普通低碳鋼材料以優(yōu)異的綜合性能和低廉的價格,目前已被廣泛應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)的各個領(lǐng)域,但在特殊環(huán)境下因材料自身特性原因,依舊難以滿足惡劣的工況要求。激光熔覆技術(shù)可在普通鋼材表面制備出具有高硬度、高耐磨性、抗腐蝕和抗高溫氧化等性能優(yōu)良的涂層,以替代貴重稀有金屬材料,降低生產(chǎn)維修成本。與焊接過程相類似,在激光熔覆過程中熔覆材料以極快的速度熔化和冷卻,極大溫度梯度加之成分偏析,致使凝固后易出現(xiàn)氣孔、裂紋等缺陷,嚴重影響到該技術(shù)的使用和推廣。本論文利用激光熔覆技術(shù)在Q235鋼基體上制備鎳基碳化鎢增強涂層,首先采用具有“核殼”結(jié)構(gòu)的鎳包碳化鎢復(fù)合粉末作為熔覆材料,研究了不同碳化鎢含量對涂層組織與性能的影響,在此基礎(chǔ)上選出最佳碳化鎢含量配比進行后續(xù)試驗;然后分別在激光熔覆過程中同步施加超聲振動、機械振動兩種輔助工藝,通過調(diào)節(jié)振動參數(shù)并借助相關(guān)表征手段（如掃描電鏡、能譜儀、X射線衍射儀、顯微硬度儀等）,研究了超聲振動功率、機械振動頻率對涂層顯微組織及缺陷、元素分布、物相成分、顯微硬度和耐磨性的影響,并對其在激光熔池和熔體凝固過程中的作用機理進行了簡要分析。試驗結(jié)果表明,碳化鎢含量分別為15%、25%、3... 

【文章來源】：青島理工大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景與意義
    1.2 激光熔覆技術(shù)概述
        1.2.1 激光熔覆技術(shù)的原理及特點
        1.2.2 激光熔覆工藝參數(shù)及方法
        1.2.3 涂層材料的選用
        1.2.4 激光熔覆技術(shù)的發(fā)展及應(yīng)用
    1.3 激光熔覆涂層的缺陷及控制方法
    1.4 課題研究的目的和內(nèi)容
        1.4.1 課題研究的目的
        1.4.2 課題研究的內(nèi)容
第2章 試驗材料、方法及設(shè)備
    2.1 試驗材料
        2.1.1 基體材料
        2.1.2 涂層材料
        2.1.3 粘接劑
    2.2 激光熔覆試驗系統(tǒng)及設(shè)備
        2.2.1 激光器
        2.2.2 工業(yè)機器人
        2.2.3 振動輔助裝置
    2.3 激光熔覆試件預(yù)處理及試樣制備
        2.3.1 試件預(yù)處理
        2.3.2 涂層試樣制備
    2.4 涂層組織及性能表征方法
        2.4.1 顯微組織及能譜分析
        2.4.2 物相分析
        2.4.3 顯微硬度測試
        2.4.4 耐磨性能測試
    2.5 本章小結(jié)
第3章 激光熔覆不同碳化鎢含量的鎳基碳化鎢涂層的組織與性能
    3.1 不同含量的鎳基碳化鎢涂層的制備
    3.2 不同含量的鎳基碳化鎢涂層的顯微組織分析
    3.3 不同含量的鎳基碳化鎢涂層的物相分析
    3.4 不同含量的鎳基碳化鎢涂層的顯微硬度分析
    3.5 不同含量的鎳基碳化鎢涂層的耐磨性分析
    3.6 本章小結(jié)
第4章 超聲振動輔助激光熔覆鎳基碳化鎢涂層的組織與性能
    4.1 超聲振動輔助下涂層的制備
    4.2 超聲振動輔助下涂層的顯微組織
    4.3 超聲振動輔助下涂層的物相和元素分析
        4.3.1 超聲振動輔助下涂層的物相分析
        4.3.2 超聲振動輔助下涂層的元素分析
    4.4 超聲振動輔助下涂層的顯微硬度分析
    4.5 超聲振動輔助下涂層的耐磨性分析
    4.6 本章小結(jié)
第5章 機械振動輔助激光熔覆鎳基碳化鎢涂層的組織與性能
    5.1 機械振動輔助下涂層的制備
    5.2 機械振動輔助下涂層的顯微組織分析
    5.3 機械振動輔助下涂層的元素和物相分析
        5.3.1 機械振動輔助下涂層的物相分析
        5.3.2 機械振動輔助下涂層的元素分析
    5.4 機械振動輔助下涂層的顯微硬度分析
    5.5 機械振動輔助下涂層的耐磨性分析
    5.6 本章小結(jié)
第6章 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)成果
致謝



本文編號：3157427