[发明专利]一种复杂工况条件下的磨蚀性指数AI的预测方法

权利要求书

1.一种复杂工况条件下的磨蚀性指数AI的预测方法，其特征在于包括如下步骤：

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：

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

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这六个因素的影响，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，确定上述六个因素的变化范围；

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:

这里i＝1～M1,M1为试验总数，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：

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。

2.根据权利要求1所述的一种复杂工况条件下的磨蚀性指数AI的预测方法，其特征在于所述的步骤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)，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，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。