Комплексное численное и экспериментальное исследование трибологических характеристик композиционного материала на основе ПТФЭ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Одними из наиболее значимых явлений в каждой отрасли промышленности являются трение и износ, которые неизбежно возникают при относительном движении между однородными или разнородными материалами. Считается, что значительная доля мирового производства энергии расходуется на преодоление трения и износа, это делает их важнейшими факторами в энергоэффективности и устойчивости. В последнее время благодаря достижениям в материаловедении, технологиях смазочных материалов и инновационным методам проектирования удалось значительно снизить трение и износ, что ведет к существенной экономии энергии и увеличению срока службы компонентов. Политетрафторэтилен (ПТФЭ), среди прочих материалов, произвел революцию в трибологической отрасли, став высокоэффективным синтетическим полимером. Это обусловлено его выдающимися свойствами, такими как низкий коэффициент трения, химическая инертность, термическая стабильность, антипригарные свойства и биосовместимость. Эти уникальные свойства делают ПТФЭ идеальным материалом для различных промышленных применений, от аэрокосмической отрасли до биомедицинской. Цель работы: проведение комплексного численного и экспериментального исследования трибологических свойств композита на основе ПТФЭ. В качестве исследуемых материалов выбраны чистый ПТФЭ, ПТФЭ с 25 % С, и ПТФЭ с 20 % стекла. Испытания проводили, применяя в качестве контртела нержавеющую сталь (SS 304). Трибологические испытания и последующую оценку осуществляли в условиях сухого трения скольжения с учетом ключевых параметров, таких как нагрузка, скорость трения и температура. Разработку эмпирической модели, использующей экспериментальные данные для прогнозирования износостойкости этих материалов, проводили с помощью методологии поверхности отклика (МПО). Эмпирические модели разрабатывали для понимания влияния параметров процесса на поведение при износе и для оптимизации условий эксплуатации с целью минимизации потери материала. Методы исследования. В качестве теоретической основы для прогнозирования потери объема и удельной скорости износа на основе численного моделирования применяли модель износа Арчарда. Коэффициент износа (K) определяли в ходе экспериментальных испытаний и использовали в качестве входного параметра в численных моделях. Численное моделирование разрабатывали с помощью программного обеспечения для конечно-элементного анализа ANSYS, что позволяло моделировать сложные трибологические взаимодействия между композиционными материалами и контртелом. Для структурирования экспериментов использовали центральный композиционный ротатабельный план (CCRD) в рамках МПО, эксперименты проводили в условиях сухого трения скольжения по схеме «палец – диск». В качестве входных параметров для экспериментов выбраны нагрузка (от 15 до 200 Н), скорость трения (от 400 до 1000 об/мин) и температура (от 60 до 200 °C). Каждый эксперимент выполнялся на протяжении 5 км скольжения, чтобы обеспечить достаточный износ для анализа. Для каждого материала проводили в общей сложности 20 экспериментов, что обеспечило полный набор данных для статистического анализа и проверки модели. Результаты и обсуждение. Результаты исследования подчеркивают эффективность численного моделирования в прогнозировании износостойкости композитов на основе ПТФЭ в условиях сухого трения скольжения. Экспериментальные исследования показывают, что чистый ПТФЭ обладает низкой механической прочностью, что приводит к высокой скорости износа, в то время как ПТФЭ с добавками углерода и стекла демонстрирует улучшенные характеристики износостойкости. Добавление углерода в ПТФЭ повышает характеристики композита, формируя на контртеле стабильную пленку переноса, тогда как добавление стекла способствует увеличению твердости и, как следствие, уменьшению потерь материала. Эмпирические модели, разработанные с использованием методологии поверхности отклика (МПО), подтверждают, что наиболее значимым параметром, влияющим на износ, является приложенная к пальцу нагрузка, за которой следуют скорость трения и температура. Численное моделирование на основе модели износа Арчарда хорошо согласуется с экспериментальными данными, подтверждая точность численного моделирования. Данное исследование способствует углублению знаний об использовании композитов на основе ПТФЭ для увеличения срока службы и надежности промышленных изделий.

Об авторах

А. Дешпанде

Email: abhijeet.deshpande@viit.ac.in
канд. техн. наук, Институт информационных технологий Вишвакармы, Кондва (Бадрек), Махараштра, Пуне - 411048, Индия, abhijeet.deshpande@viit.ac.in

А. Кулкарни

Email: atul.kulkarni@vit.edu
канд. техн. наук, доцент, Технологический институт Вишвакарма, Пуна, Махараштра, 411037, Индия, atul.kulkarni@vit.edu

П. Анерао

Email: prashant.anerao@vit.edu
канд. техн. наук, Технологический институт Вишвакарма, Пуна, Махараштра, 411037, Индия, prashant.anerao@vit.edu

Л. Дешпанде

Email: leena.deshpande@viit.ac.in
канд. техн. наук, Институт информационных технологий Вишвакармы, Кондва (Бадрек), Махараштра, Пуне - 411048, Индия, leena.deshpande@viit.ac.in

А. Соматкар

Email: avinash.somatkar@viit.ac.in
доктор техн. наук, профессор, Институт информационных технологий Вишвакармы, Кондва (Бадрек), Махараштра, Пуне - 411048, Индия, avinash.somatkar@viit.ac.in

Список литературы

  1. Rojacz H., Maierhofer D., Piringer G. Environmental impact evaluation of wear protection materials // Wear. – 2025. – Vol. 560–561. – P. 205612. – doi: 10.1016/j.wear.2024.205612.
  2. Global energy consumption due to friction and wear in the mining industry / K. Holmberg, P. Kivikytö-Reponen, P. Härkisaari, K. Valtonen, A. Erdemir // Tribology International. – 2017. – Vol. 115. – P. 116–139. – doi: 10.1016/j.triboint.2017.05.010.
  3. Bhushan B., Wilcock D.F. Wear behavior of polymer compositions in dry reciprocating sliding // Wear. – 1982. – Vol. 75 (1). – P. 41–70. – doi: 10.1016/0043-1648(82)90139-9.
  4. Effect of fibrous filler on friction on wear of PTFE composite under dry and wet condition / H. Wang, X. Feng, Y. Shi, X. Lu // China Particuology. – 2007. – Vol. 5 (6). – P. 414–419. – doi: 10.1016/j.cpart.2007.08.003.
  5. Shangguan Q., Cheng X. Effect of rare earth on tribological properties of carbon fiber reinforced PTFE composites // Journal of Rare Earths. – 2007. – Vol. 25. – P. 469–473. – doi: 10.1016/S1002-0721(07)60458-X.
  6. Khedkar J., Negulescu I., Meletis E.I. Sliding wear behavior of PTFE composites // Wear. – 2002. – Vol. 252 (5–6). – P. 361–369. – doi: 10.1016/S0043-1648(01)00859-6.
  7. A review on wear prediction models of polymers / R. Mule, A. Deshpande, U. Verma, S. Gumaste, P. Kulkarni, J. Shah, A. Kulkarni // Transactions on Innovations in Science & Technology. – 2021. – Vol. 5 (2). – P. 278–282.
  8. Satkar A.R., Mache A., Kulkarni A. Numerical investigation on perforation resistance of glass-carbon/epoxy hybrid composite laminate under ballistic impact // Materials Today: Proceedings. – 2022. – Vol. 59 (1). – P. 734–741. – doi: 10.1016/j.matpr.2021.12.464.
  9. Virpe K., Deshpande A., Kulkarni A. A review on tribological behavior of polymer composite impregnated with carbon fillers // AIP Conference Proceedings. – 2020. – Vol. 2311. – P. 070030. – doi: 10.1063/5.0035408.
  10. Tevruz T. Tribological behaviours of bronze-filled polytetrafluoroethylene dry journal bearings // Wear. – 1999. – Vol. 230 (1). – P. 61–69. – doi: 10.1016/S0043-1648(99)00091-5.
  11. Dry sliding wear behaviour of PTFE filled with glass and bronze particles / B.A. Mudasar Pasha, D. Abdul Budan, S. Basavarajappa, S. Manjunath Yadav, B.A. Nizamuddi // Tribology – Materials, Surfaces & Interfaces. – 2011. – Vol. 5 (2). – P. 59–64. – doi: 10.1179/1751584X11Y.0000000006.
  12. Venkateswarlu G., Sharada R., Bhagvanth Rao M. Effect of fillers on mechanical properties of PTFE based composites // Archives of Applied Science Research. – 2015. – Vol. 7 (7). – P. 48–58.
  13. Song F., Wang Q., Wang T. Effects of glass fiber and molybdenum disulfide on tribological behaviors and PV limit of chopped carbon fiber reinforced Polytetrafluoroethylene composites // Tribology International. – 2016. – Vol. 104. – P. 392–401. – doi: 10.1016/j.triboint.2016.01.015.
  14. Kolhe S., Deshpande A., Wangikar K. Wear behavior of Polytetrafluoroethylene composites: a review // Smart technologies for energy, environment and sustainable development. – Singapore: Springer, 2019. – P. 571–584. – doi: 10.1007/978-981-13-6148-7_55.
  15. Kanitkar Y.M., Kulkarni A.P., Wangikar K.S. Characterization of glass hybrid composite: a review // Materials Today: Proceedings. – 2017. – Vol. 4 (9). – P. 9627–9630. – doi: 10.1016/j.matpr.2017.06.237.
  16. Prediction of wear rate of glass-filled PTFE composites based on machine learning approaches / A.R. Deshpande, A.P. Kulkarni, N. Wasatkar, V. Gajalkar, M. Abdullah // Polymers. – 2024. – Vol. 16 (18). – P. 2666. – doi: 10.3390/polym16182666.
  17. Combined effects of fiber/matrix interface and water absorption on the tribological behaviors of water lubricated-polytetrafluoroethylene-based composites reinforced with carbon and basalt fibers / J. Wang, B. Chen, N. Liu, G. Han, F. Yan // Composites Part A: Applied Science and Manufacturing. – 2014. – Vol. 59. – P. 85–92. – doi: 10.1016/j.compositesa.2014.01.004.
  18. Comparative study of tribological properties of different fibers reinforced PTFE/PEEK composites at elevated temperatures / L. Mu, X. Feng, J. Zhu, H. Wang, Q. Sun, Y. Shi, X. Lu // Tribology Transactions. – 2010. – Vol. 53 (2). – P. 189–194. – doi: 10.1080/10402000903097460.
  19. The friction and wear characteristics of nanometer ZnO filled polytetrafluoroethylene / F. Li, K. Hu, J. Li, B. Zhao // Wear. – 2001. – Vol. 249 (10–11). – P. 877–882. – doi: 10.1016/S0043-1648(01)00816-X.
  20. Sahin Y. Analysis of abrasive wear behavior of PTFE composite using Taguchi’;s technique // Cogent Engineering. – 2015. – Vol. 2 (1). – P. 1–15. – doi: 10.1080/23311916.2014.1000510.
  21. Correction of Archard equation for wear behavior of modified pure titanium / A.T. Tabrizi, H. Aghajani, H. Saghafian, F.F. Laleh // Tribology International. – 2021. – Vol. 155. – P. 106772. – doi: 10.1016/j.triboint.2020.106772.
  22. Hegadekatte V., Huber N., Kraft O. Finite element based simulation of dry sliding wear // Modelling and Simulation in Materials Science and Engineering. – 2005. – Vol. 13. – P. 57–75. – doi: 10.1088/0965-0393/13/1/005.
  23. Mathematical modeling of various forces acting on piston rod packing rings / R. Nile, U. Verma, A. Deshpande, S. Joshi, J. Shah, A. Kulkarni // Materials Today: Proceedings. – 2022. – Vol. 49 (5). – P. 1521–1526. – doi: 10.1016/j.matpr.2021.07.304.
  24. Кулкарни А.П., Чинчаникар С., Саргаде В.Г. Теория размерностей и моделирование температуры на границе раздела стружка–инструмент при точении SS304 на основе искусственных нейронных сетей // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2021. – Т. 23, № 4. – С. 47–64. – doi: 10.17212/1994-6309-2021-23.4-47-64.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


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

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».