Correlation between surface textural parameter and tribological behaviour of four metal materials with laser surface texturing (LST)

材料科学 摩擦学 润滑 纹理(宇宙学) 田口方法 复合材料 正交数组 钛镍合金 酒窝 表面光洁度 形状记忆合金 图像(数学) 人工智能 计算机科学
作者
Shuo Yuan,Naiming Lin,Weihua Wang,Hongxia Zhang,Zhiqi Liu,Yuan Yu,Qunfeng Zeng,Yucheng Wu
出处
期刊:Applied Surface Science [Elsevier BV]
卷期号:583: 152410-152410 被引量:54
标识
DOI:10.1016/j.apsusc.2021.152410
摘要

Laser processing technology was used to fabricate dimple-shaped surface textures on four metal materials (316 SS, NiTi, TA2, and Ti6Al4V). A Taguchi L16 (22 × 42) orthogonal array design was used to determine the correlation between the textural parameters and dry sliding tribological behaviour of the four metal materials. Furthermore, the validity of the optimized textural parameters was determined under oil lubrication conditions. The influencing parameters were texture density, material type, type of counterpart and applied load. The output result of the mass loss was converted into a signal-to-noise ratio (S/N) for the analysis of the optimal parameter combination. Analysis of variance (ANOVA) was applied to determine the significance of the four factors. The results of the S/N analysis and the ANOVA indicated that the influence degrees of the factors on mass loss were in the following order: material type > type of counterpart > texture density > applied load. For the 316 SS, NiTi, TA2 and Ti6Al4V, the optimal texture densities were 5%, 7%, 5%, and 11%, respectively. According to the observation of the wear morphology, it was found that the surface texturing played a positive role in improving the wear resistance of the selected material, especially under oil lubrication conditions.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

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
1秒前
汉克爱学习完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
caffeine发布了新的文献求助10
2秒前
3089ggf完成签到,获得积分10
2秒前
科研通AI6.1应助hqj采纳,获得10
3秒前
XTQ完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
yy发布了新的文献求助10
4秒前
丫丫发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
科研通AI6.3应助默默采纳,获得10
5秒前
JamesPei应助和谐迎夏采纳,获得10
6秒前
小心发布了新的文献求助10
6秒前
8888拉完成签到,获得积分10
6秒前
苏碧萱发布了新的文献求助10
6秒前
shy完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
D德完成签到,获得积分10
8秒前
molihuakai应助番茄你个土豆采纳,获得10
9秒前
caffeine完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
11秒前
情怀应助一口橙子采纳,获得10
11秒前
沉静问芙完成签到 ,获得积分10
11秒前
12秒前
wangyu发布了新的文献求助10
12秒前
13秒前
Yoopenoy发布了新的文献求助10
14秒前
14秒前
14秒前
womo发布了新的文献求助10
14秒前
大模型应助Isaiah采纳,获得10
14秒前
mmr发布了新的文献求助10
15秒前
Wu_cc发布了新的文献求助10
16秒前
彩色布条完成签到,获得积分10
16秒前
17秒前
奈者CO发布了新的文献求助10
18秒前
18秒前
乐乐应助苏碧萱采纳,获得10
18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
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2000
Emmy Noether's Wonderful Theorem 1200
Leading Academic-Practice Partnerships in Nursing and Healthcare: A Paradigm for Change 800
基于非线性光纤环形镜的全保偏锁模激光器研究-上海科技大学 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Research Methods for Business: A Skill Building Approach, 9th Edition 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 6412015
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8231132
关于积分的说明 17469295
捐赠科研通 5464774
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2887411
邀请新用户注册赠送积分活动 1864218
关于科研通互助平台的介绍 1702913