Prediction of abrasion performance of metal alloys

• Autorzy: Gireń Bolesław G. , Krella Alicja K.

Warianty tytułu

PL

Przewidywanie abrazyjnego niszczenia stopów metali

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper presents a method for predicting the course of phenomenological abrasive erosion of metal alloys, using a simplified probabilistic process model. Based on the assumptions of the model, a formula for quantifying the volume of material loss in time under abrasive loads was proposed. The basis of the method is to establish the dependencies between the parameters appearing in the model: the function ofprobability distribution and distribution coefficient parameters and the strength test parameters of the materials, such as strength tensile strength, yield strength, fatigue parameter (number of cycles to break at a load of204 MPa in a tensile-compressive mode) hardness and work of breaking. Their values were obtained as a result of relevant experimental studies. Knowledge of the functional relationships between the model parameters and measurable parameters allows one to specify the body volume loss of known strength properties under certain load conditions. The values of the parameters appearing in the formula arising from the model were obtained by approximation of the experimental erosion curves designated on the basis of calculations. Materials such as aluminum, PA20, brass M58, Brown BA 1032 after heat treatment, hardened 2H13 steel, as well as lH18N9T and Duplex 2205 steels were used in the tests. The erosion studies were performed with broken SiC grainsas the erodent, with a hardness of 60 HRC and a diameter of 0.7 mm and the average kinetic energy was 16.4 J. The usefulness of the method was verified by determining the theoretical erosion curves for each material model parameter set depending on a the set. The result of the comparison of the experimental curves were in good agreement for PA20, MO58 and 2Hl3, while significant differences were observed in the case of brown and 1Hl8N9T. The reason for the discrepancies are errors resulting from the too small number of erosion samples, which has an infiuence on deterrnined relationships.

PL

W pracy przedstawiono fenomenologiczną metodę przewidywania przebiegu erozji abrazyjnej stopów metali, wykorzystującą uproszczony, probabilistyczny model procesu. Na podstawie założeń modelowych zaproponowano formułę kwantyfikującą ubytki objętości materiału w funkcji czasu w warunkach obciążeń abrazyjnych. Podstawą metody jest ustalenie zależności między parametrami występującymi w zapisie modelowym: parametrami funkcji rozkładów prawdopodobieństwa i współczynnikami podziału a parametrami wytrzymałościowymi testowanych materiałów, takimi jak: wytrzymałość na rozciąganie, granica plastyczności, parametr zmęczeniowy (liczba cykli do zerwania przy obciążeniu 204 MPa w trybie rozciągająco-ściskającym), twardość oraz praca zerwania. Ich wartości uzyskano w wyniku wykonania odpowiednich badań eksperymentalnych. Znajomość funkcjonalnych zależności pomiędzy parametrami modelowymi a parametrami mierzalnymi pozwala na określenie ubytków objętości ciała o znanych właściwościach wytrzymałościowych w określonych warunkach obciążeń. Wartości parametrów występujących w formule wynikającej z modelu uzyskano przez aproksymację doświadczalnych krzywych erozyjnych krzywymi wyznaczonymi na podstawie obliczeń. Do badań wykorzystano takie materiały, jak aluminium PA20, mosiądz M58, brąz BA1032 po obróbce cieplnej, stal 2Hl3 w stanie zahartowanym, a ponadto stale lH18N9T oraz Duplex 2205. Badania erozyjne wykonano na stanowisku, w którym erodentem były łamane ziarna SiC o twardości 60 HRC i średnicy 0,7 mm, a ich średnia energia kinetyczna wynosiła 16,4 J. Przydatność metody zweryfikowano przez wyznaczenie teoretycznych krzywych erozji poszczególnych materiałów dla parametrów modelowych określonych za pomocą wyznaczonych zależności. W wyniku porównania z krzywymi doświadczalnymi stwierdzono dobrą zgodność dla PA20, MO58 i 2H13, natomiast znaczące rozbieżności zaobserwowano w przypadku brązów i stali 1H18N9T. Przyczyną rozbieżności są błędy wynikające ze zbyt małej liczby prób erozyjnych, co ma decydujący wpływ na postać wyznaczonych zależności funkcyjnych (tab. 2).

Słowa kluczowe

EN

abrasion; erosion; wear; erosion modelling

PL

abrazja; erozja; procesy zużycia; modelowanie erozji

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Inżynieria Materiałowa
• Rocznik: 2013
• Tom: Vol. 34, nr 1
• Strony: 25--29
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Gireń Bolesław G.

• The Szewalski Institute of Fluid Flow Machinery of the Polish Academy of Sciences, Gdansk, Poland

autor

Krella Alicja K.

• The Szewalski Institute of Fluid Flow Machinery of the Polish Academy of Sciences, Gdansk, Poland

Bibliografia

• [1] Elkholy A.: Prediction of abrasion wear for slurry pump materials. Wear 84 (1983) 39÷49.
• [2] Lathabai S., Pender D. C.: Microstructural influence in slurry erosion of ceramics. Wear 189 (1995) 122÷135.
• [3] Fang Q., Sidky P. S., Hocking G. M.: Erosion resistance of continuously reinforced SiC-Ti-based matrix composities by a SiC/water sluny jet. Wear 233-235 (1999) 174÷181.
• [4] Sundararajan G., Roy M.: Solid particle erosion behaviour of metallic materials at room and elevated temperatures. Tribology International 30 (1997) 339÷359.
• [5] Ruff A. W., Wiederhorn S. M.: Erosion by solid particle impact. Materials Science and Technology 16 (1979) 69÷l26.
• [6] Kocańda S., Szala J.: Podstawy obliczeń zmęczeniowych. PWN, Warszawa (1997)
• [7] Chen Q., Li D. Y.: Computer simulation of solid particle erosion of composite materials. Wear 255 (2003) 78÷84.
• [8] Giren B. G.: Stochastyczny model erozji kawitacyjnej tworzyw metalowych o niskiej plastyczności. Prace Instytutu Maszyn Przepływowych 117 (2006)
• [9] Gireń B. G., Steller J.: Random multistage input and energy partition approach to the description of cavitation erosion process. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 23 (2009) 263÷273.
• [10] Meged Y.: Modelling of vibratory cavitation erosion test results by a Weibull distribution. Journal of Testing and Evaluation 31 (2003) 1÷12.
• [11] Meged Y.: Modeling ofthe intial stage in vibratory cavitation erosion tests by use of a Weibull distribution. Wear 253 (2002) 914÷923.
• [12] Meged Y.: An improved method fordetermination of the cavitation erosion resistance by a Weibull distribution. Joumal of Testing and Evaluation 32 (2004) 373÷382.
• [13] Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. H.: The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction. 1ed Springer, Berlin, Heidelberg, New York (2001).