Моделирование характеристик износа при скольжении композиционного материала на основе политетрафторэтилена (ПТФЭ), армированного углеродным волокном, в паре трения с SS304 (12Х18Н10Т)

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. В последнее десятилетие композиционные материалы на основе политетрафторэтилена (ПТФЭ) все чаще используются в качестве альтернативных материалов в автомобилестроении. ПТФЭ характеризуется низким коэффициентом трения, более высокой твердостью и коррозионной стойкостью. Однако этот материал имеет высокую скорость износа. Группа исследователей попыталась повысить износостойкость ПТФЭ, армировав его различными наполнителями. Цель работы. В данной работе экспериментально исследованы характеристики износа при сухом скольжении композиционного материала на основе ПТФЭ, армированного углеродным волокном (35 мас.%), в паре трения с нержавеющей сталью SS304. Кроме того, с помощью искусственных нейронных сетей (ИНС) разработаны экспериментальные математические модели и модели для прогнозирования удельной скорости изнашивания с учетом влияния давления, скорости скольжения и температуры поверхности. Методы исследования. Эксперименты по сухому скольжению проводились на машине для испытания на износ типа «стержень-диск» с изменением нормальной нагрузки на штифт, скорости вращения диска и температуры поверхности. Эксперименты по исследованию влияния входных параметров на удельную скорость изнашивания в широком диапазоне проектных пространств планировались системно. Всего было проведено пятнадцать экспериментов на 5-километровой дистанции без повторения эксперимента с центральным бегом. Скорости скольжения получали подбором диаметра дорожки на диске и соответствующей скорости вращения диска. Для ИНС-модели был использован алгоритм машинного обучения с обратным распространением с прямой связью. Результаты и обсуждение. Это исследование показало лучшую точность прогнозирования благодаря архитектуре ИНС, имеющей два скрытых слоя со 150 нейронами на каждом. Исследование выявило увеличение удельной скорости изнашивания при нормальной нагрузке, скорости скольжения и температуре поверхности. Однако это увеличение более заметно при более высоких параметрах процесса. Нормальная нагрузка и скорость скольжения наиболее существенно влияет на удельную скорость изнашивания. Значения удельной скорости изнашивания, полученные в результате расчета по разработанным моделям, хорошо согласуются с экспериментальными значениями со средней погрешностью, близкой к 10 %. Это показывает, что модель может быть использована для получения скорости износа композита на основе ПТФЭ, армированного углеродным волокном (35 мас.%), в паре трения с нержавеющей сталью SS304. Проведенное исследование имеет задел для дальнейших исследований, рассматривающих влияние различных архитектур ИНС, различного количества нейронов и скрытых слоев на точность прогнозирования скорости износа.

Об авторах

С. Чинчаникар

Email: satish.chinchanikar@viit.ac.in
доктор техн. наук, Профессор, Институт информационных технологий Вишвакармы, Кондва (Бадрек), Пуне - 411039, Махараштра, Индия, satish.chinchanikar@viit.ac.in

Список литературы

  1. Dry sliding wear characteristics of carbon filled polytetrafluoroethylene (PTFE) composite against Aluminium 6061 alloy / A. Sonawane, A. Deshpande, S. Chinchanikar, Y. Munde // Materials Today: Proceedings. – 2021. – Vol. 44. – P. 3888–3893. – doi: 10.1016/j.matpr.2020.12.929.
  2. Chinchanikar S., Barade A., Deshpande A. Sliding wear characteristics of carbon filled polytetrafluoroethylene (PTFE) сomposite against AISI 304 stainless steel counterface // Materials Science Forum. – 2021. – Vol. 1034. – P. 51–60. – doi: 10.4028/ href='www.scientific.net/MSF.1034.51' target='_blank'>www.scientific.net/MSF.1034.51.
  3. Sliding friction and wear behavior of PTFE and its composite under dry sliding conditions / H. Unal, A. Mimarolu, U. Kadioglu, H. Ekiz // Materials and Design. – 2004. – Vol. 25. – P. 239–245. – doi: 10.1016/j.matdes.2003.10.009.
  4. Sahin Y. Analysis of abrasive wear behavior of PTFE composite using Taughi's technique // Cogent Engineering. – 2015. – Vol. 2, N 1. – P. 1–15. – doi: 10.1080/23311916.2014.1000510.
  5. Venkateswarlu G., Sharada R., Rao M.B. Effect of fillers on mechanical properties of PTFE based composites // Archives of Applied Science Research. – 2015. – Vol. 7, N 7. – P. 48–58.
  6. Wang Q., Zhang X., Pei X. Study on the synergistic effect of carbon fiber and graphite and nanoparticle on the friction and wear behavior of polyimide composites // Materials and Design. – 2010. – Vol. 31, N 8. – P. 3761–3768. – doi: 10.1016/j.matdes.2010.03.017.
  7. Song F., Wang Q., Wang T. Effect of glass fiber and MoS2 on tribological behaviour and PV limit of chopped carbon fiber reinforced PTFE composite // Tribology International. – 2016. – Vol. 104. – P. 392–401. – doi: 10.1016/j.triboint.2016.01.015.
  8. Gujrathi S.M., Dhamande L.S., Patare P.M. Wear studies on polytetrafluroethylene (PTFE) composites: Taguchi approach // Bonfring International Journal of Industrial Engineering and Management Science. – 2013. – Vol. 3, N 2. – P. 47–51. – doi: 10.9756/BIJIEMS.4406.
  9. Wear and friction performance of PTFE filled epoxy composites with a high concentration of SiO2 particles / J.T. Shen, M. Top, Y.T. Pei, M. Hosson // Wear. – 2015. – Vol. 322–323, N 15. – P. 171–180. – doi: 10.1016/j.wear.2014.11.015.
  10. Abrasive wear behavior of PTFE for seal applications under abrasive-atmosphere sliding condition / M. Shen, B. Li, Z. Zhang, L. Zhao // Friction. – 2020. – Vol. 8. – P. 755–767. – doi: 10.1007/s40544-019-0301-7.
  11. A study on the friction and wear behavior of PTFE filled with alumina nanoparticles / W.G. Sawyer, K.D. Freudenberg, P. Bhimaraj, L.S. Schadler // Wear. – 2003. – Vol. 254. – P. 573–580. – doi: 10.1016/S0043-1648(03)00252-7.
  12. Kim D.W., Kim K.W. Effects of sliding velocity and normal load on friction and wear characteristics of multi-layered diamond-like carbon (DLC) coating prepared by reactive sputtering // Wear. – 20013. – Vol. 297, N  1–2. – P. 722–730. – doi: 10.1016/j.wear.2012.10.009.
  13. Wang M., Zhang C., Wang X. The wear behavior of textured steel sliding against polymers // Materials. – 2017. – Vol. 10, N 330. – P. 1–14. – doi: 10.3390/ma10040330.
  14. Desale D.D., Pawar H.B. Performance analysis of Polytetrafluoroethylene as journal bearing material // Procedia Manufacturing. – 2018. – Vol. 20. – P. 414–419. – doi: 10.1016/j.promfg.2018.02.060.
  15. Specific wear rate modeling of polytetraflouroethylene composites via artificial neural network (ANN) and adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) tools / M.A. Ibrahim, Y. Sahin, A. Ibrahim, A.Y. Gidado, M.N. Yahya // Virtual Assistant. – IntechOpen, 2021. – doi: 10.5772/intechopen.95242.
  16. Paturi U.M., Cheruku S., Reddy N.S. The role of artificial neural networks in prediction of mechanical and tribological properties of composites – A comprehensive review // Archives of Computational Methods in Engineering. – 2022. – Vol. 29. – P. 1–41. – doi: 10.1007/s11831-021-09691-7.
  17. Artificial neural network algorithms for 3D printing / M.A. Mahmood, A.I. Visan, C. Ristoscu, I.N. Mihailescu // Materials. – 2020. – Vol. 14, N . – P. 163. – doi: 10.3390/ma14010163.
  18. Naderpour H., Kheyroddin A., Amiri G.G. Prediction of FRP-confined compressive strength of concrete using artificial neural networks // Composite Structures. – 2010. – Vol. 92, N 12. – P. 2817–2829. – doi: 10.1016/j.compstruct.2010.04.008.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).