一种复杂工况条件下的磨蚀性指数AI的预测方法

摘要

本发明一种复杂工况条件下的磨蚀性指数AI的预测方法，增加考虑磨料材料硬度的影响，以试验数据为基础，通过预测公式可以快速获得不同工况条件下的磨蚀性指数AI，同时该预测公式形式简单，便于工程应用；与标准试验不同，本发明进一步考虑了磨料材料硬度的影响，适合预测不同地域磨料组成对设备磨损影响的预测；本发明所进行的试验均是以标准试验为基础，只改变某一条件，其他条件均与标准试验的条件一致，因此，试验结果可信度高，可以方便获得单个因素对试验结果的影响。

说明书

技术领域

本发明涉及一种复杂工况条件下的磨蚀性指数AI的预测方法。

背景技术

磨蚀性指数AI是用于衡量磨料磨损设备或其他物体能力的一种指标,表示磨 损的轻重程度，其值越大，则磨料愈易磨损金属，是设备设计及使用中需要注意 的重要参数之一。该参数的引入，将在设备制造和使用中降低成本和提高效率及 其它方面均起到积极的作用。在实际复杂工况下的生产中，所使用的设备必然要 受到磨料的反作用而磨蚀。设备的磨蚀，增加了设备的消耗，更严重的后果在于 降低了设备的生产效率，增加了更换设备所需的时间，致使机械设备的实际生产 率大大降低。设备的强烈磨蚀甚至成为进一步发展机械设备技术的主要障碍之一。 研究磨蚀性指数及其规律，不仅直接关系到机械设备及工具的寿命，生产效率和 成本，并且还可以作为改进设备的依据，也是采取合适工作参数的基础。

通常磨蚀性指数是将试样放在装有标准钢叶轮的旋转鼓筒中，通过标准试验 测得。主要考虑因素如下：(1)叶轮转速(x₁)；(2)鼓筒转速(x₂)；(3)试样的粒 径分布范围(x₃)；(4)磨料试样质量(x₄)；(5)试验时间(x₅)。其标准试验条件 如下：(1)叶轮转速为632r/min；(2)鼓筒转速为72r/min；(3)试样的粒 径分布范围为12～19mm；(4)磨料试样质量为1600g；(5)试验时间为15分钟。

按照上述的特定条件将质量为1600g的试样,分四批，每批400g,分别 放入鼓筒进行15分钟的磨蚀试验，最后测定叶轮的磨损量，取四次测量的 平均值即为磨蚀性指数AI。上述标准试验是在特定条件下获得设备的磨蚀性指数 AI。但是工程应用中，实际工况很复杂，设备磨损条件与标准试验的条件不一定 完全相同。另外，不同地域磨料的成分组成差异大，对设备的磨损影响千差万别。 在标准试验中，没有考虑磨料材料硬度对设备的磨损影响。因此，通过标准试验 测得的设备磨蚀性指数AI结果，难以评价设备在实际工况的磨损情况，工程指导 意义不大。

发明内容

针对上述问题，本发明在标准试验的基础上提出一种复杂工况条件下的磨蚀 性指数AI的预测方法，可以很方便地结合实际工况的条件，对于设备的磨蚀性指 数AI进行预测，进而衡量磨料对设备的磨损程度，对于研究和判定设备的磨损具 有重要的意义。

本发明一种复杂工况条件下的磨蚀性指数AI的预测方法，包括如下步骤：

步骤1、增加考虑磨料材料硬度(x₆)的影响，根据材料的各个成分的硬度 及其百分组成，计算其等效硬度值H：

$H=\underset{t=1}{\overset{n}{\Sigma }}{a}_t*h_t---\left(2\right)$

其中：a_t和h_t(t＝1～n)分别为磨料各个成分的百分比及对应的硬度值；

步骤2、在标准试验的基础上，增加考虑磨料材料硬度(x₆)的影响，即在 试验中，共考虑叶轮转速(x₁)、鼓筒转速(x₂)、试样的粒径分布范围(x₃)、磨料 试样质量(x₄)、试验时间(x₅)和磨料材料硬度(x₆)的影响，并以某一典型 常用试样进行一次试验，通过步骤1的方法计算该典型常用试样的等效硬度值 其他试验条件与标准试验条件一样，将典型常用试样的实验值作为标准值， 即$x_1=x_1^{*},x_2=x_2^{*},x_3=x_3^{*},x_4=x_4^{*},x_5=x_5^{*},$最后测定叶轮的磨损量，取四次测量 的平均值即为磨蚀性指数AI*；

步骤3、根据使用者所处行业的设备实际应用工况，确定上述各个因素的变 化范围；

步骤4、在各个因素各自的变化范围内，通过试验分别获得叶轮转速(x₁)、鼓 筒转速(x₂)、试样的粒径分布范围(x₃)、磨料试样质量(x₄)、试验时间(x₅) 和磨料材料硬度(x₆)对磨蚀性指数AI单独影响的试验数据；

步骤5、利用步骤4的试验数据，建立复杂工况条件下磨蚀性指数AI的预测 公式：

(1)计算因素(x_j)单独影响下的修正系数：

在步骤4中得到各个因素(x_j)对磨蚀性指数AI单独影响的试验数据，按照式 (3)或者式(4)可获得对应的修正系数:

$K_{xj}^i={\mathrm{AI}}_{xj}^i/{\mathrm{AI}}^{*}---\left(3\right)$

$K_{xj}^i=|{\mathrm{AI}}_{xj}^i-{\mathrm{AI}}^{*}|/{\mathrm{AI}}^{*}---\left(4\right)$

这里i＝1～M1，j＝1～6；

(2)利用计算得到的修正系数，建立复杂工况条件下磨蚀性指数AI的预测公 式：

$AI={\mathrm{AI}}^{*}*\underset{j=1}{\overset{6}{\Pi }}{K}_{xj}^{\prime }---\left(6\right)$

其中，

步骤6、利用步骤5中建立的复杂工况条件下磨蚀性指数AI的预测公式， 即由实际工况确定对应各影响因素的实际值，然后利用各因素(x_j)单独影响下计 算得到的修正系数进行插值，可以得到对应的修正系数K_x1、K_x2、K_x3、K_x4、K_x5、 K_x6，然后利用式(6)，即可获得对应实际工况情形的磨蚀性指数AI。

所述的步骤4包括如下步骤：

(1)按照步骤1计算出某一典型常用试样的等效硬度值

(2)根据工程经验，由步骤3确定的因素(x_j)变化范围为(x_j^down～x_j^up)，其 中在(x_j^down～x_j^up)中取偶数M1对其进行等分，取 特征点为：x_j¹、x_j²、…、x_j^M1，分别用于后面的M1组试验,这里第M1/2个特征点 与标准试验中因素x_i^*相等，即x_j^M1/2＝x_j^*；

(3)用硬度为的试样进行M1组试验：对于这M1组试验，其叶轮转速(x₁) 分别为同时，其他条件与标准试验的条件一样，即鼓筒转速(x₂)、 试样的粒径分布范围(x₃)、磨料试样质量(x₄)、试验时间(x₅)与标准试验的 条件一样，也就是，$x_2=x_2^{*},x_3=x_3^{*},x_4=x_4^{*},x_5=x_5^{*},x_6=x_6^{*},$通过上述M1组试验 可以得到对应的磨蚀性指数AI结果，利用上述试验方法，同样获得其他因素对磨 蚀性指数AI单独影响的试验数据。

本发明的重点在于：

(1)本发明以试验数据为基础，通过预测公式可以快速获得不同工况条件下 的磨蚀性指数AI，同时该预测公式形式简单，便于工程应用；

(2)与标准试验不同，本发明进一步考虑了磨料材料硬度的影响，适合预测 不同地域磨料组成对设备磨损影响的预测；

(3)本发明所进行的试验均是以标准试验为基础，只改变某一条件，其他条 件均与标准试验的条件一致，因此，试验结果可信度高，同时，应用上述方法进 行的试验，只改变某一条件，即假设为某一因素A，而其他条件(即其他因素) 保持不变，那么通过对比因素A改变前和改变后试验结果变化的大小，即得到因 素A对试验结果影响的程度。

附图说明

图1为本发明中不同叶轮转速下的磨蚀性指数AI；

图2为本发明中不同鼓筒转速下的磨蚀性指数AI；

图3为本发明中不同粒径分布范围下的磨蚀性指数AI；

图4为本发明中不同磨料试样质量下的磨蚀性指数AI；

图5为本发明中不同试验时间下的磨蚀性指数AI；

图6为本发明中不同磨料材料硬度下的磨蚀性指数AI；

图7为本发明中不同叶轮转速下的修正系数；

图8为本发明中不同鼓筒转速下的修正系数；

图9为本发明中不同试样的粒径分布范围的修正系数；

图10为本发明中不同磨料试样质量下的修正系数；

图11为本发明中不同试验时间下的修正系数；

图12为本发明中不同磨料材料硬度下的修正系数。

以下结合附图和实施例对本发明作进一步详述。

具体实施方式

本发明一种复杂工况条件下的磨蚀性指数AI的预测方法，包括如下步骤：

步骤1、增加考虑磨料材料硬度(x₆)的影响，根据材料的各个成分的硬度 及其百分组成，计算其等效硬度值H：

$H=\underset{t=1}{\overset{n}{\Sigma }}{a}_t*h_t---\left(2\right)$

其中：a_t和h_t(t＝1～n)分别为磨料各个成分的百分比及对应的硬度值；

步骤2、在标准试验的基础上，增加考虑磨料材料硬度(x₆)的影响，即在 试验中，共考虑叶轮转速(x₁)、鼓筒转速(x₂)、试样的粒径分布范围(x₃)、磨料 试样质量(x₄)、试验时间(x₅)和磨料材料硬度(x₆)的影响，并以某一典型 常用试样进行一次试验，通过步骤1的方法计算该典型常用试样的等效硬度值 其他试验条件与标准试验条件一样，将典型常用试样的实验值作为标准值， 即$x_1=x_1^{*},x_2=x_2^{*},x_3=x_3^{*},x_4=x_4^{*},x_5=x_5^{*},$最后测定叶轮的磨损量，取四次测量 的平均值即为磨蚀性指数AI^*；

步骤3、根据使用者所处行业的设备实际应用工况，确定上述各个因素的变 化范围；

步骤4、在各个因素各自的变化范围内，通过试验分别获得叶轮转速(x₁)、鼓 筒转速(x₂)、试样的粒径分布范围(x₃)、磨料试样质量(x₄)、试验时间(x₅) 和磨料材料硬度(x₆)对磨蚀性指数AI单独影响的试验数据，具体包括如下步骤：

(1)按照步骤1计算出某一典型常用试样的等效硬度值

(2)根据工程经验，由步骤3确定的因素(x_j)变化范围为(x_j^down～x_j^up)，其 中$x_j^{down}=x_j^{*}\left(1-{\Delta }_{xj}\right),x_j^{up}=x_j^{*}\left(1+{\Delta }_{xj}\right),$在(x_j^down～x_j^up)中取偶数M1对其进 行等分，取特征点为：x_j¹、x_j²、…、x_j^M1，分别用于后面的M1组试验,这里第M1/2 个特征点与标准试验中因素x_j^*相等，即x_j^M1/2＝x_j^*；

(3)用硬度为的试样进行M1组试验：对于这M1组试验，其叶轮转速(x₁) 分别为同时，其他条件与标准试验的条件一样，即鼓筒转速(x₂)、 试样的粒径分布范围(x₃)、磨料试样质量(x₄)、试验时间(x₅)与标准试验的 条件一样，也就是，$x_2=x_2^{*},x_3=x_3^{*},x_4=x_4^{*},x_5=x_5^{*},x_6=x_6^{*},$通过上述M1组试验 可以得到对应的磨蚀性指数AI结果，如图1所示；

利用上述试验方法，同样可以获得其他因素对磨蚀性指数AI单独影响的试验 数据。这里假设试验数据已经获得，分别如图2至图6所示。

步骤5、利用步骤4的试验数据，建立复杂工况条件下磨蚀性指数AI的预测 公式：

标准试验下得到的磨蚀性指数AI*是在特定的试验条件下得到。实际工作条件 下叶轮转速(x₁)、鼓筒转速(x₂)、试样的粒径分布范围(x₃)、磨料试样质量(x₄)、 试验时间(x₅)和磨料材料硬度(x₆)与实验条件不同，因此，需要对磨蚀性指 数AI予以修正。

单独考虑叶轮转速(x₁)影响下的修正系数方法如下：

(1)在步骤4中得到了图1在不同叶轮转速下磨蚀性指数AI的实验数据。进一 步，按照式(3)或者式(4)可获得对应的修正系数，如图7所示。

$K_{x1}^i={\mathrm{AI}}_{x1}^i/{\mathrm{AI}}^{*}---\left(3\right)$

$K_{x1}^i=|{\mathrm{AI}}_{x1}^i-{\mathrm{AI}}^{*}|/{\mathrm{AI}}^{*}---\left(4\right)$

这里i＝1～M1，j＝1～6；

若实际工况中叶轮转速x₁不等于表7中不同叶轮转速点则 可以按照插值的方法，对图7中的数据进行插值，计算其对应的修正系数K_x1。例 如：这里假设叶轮转速x₁介于和之间。按照式(5)进行插值，可得对应的修 正系数K_x1。

$K_{x1}=K_{x1}^{\prime }+\frac{K_{x1}^2-K_{x1}^1}{x_1^2-x_1^1}·(x_1-x_1^1)---\left(5\right)$

需要补充的是，由于第M1/2个转速点与标准试验中叶轮转速相等，即： 则其对应的磨蚀性指数因此按照式(3)计算的修正系数 按照式(4)计算的修正系数

利用上述方法，同样可以获得其他因素对磨蚀性指数AI的修正系数，分别如 图8至图12所示。

利用上述图7至图12中的修正系数，建立复杂工况条件下磨蚀性指数AI的 预测公式，如下：

$AI={\mathrm{AI}}^{*}*\underset{j=1}{\overset{6}{\Pi }}{K}_{xj}^{\prime }---\left(6\right)$

其中，

步骤6、利用步骤5中建立的复杂工况条件下磨蚀性指数AI的预测公式， 即：由实际工况确定对应各影响因素的实际值，然后利用图7至图12的数据进行 插值，可以得到对应的修正系数K_x1，K_x2，K_x3，K_x4，K_x5，K_x6，然后利用式(6)， 即可获得对应实际工况情形的磨蚀性指数AI。

本发明的重点在于：

(1)本发明以试验数据为基础，通过预测公式可以快速获得不同工况条件下 的磨蚀性指数AI，同时该预测公式形式简单，便于工程应用；

(2)与标准试验不同，本发明进一步考虑了磨料材料硬度的影响，适合预测 不同地域磨料组成对设备磨损影响的预测；

(3)本发明所进行的试验均是以标准试验为基础，只改变某一条件，其他条 件均与标准试验的条件一致，因此，试验结果可信度高，同时，应用上述方法进 行的试验，只改变某一条件，即假设为某一因素A，而其他条件(即其他因素) 保持不变，那么通过对比因素A改变前和改变后试验结果变化的大小，即得到因 素A对试验结果影响的程度，可以方便获得单个因素对试验结果的影响。

以上所述，仅是本发明较佳实施例而已，并非对本发明的技术范围作任何限 制，故凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何细微修改、等同变化 与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。