Wear behavior investigation of Nano-hBN coating using FEA and pin on disc experiments
Publish Year: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 560
متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
WMECH03_067
تاریخ نمایه سازی: 26 شهریور 1395
Abstract:
In the present research, hexagonal Boron Nitride Nano particles are used in Ni-P coating to reach wear resistant behavior for contact surfaces. To investigate the wear properties of proposed coating, several standard POD i.e. Pin on Disc experiments are implemented. Results analysis yields to friction coefficient, wear parameter and wear regime determination, as well as wear track dimensions and characteristics. Using evaluated parameters with respect to Archard’s wear model, calibrated numerical FEM based model is developed in ABAQUS. Two distinct methods are implemented in order to wear process accurate simulation i.e. GIWM and FEM. In FEM based method, the ALE adaptive re-meshing technique is used together with UMESHMOTION Fortran subroutine. In whole approaches the good accordance with experimental results is observed. However the FEM based method is more accurate while lower computational efficiency.
Keywords:
Mechanical wear , Pin on Disc experiment , Archard model , Hexagonal Boron Nitride Nano particle , adaptive re-meshing
Authors
Y Taraz Jamshidi
PhD Student, Department of Mechanical Engineering, University of Shahid Rajaee, Tehran, Iran
A Pourkamali Anaraki
Assistant Professor, Department of Mechanical Engineering, University of Shahid Rajaee, Tehran, Iran
B Akhavan
PhD Student, Department of Industrial Engineering, Islamic Azad University - Tehran North Branch, Tehran, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :