亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

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]
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
量子星尘发布了新的文献求助30
刚刚
无情的琳发布了新的文献求助30
1秒前
铁铁发布了新的文献求助10
6秒前
大模型应助铁铁采纳,获得10
19秒前
48秒前
54秒前
ding应助宁宁大王采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
2分钟前
愿景发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
2分钟前
hahahan完成签到 ,获得积分10
2分钟前
胖小羊完成签到 ,获得积分10
2分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
初晴完成签到 ,获得积分10
2分钟前
Lucky完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
2分钟前
sidashu发布了新的文献求助10
3分钟前
枯叶蝶完成签到 ,获得积分10
3分钟前
3分钟前
3分钟前
ajing发布了新的文献求助10
3分钟前
Wa1Zh0u发布了新的文献求助10
3分钟前
王玉完成签到 ,获得积分10
3分钟前
归尘发布了新的文献求助10
3分钟前
3分钟前
3分钟前
李健应助愿景采纳,获得10
3分钟前
3分钟前
情怀应助无情的琳采纳,获得10
3分钟前
Nano-Su完成签到,获得积分10
3分钟前
4分钟前
一颗红葡萄完成签到 ,获得积分10
4分钟前
如意秋珊完成签到 ,获得积分10
4分钟前
4分钟前
Ocean完成签到,获得积分10
4分钟前
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
Introduction to strong mixing conditions volume 1-3 5000
Clinical Microbiology Procedures Handbook, Multi-Volume, 5th Edition 2000
The Cambridge History of China: Volume 4, Sui and T'ang China, 589–906 AD, Part Two 1000
The Composition and Relative Chronology of Dynasties 16 and 17 in Egypt 1000
Real World Research, 5th Edition 800
Qualitative Data Analysis with NVivo By Jenine Beekhuyzen, Pat Bazeley · 2024 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5724110
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 5284672
关于积分的说明 15299585
捐赠科研通 4872217
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2616727
邀请新用户注册赠送积分活动 1566601
关于科研通互助平台的介绍 1523451