Качество поверхности и её влияние на эксплуатационные характеристики детали.

Шероховатость поверхности является одной из основных геометрических характеристик качества поверхности деталей и оказывает влияние на эксплуатационные показатели. В условиях эксплуатации машины или прибора, внешним воздействиям, в пер­вую очередь, подвергаются поверхности их деталей. Износ трущихся поверхностей, зарождение трещин усталости, смятие, коррозионное и эрозионное разрушения, разрушение в результате кавитации и др. — это процессы, протекающие на поверх­ности деталей и в некотором прилегающем к поверхности слое. Естественно, что придание поверхностям деталей специальных свойств, способствует существенному повышению показателей качества машин в целом и в первую очередь показателей надежности.

Качество поверхности является одним из важнейших факторов, обеспечивающих высокие эксплуатационные свойства деталей машин и приборов и обусловливается свойствами металла и методами обработки: механической, электрофизической, электрохимической, термической и т. д. В процессе механической обработки (резание лезвийным инстру­ментом, шлифование, полирование и др.) поверхностный слой деформируется под действием нагрузок и температуры, а также загрязняется примесями (частицы абразива, кислород) и другими инородными включениями.

Геометрические характеристики качества поверхности показаны на рис.3 в порядке уменьшения их абсолютных величин: отклонения формы (макрогеометрия); волнистость; шероховатость (микрогеометрия); субмикрошероховатость. В отдельных случаях волнистость может быть больше погрешности формы, а шероховатость больше волнистости. Волнистость занимает промежуточное положение между шероховатостью и погрешностями формы поверхности. Критерием для

их разграничения служит отношение шага S к высоте неровностей R.

Рис. 3

Классификация геометрических характеристик качества поверхности

Взаимосвязь параметров качества поверхности деталей и их эксплуатацион­ных свойств является одним из основных направлений исследований в области машино- и приборостроения.

В настоящее время достаточно изучены вопросы связей качества обработанной поверхности с эксплуатационными показателями деталей и узлов машин и приборов (трение и износ при скольжении и качении, жидкостное трение контактная жесткость, прочность прессовых соединений, отражательная способность, износостойкость при переменных нагрузках, коррозионная стойкость и качество лакокрасочных покрытий, точность измерений, соотношение между допусками раз­мера и шероховатостью поверхности и т. д. )

Трение и износ деталей в значительной степени связаны с макронеровностями, волнистостью, микронеровностями, а также с направлением штрихов (следов) обработки. На рис.4 показано влияние шероховатости поверхности на износостойкость деталей машин. При взаимном перемещении контактирующих плоских (рис.4 а) или цилиндрических (рис.4 б) поверхностей, имеющих мик­ронеровности (шероховатость), в первоначаль­ный момент происходит срез, отламывание и пластический сдвиг вершин неровностей, так как их контакт происходит по вершинам не­ровностей. Зависимость износа от времени работы трущихся поверхностей видна из графика (рис.4 г, д). Сначала сравнительно быстро (участок I) за период времени T1 происходит начальное изнашивание (приработка). При правильном режиме смазывания (рис.4 в) изнашивание протекает медленно (участок II), что обусловлено образованием равновесной шероховатости. Этот период времени определяет срок службы детали. Катастрофическое изнашивание пары характеризуется участком III.

Перейти на страницу: 1 2

Дополнительно

Кибернетика и синергетика – науки о самоорганизующихся системах
Фронт современной науки простирается от сравнительно част­ных, конкретных концепций относительно различных областей физи­ческого и химического мира, до глубочайших теорий, охватывающих различные сферы природы, общества и технической деятельности че­ловека. К последним следует отнести кибернетику и ...

Нейросетевые методы распознавания изображений
Выполнен обзор нейросетевых методов, используемых при распознавании изображений. Нейросетевые методы - это методы, базирующиеся на применении различных типов нейронных сетей (НС). Основные направления применения различных НС для распознавания образов и изображений: применение для извлечение ...

Меню сайта