[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

说明书

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。

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：

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^*；