PS-PVD用CeO2掺杂8YSZ团聚粉末及其涂层

在纳米ZrO₂-8%Y₂O₃(摩尔分数)(8YSZ)粉末中掺杂20%(质量分数)微米级CeO₂粉末,并通过喷雾干燥合成CeO₂-8YSZ(CYSZ)复合团聚粉体。借助激光粒度仪和扫描电镜(SEM)及附带能谱仪(EDS)考察羧甲基纤维素黏结剂(carboxymethyl cellulose,CMC)质量分数对复合团聚粉体性能影响。采用PS-PVD制备具有柱状结构的CYSZ热障涂层,对涂层截面和表面进行EDS分析。采用X射线衍射(XRD)和X射线光电子能谱(XPS)分析涂层物相。结果表明:黏结剂质量分数达到2%时可获得球形度高、粒度分布均匀的团聚粉体;制备的涂层中Ce元素呈均匀分布;涂层物相基本为t-相结构,其中Ce⁴⁺取代Zr⁴⁺进入ZrO₂晶格形成类质同象的固溶体结构,显示出CeO₂掺杂对t-相向m-相转变的抑制作用;所制备CYSZ涂层在1100℃,水冷循环100次后仍保持完整,展现出较高的抗热冲击性能。     

激光熔覆制备WCp/Ni-Si-Ti复合涂层

在Ni基高温合金表面预置3种不同WC含量的Ni78Si13Ti9(at%)粉末,采用激光熔覆制备了WC和原位自生TiC复相陶瓷增强Ni3(Si,Ti)基复合涂层.利用扫描电镜、能谱分析仪和X射线衍射仪对熔覆层组织进行分析,并测量了其显微硬度.结果表明,熔覆层与基体呈冶金结合,熔覆层组织主要由Ni(Si)固溶体、Ni3(Si,Ti)金属间化合物和WC-TiC复相陶瓷组成.随WC添加量增加,涂层中复相陶瓷含量增多;孔隙率增大;碳化物形态演变历程为不规则状、花瓣状以及不规则状和花瓣状共存.     

基于磨粒磨损机理的机械磨损状态监测

针对机械设备磨损状态监测准确率较低的问题,基于不同磨损机理下磨粒具有不同的形状和纹理特征,提出了一种基于磨粒特征识别的机械磨损状态监测的数学模型。通过形状特征识别球状磨粒和切削磨粒,结合形状、纹理特征识别疲劳磨粒和严重滑动磨粒,基于提取的特征参数建立机械磨损状态监测的特征向量,通过量子粒子群优化(QPSO)的径向基函数神经网络模型,实现对机械磨损状态的监测和判别。实验结果表明:QPSO-RBF神经网络数学模型结构简单,比传统PSO-RBF神经网络模型的识别准确率高5%,可用于常见机械磨损状态的检测。