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利用气质联用、质谱和核磁验证润滑油添加剂T306(磷酸三甲酚酯)和T310A(硫代磷酸酯胺盐)的组成和结构,并采用核磁共振磷谱(31P-NMR)检测齿轮机试验前后润滑油中磷系添加剂结构的变化。研究表明,T306具有优异的热稳定性和抗磨性,适用于高温的工况;T310A具有较好的氧化安定性、抗摩擦能力和磷保持能力,适用于温度高、周期长的苛刻工况。不同的含磷添加剂热力学稳定性不同,所适合的工况也存在差异。利用核磁共振磷谱可以判断不同含磷添加剂所适用的工况以及在该工况条件下添加剂的结构变化情况,从而可通过对含磷添加剂的监测来判断油品的质量。 相似文献
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有机磷酸酯(盐)具有极压抗磨,抗氧化和防锈等作用,是内燃机油和齿轮油中不可缺少的添加剂,本文根据^31P NMR化学位移判断润滑油中各种磷酸酯的方法,在归纳了已见报道的有机磷酸酯(盐)的^31P NMR化学位移的基础上,对市售内燃机油和齿轮油中的含磷化合物结构作了初步分类。 相似文献
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在催化剂作用下,合成一种含有二丁基二硫代氨基结构的有机硫化酯润滑油添加剂(CNSB)。利用四球摩擦磨损试验机考察CNSB在100 N基础油中的摩擦学性能,采用扫描电子显微镜(SEM)和能谱仪(EDS)分别分析磨损表面形貌和磨斑表面元素组成。结果表明:合成的CNSB作为润滑油添加剂具有较好的极压减摩性能,并明显优于同等条件下的二烷基二硫代磷酸锌(ZDDP)。SEM和EDS表明,在摩擦过程中CNSB会发生分解并在摩擦副表面发生化学反应,生成一层由有机硫化物、硼的氧化物等组成的致密保护膜,从而有效减轻钢球摩擦副表面的擦伤和磨损,且CNSB中的B元素也与S元素发生了协同作用,在一定程度上起到了抗磨减摩作用。 相似文献
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润滑油添加剂提高齿轮抗点蚀疲劳的性能和机理研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文以齿轮为研究对象,用常用的棍子模拟方法,在基础油N 68中分别加入不同浓度(重量比)的硫、磷添加剂配制成四种润滑剂,对40Cr中硬调质钢制辊子进行添加剂提高齿轮抗点蚀疲劳性能的试验研究,并与基础油作了对比试验,分析了硫、磷类添加剂抗点蚀作用的复合效应和机理。 相似文献
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采用改进的Hummers方法制备石墨烯,并采用纳米激光粒度仪和X射线衍射仪对其进行表征。使用油酸和十八胺对纳米铜和石墨烯进行表面修饰,以改善其在润滑油中的分散稳定性;通过四球实验及缸套-活塞环变载荷摩擦磨损实验,评价石墨烯和纳米铜复合添加剂在润滑油中的减摩抗磨特性。采用金相显微镜和扫描电镜(SEM)观察试样磨损表面形貌,分析石墨烯和纳米铜复合添加剂的减摩抗磨机制。结果表明,石墨烯/纳米铜复合添加剂的加入使润滑油具有更加优异的抗磨减摩性能,且优于单一纳米铜或石墨烯添加剂;在摩擦过程中,石墨烯和纳米铜对摩擦副表面的凹槽和划痕进行了填充,使得磨损表面珩磨纹更加细密;同时,复合添加剂在摩擦过程中在摩擦表面形成了含有铜元素和碳元素的薄膜,起到了自修复作用。 相似文献
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纳米石墨粉和柴油烟炱作为润滑油添加剂的摩擦磨损行为研究 总被引:2,自引:0,他引:2
在UTM-2摩擦磨损试验机上,采用球-面接触往复移动方式,在3种不同温度(25、100、175℃)下,考察柴油烟炱和纳米石墨分别作为润滑油添加剂的摩擦学性能,通过原子力显微镜对柴油烟炱和纳米石墨粉进行表征,借助光镜、扫描电镜、三维形貌仪、拉曼光谱等分析其减磨特性和作用机制。原子力显微镜显示柴油烟炱粒径在20~70 nm之间,纳米石墨粉为10~30 nm,略小于烟炱粒径。质量分数0.01%柴油烟炱和纳米石墨粉在PAO4润滑油中起到良好的抗磨减摩作用,可使摩擦因数降低50%~80%,磨损率减少40%~70%,其减磨机制为柴油烟炱和纳米石墨粉在磨损后的表面形成了一层保护膜,改变了摩擦界面接触环境。 相似文献
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采用CETR UMT-2摩擦磨损试验机考察不同质量配比的石墨烯和聚四氟乙烯(PTFE)微粉作为润滑油添加剂时65Mn弹簧钢的摩擦磨损性能,采用扫描电子显微镜、三维形貌仪、拉曼光谱等表征手段观察和分析磨痕形貌及化学成分,探究石墨烯和聚四氟乙烯润滑下的摩擦磨损机制。实验结果表明:相对单纯石墨烯添加剂,其与聚四氟乙烯微粉混合后具有更优异的减摩抗磨性能。当石墨烯与聚四氟乙烯微粉质量配比为6∶4时,平均摩擦因数相比于单纯石墨烯低了44.3%,磨损率降低了77.75%。在含石墨烯和聚四氟乙烯微粉的润滑油润滑下,65Mn弹簧钢磨损机制主要表现为磨粒磨损。 相似文献
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通过对齿轮系机构结构分析,给出了齿轮系机构运动链结构的基本组成单元——基本结构链和基本结构补链,从而可以将任意齿轮系机构运动链分解成基本齿轮系单元运动链与一组有序的基本结构链和基本结构补链,实现齿轮系机构结构分解;如此对应,通过运用基本结构链与低级齿轮系机构上对应的基本结构补链的和运算,可得到更高一级齿轮系机构,实现齿轮系机构类型的综合与设计。 相似文献
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针对齿轮早期故障特征不明显,提出了一种基于总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和进化支持向量机相结合的齿轮故障智能诊断方法。利用EEMD能对齿轮振动信号进行自适应的分解成若干本征模式分量(intrinsic mode function,IMFs),并能有效抑制经典经验模式分解可能出现的模式混叠现象。以所得的IMF分量中提取出来的能量特征为输入建立进化支持向量机,判断齿轮的故障状态。结果表明:建立的混合智能诊断方法的分类正确率最高,能有效诊断齿轮早期故障。 相似文献