Synergistic effect of surface sinusoidal textures and oxide layer on tribological properties of 40Cr alloy steel

摩擦学 材料科学 纹理(宇宙学) 合金 氧化物 图层(电子) 振幅 工作(物理) 复合材料 表层 冶金 光学 机械工程 图像(数学) 物理 人工智能 计算机科学 工程类
作者
Jian Ma,Yancong Liu,Wenjie Zhang
出处
期刊:Surface & Coatings Technology [Elsevier BV]
卷期号:450: 128992-128992 被引量:2
标识
DOI:10.1016/j.surfcoat.2022.128992
摘要

Researchers have been concentrating on enhancing the surface tribological properties and minimizing wear on mechanical components during the oil starvation stage. In this work, a nanosecond laser was used to prepare sinusoidal textures of different amplitudes on the surface of 40Cr alloy steel, and then the obtained surfaces were pre-oxidized at 100 °C, 300 °C, and 500 °C, respectively. The results demonstrated that excessively large or small amplitude values would reduce the wear debris trapping ability of the textures, which ultimately affected the formation of the tribofilm. In addition, the numerical simulation results reveal that the texture pressure difference is positively correlated with the texture amplitude, but excessively high or low amplitude leads to a significant micro-vortex effect within the texture. The tribological properties of the textured surfaces could be further enhanced by the pre-oxidation treatment. The experiment results indicated that the pre-oxidation treatment increased the degree of surface oxidation and promoted the formation of tribofilm. This work will pave the way to improve surface tribological properties by integrating sinusoidal textures and self-generated tribofilm.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
enen发布了新的文献求助10
刚刚
鹿鹿完成签到,获得积分10
刚刚
Song完成签到,获得积分20
2秒前
小李子完成签到 ,获得积分10
3秒前
852应助斑驳的落叶采纳,获得10
4秒前
吗喽发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
刘琪琪应助洁净的从蓉采纳,获得20
9秒前
cc2004bj应助松林采纳,获得10
9秒前
友好的季节完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
12秒前
Shirley完成签到,获得积分10
12秒前
NI伦Ge发布了新的文献求助10
12秒前
刘珍荣完成签到,获得积分10
14秒前
15秒前
15秒前
大力的灵雁应助Robbins采纳,获得10
16秒前
18秒前
小章鱼完成签到 ,获得积分10
18秒前
Mikasaaaaa完成签到,获得积分10
19秒前
xin完成签到 ,获得积分10
21秒前
dunk芒果完成签到 ,获得积分10
21秒前
木槿发布了新的文献求助10
21秒前
21秒前
avoidant发布了新的文献求助10
24秒前
mufeixue发布了新的文献求助10
27秒前
27秒前
Rambo完成签到,获得积分10
28秒前
bkagyin应助拉长的芷烟采纳,获得10
28秒前
情怀应助嘿嘿嘿采纳,获得10
28秒前
袁玥完成签到,获得积分10
28秒前
29秒前
QYQ完成签到 ,获得积分10
30秒前
一一完成签到 ,获得积分10
31秒前
32秒前
pluto应助松林采纳,获得10
32秒前
共享精神应助木槿采纳,获得10
33秒前
李秋秋发布了新的文献求助10
34秒前
科研通AI2S应助QCL采纳,获得10
36秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Unlocking Chemical Thinking: Reimagining Chemistry Teaching and Learning 555
Photodetectors: From Ultraviolet to Infrared 500
On the Dragon Seas, a sailor's adventures in the far east 500
Yangtze Reminiscences. Some Notes And Recollections Of Service With The China Navigation Company Ltd., 1925-1939 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6356063
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8170856
关于积分的说明 17202458
捐赠科研通 5412079
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2864461
邀请新用户注册赠送积分活动 1841977
关于科研通互助平台的介绍 1690238