项目名称: 基于突变理论的极端制动工况下摩擦材料摩擦失效行为研究

项目编号: No.51205395

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 机械工程学科

项目作者: 鲍久圣

作者单位: 中国矿业大学

项目金额: 25万元

中文摘要: 在机械系统极端制动工况下,制动摩擦副由于高速重载相对滑动,致使摩擦材料承受极高温度和热-应力耦合作用,其材料性能极易发生突变导致摩擦失效,从而引发恶性事故。本项目采用试验探索、计算机仿真与理论分析相结合的研究方法,通过对极端工况下典型制动摩擦材料的试验研究,基于突变理论揭示摩擦材料的摩擦失效机理,并预测其突变行为。首先,针对机械系统极端制动工况开展模拟制动试验,并结合摩擦材料的动态热物性能和热机械性能试验,研究制动摩擦热及其动态热流分配机制;其次,基于模拟制动试验结果,并结合磨损试样表面的微观分析试验,研究摩擦材料的摩擦失效机理;最后,基于突变理论,建立极端工况下摩擦材料摩擦失效的突变模型,提出摩擦失效的预测方法,并通过试验进行验证。本项目的研究结果可为避免因摩擦材料摩擦失效而引发的机械系统恶性事故提供重要的理论基础,并可为高性能摩擦材料的研制提供有益的技术指导。

中文关键词: 摩擦材料;摩擦失效;突变模型;极端制动工况;失效机理

英文摘要: For the friction under high sliding speed and heavy load, the braking friction material is focused with high temeprature and concentrated heat-stress coupling under some extreme braking conditions. It then loses easily its normal tribological performance to induce serious accidents. Based on some experiments of the friction mateial under some extreme braking conditions, this project is going to reveal the friction failure mechanisms by the methods combining of experimental investigations, computer simulations and theoretical analysis. Firstly, the braking frction heat and its dynamic distributing mechanisms will be investigated by the simulating braking experiments under some extreme conditions, also by the testing of its dynamic thermal, physical and mechanical performance. Secondly, the friction failure mechanisms of the friction materials will be revealed by combining of the braking experimental results and the micro analysis of worn surface of the friction samples. Finally, a catastrophe model describing the friction failures of the friction materials will be established based on the catastrophe theories. A method forecasting the friction failures will be pointed out and verified by experiments. It is believed that the results may be theoretically valuable for avoiding any serious accidents induced by the fr

英文关键词: Friction materials;Frictional failure;Catastrophe model;Extreme braking conditions;Failure mechanisms

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

重磅!数字孪生技术应用白皮书(2021)
专知会员服务
256+阅读 · 2021年12月8日
《过参数化机器学习理论》综述论文
专知会员服务
45+阅读 · 2021年9月19日
专知会员服务
27+阅读 · 2021年9月17日
专知会员服务
44+阅读 · 2021年8月5日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年5月7日
专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
专知会员服务
84+阅读 · 2020年12月11日
机器学习在材料科学中的应用综述,21页pdf
专知会员服务
48+阅读 · 2019年9月24日
重磅!数字孪生技术应用白皮书(2021)
专知
13+阅读 · 2021年12月8日
【数字孪生】使用数字孪生体进行预测性维护
产业智能官
27+阅读 · 2019年7月22日
解读 | 得见的高斯过程
机器学习算法与Python学习
14+阅读 · 2019年2月13日
【工业智能】风机齿轮箱故障诊断 — 基于振动信号
最大熵原理(一)
深度学习探索
12+阅读 · 2017年8月3日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年5月12日
Arxiv
10+阅读 · 2017年12月29日
小贴士
相关主题
相关VIP内容
重磅!数字孪生技术应用白皮书(2021)
专知会员服务
256+阅读 · 2021年12月8日
《过参数化机器学习理论》综述论文
专知会员服务
45+阅读 · 2021年9月19日
专知会员服务
27+阅读 · 2021年9月17日
专知会员服务
44+阅读 · 2021年8月5日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年5月7日
专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
专知会员服务
84+阅读 · 2020年12月11日
机器学习在材料科学中的应用综述,21页pdf
专知会员服务
48+阅读 · 2019年9月24日
相关资讯
重磅!数字孪生技术应用白皮书(2021)
专知
13+阅读 · 2021年12月8日
【数字孪生】使用数字孪生体进行预测性维护
产业智能官
27+阅读 · 2019年7月22日
解读 | 得见的高斯过程
机器学习算法与Python学习
14+阅读 · 2019年2月13日
【工业智能】风机齿轮箱故障诊断 — 基于振动信号
最大熵原理(一)
深度学习探索
12+阅读 · 2017年8月3日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员