[1]模具的失效形式与修复分析[J]. 董兵天. 中国设备工程. 2017(14)
[2]模具修复技术及发展趋势[J]. 刘斌,崔志杰. 模具工业. 2017(02)
[3]论激光熔覆技术在模具中的应用[J]. 舒诗椿. 科技展望. 2017(04)
[4]激光熔覆镍基碳化钨工艺研究[J]. 张德强,张吉庆,郭忠娟. 机械设计与制造. 2016(12)
[5]连续点式锻压激光快速成形TA15钛合金热处理组织与性能[J]. 席明哲,刘静波,赵毅,高士友. 中国激光. 2016(02)
[6]激光熔覆Ni60+35WC-Ni涂层的微观组织和摩擦磨损特性[J]. 臧春城,王延忠,张以都,李金华,曾红,张德强. 稀有金属. 2015(05)
[7]基于修正Archard理论的螺旋锥齿轮锻造模具寿命预测[J]. 高振山,邓效忠,陈拂晓,李天兴. 中国机械工程. 2014(02)
[8]人工神经网络的发展及应用[J]. 毛健,赵红东,姚婧婧. 电子设计工程. 2011(24)
[9]激光快速成形316L不锈钢/镍基合金/Ti6A14V梯度材料[J]. 席明哲,张永忠,涂义,石力开,金具涛. 金属学报. 2008(07)
[10]材料磨损研究的进展与思考[J]. 温诗铸. 摩擦学学报. 2008(01)
硕士论文
[1]热成形模具磨损行为数值分析及模具寿命预测[D]. 黄炳林.吉林大学 2014
[2]激光熔覆对H13钢热疲劳及耐磨性能的影响[D]. 唐淑君.昆明理工大学 2013
[3]基于磨损的热锻模具优化设计和寿命预测[D]. 陈科伟.重庆大学 2012
[4]遗传算法的研究与应用[D]. 王银年.江南大学 2009
[5]基于遗传算法优化BP神经网络的变压器故障诊断[D]. 段侯峰.北京交通大学 2008
[6]遗传算法和人工神经网络的分析与改进[D]. 庞勇.天津大学 2003
本文编号:3487689
【文章来源】:燕山大学河北省
【文章页数】:85 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
寿命特性曲线
C Si Mn Cr Mo V O Fe0.35 1.1 0.35 5 1.5 1 0.027 Bal.表 2-4 梯度熔覆层粉末配比(wt.%)层数 Ni/WC H13第一层(No.1) 15 85第二层(No.2) 30 702.2 熔覆层制备及设备制备流程如图 2-1 所示。由于粉末粒度过小,送粉器送粉时流动的惰性气体会使粉末“漂浮”,得到的熔覆层表面平整度极低;后使用质量分数 3%的聚乙烯醇溶液作为粘结剂在基体上预置粉末,但熔覆过程中飞溅严重且熔覆层空洞密集,经多次试验,本文采用手动铺粉的方法进行“送粉”。线切割得到的铺粉“模”如图 2-2 所示,材质为不锈钢,厚度为 0.6~0.8mm。
铺粉“模”
【参考文献】:
期刊论文
[1]模具的失效形式与修复分析[J]. 董兵天. 中国设备工程. 2017(14)
[2]模具修复技术及发展趋势[J]. 刘斌,崔志杰. 模具工业. 2017(02)
[3]论激光熔覆技术在模具中的应用[J]. 舒诗椿. 科技展望. 2017(04)
[4]激光熔覆镍基碳化钨工艺研究[J]. 张德强,张吉庆,郭忠娟. 机械设计与制造. 2016(12)
[5]连续点式锻压激光快速成形TA15钛合金热处理组织与性能[J]. 席明哲,刘静波,赵毅,高士友. 中国激光. 2016(02)
[6]激光熔覆Ni60+35WC-Ni涂层的微观组织和摩擦磨损特性[J]. 臧春城,王延忠,张以都,李金华,曾红,张德强. 稀有金属. 2015(05)
[7]基于修正Archard理论的螺旋锥齿轮锻造模具寿命预测[J]. 高振山,邓效忠,陈拂晓,李天兴. 中国机械工程. 2014(02)
[8]人工神经网络的发展及应用[J]. 毛健,赵红东,姚婧婧. 电子设计工程. 2011(24)
[9]激光快速成形316L不锈钢/镍基合金/Ti6A14V梯度材料[J]. 席明哲,张永忠,涂义,石力开,金具涛. 金属学报. 2008(07)
[10]材料磨损研究的进展与思考[J]. 温诗铸. 摩擦学学报. 2008(01)
硕士论文
[1]热成形模具磨损行为数值分析及模具寿命预测[D]. 黄炳林.吉林大学 2014
[2]激光熔覆对H13钢热疲劳及耐磨性能的影响[D]. 唐淑君.昆明理工大学 2013
[3]基于磨损的热锻模具优化设计和寿命预测[D]. 陈科伟.重庆大学 2012
[4]遗传算法的研究与应用[D]. 王银年.江南大学 2009
[5]基于遗传算法优化BP神经网络的变压器故障诊断[D]. 段侯峰.北京交通大学 2008
[6]遗传算法和人工神经网络的分析与改进[D]. 庞勇.天津大学 2003
本文编号:3487689
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