基于红外光谱技术智能识别润滑油的研究进展

机器学习作为人工智能发展的核心,在各行业得到快速发展,近年来也成为润滑油领域研究的热点之一,标志着润滑油的研究不再局限于大规模的试验研究,高通量数据、机器学习、优化算法开始应用于润滑油的研究。文章介绍了基于红外光谱技术在润滑油种类鉴别、润滑剂筛选、润滑性能评估和润滑监测等方面的研究进展,并对未来基于红外光谱技术应用于智能识别润滑油的研究进行了展望。

改进遗传算法嵌入经典分类算法实现润滑油添加剂微小量多种类同步识别

在润滑油中加入微少量添加剂就能使润滑油获得某种新的特性或改善润滑油中已有的某些特性的性质。针对机械设备润滑油中微小量添加剂多种类识别问题,基于python语言进行模型建立,采用基础油PAO-10和三种商用润滑油添加剂T321、 T534、 T307按照不同比例配制了8种不同样本。采用Thermo Scientific Nicolet iS5型傅里叶变换红外光谱仪采集了样本4 000~400 cm^(-1)范围附近的中红外光谱信息,并对样本中红外光谱数据采用Min-Max归一化进行预处理。使用两种经典分类算法,包括一对多支持向量机(OVR SVMs)、随机森林(RF),嵌入遗传算法(GA)实现中红外光谱特征波段筛选。为避免GA收敛过快和易陷入局部最优解,对GA的选择算子进行了改进,形成基于局部搜索算子的遗传算法(LGA),从而建立多类别分类模型的构建方法。结果显示:嵌入GA筛选波段后的新模型的种类识别准确率从利用经典分类算法对原始波长数据的OVR SVMs(83.33%)、 RF(87.50%)提升至OVR SVMs+GA(100%)、 RF+GA(100%);而嵌入LGA的新模型在保持原模型高准确率的情况下,RF+LGA筛选得到的特征区间长度为原光谱数据长度的36.7%,并且与添加剂物质的红外吸收峰有很好的对应情况。新模型不仅适用于只含单一添加剂的情况,对含有两种及两种以上添加剂的同步识别仍然具有近100%的较高识别率。表明所构建模型可以有效实现微小量润滑油添加剂的快速、准确、多种类同步识别。

基于RSM-NSGAⅡ的MoDTC和ZnDDP复配的润滑性能参数优化

针对润滑油中二烷基二硫代甲酸钼(MoDTC)和二烷基二硫代磷酸锌(ZnDDP)2种添加剂的复配问题,提出了基于响应面分析结合非支配遗传算法(RSM-NSGAⅡ)的摩擦学性能参数优化模型。以KN4010矿物油为基础油、MoDTC和ZnDDP为添加剂,按不同质量比配制成润滑油,并考察其摩擦学性能;通过Plackett-Burman试验筛选出对摩擦系数和磨斑宽度有关键影响的3个参数:MoDTC和ZnDDP复配质量比、添加质量分数和试验施加载荷;通过正交设计模拟试验,采用RSM-NSGAⅡ得到关于试验参数与摩擦学性能之间的回归模型;最后重新设计试验获得不同试验参数下,最优添加剂配比的摩擦学性能。试验结果表明,经RSM-NSGAⅡ获得的润滑油添加剂配比在特定试验参数下得到的摩擦学性能与预测性能绝对误差小于5%,得到可用于解决在不同施加载荷场景下性能优化设计方案。

汽车座椅调角器润滑脂测试分析

作为汽车操纵性和舒适性的重要因素,汽车座椅调角器受到越来越多的重视,其性能直接关系到乘坐人员的舒适性和安全性。目前,调角器润滑脂的使用性能、分析和检测方法也引起润滑脂及座椅生产厂家的关注,其高温稳定性、润滑性能和静音效果成为座椅调角器生产企业关注的焦点。

群智能搜索在基础油性能预测模型中的优化效能

润滑油基础油组成成分的变化对其性能有重要影响,本文中针对复合基础油体系中KN4010、PAO40和PriEco 3000三种成分含量的不同配比,对润滑油运动黏度、黏度指数和旋转氧弹性能指标变化的影响,建立基于最小二乘支持向量机(LSSVM)基础性能预测模型,并进行对比分析及筛选;选用经典的粒子群优化算法(PSO)、蜻蜓算法(DA)和鲸鱼优化算法(WOA)等仿生群智能搜索策略构建混合模型,对优选的预测模型进行参数优化.测试结果表明:机器学习技术对油液性能具有良好的预测能力,并且LSSVM基础模型可以在小样本条件下得到相对较好的预测结果,而WOA-LSSVM能够显著降低模型的预测误差;并且通过测试和留一交叉验证法分析,WOALSSVM的预测结果明显优于其余模型,具有良好的预测精度和泛化能力.

掺铜TiN涂层和离子液复合润滑体系对铜/铜摩擦副载流摩擦学性能的影响

通过多弧离子镀技术在铜基体上制备了TiN及其掺杂原子分数10%和12%铜的涂层,用1-辛基-3-甲基咪唑双(三氟甲烷磺酰)亚胺盐(OMImNTf_(2))和1-十二烷基-3-甲基咪唑双(三氟甲烷磺酰)亚胺盐(C_(12)MImNTf_(2))2种离子液作为润滑剂,研究了涂层与离子液组成的复合润滑体系对不同电压(0.5,1 V)下铜/铜摩擦副的载流摩擦学性能的影响。结果表明:在电压相同条件下,TiN涂层与OMImNTf_(2)复合润滑体系具有较好的协同润滑效果,TiN涂层与C_(12)MImNTf_(2)复合润滑体系具有较好的导电性能;在掺铜TiN涂层和2种离子液复合润滑体系下摩擦副的摩擦因数和接触电阻差别很小。当电压由0.5 V增大到1 V时,在TiN涂层、掺杂原子分数10%铜的TiN涂层与C_(12)MImNTf_(2)组成的复合润滑体系下摩擦副的摩擦学性能更稳定。掺杂原子分数12%铜的TiN涂层的摩擦副具有最小的摩擦因数和接触电阻。

基于灰狼算法优化GRNN的润滑油摩擦磨损性能预测

针对齿轮油极压抗磨添加剂的复配问题,提出基于灰狼算法优化的广义回归神经网络(GWO-GRNN)摩擦学性能参数优化模型.选用齿轮油常用的硫化异丁烯(T321)、磷酸三甲酚酯(T306)、异辛基酸性硫磷脂十八胺(T308)和二烷基二硫代氨基甲酸钼(MoDTC)这4种材料为添加剂,设计正交试验制备齿轮油并使用MFT-R4000往复摩擦磨损试验机测试其摩擦学性能,分别建立平均摩擦系数和磨损体积性能预测模型并对模型参数进行优化,提高模型预测的准确性,采用留出法和留一交叉验证法评估模型在数据集上的泛化能力,降低模型过拟合的风险.研究结果表明:在引入灰狼算法(GWO)优化广义回归神经网络(GRNN)的平滑参数σ后,预测模型的决定系数R2得到明显提升,GWO-GRNN平均摩擦系数预测模型的R2达到96%,磨损体积预测模型的R2达到91%;表明该模型能够在小样本情况下较为准确预测出齿轮油极压抗磨添加剂的摩擦学性能,为齿轮油极压抗磨添加剂的复配研究提供了新方法.

导电润滑脂的研究进展

导电润滑脂主要起电力设备电接触部位的导电、防腐和抗磨作用,导电润滑脂是保证电力设备稳定、高效运转的关键。文章介绍了导电润滑脂添加剂和导电润滑机理,并对制备的导电脂的物理化学性能及润滑性能进行了分析评价,同时介绍了课题组对导电润滑脂的一些研究工作,并提出了未来发展方向。

Mn_(0.1)Ti_(0.9)O_(2-δ)稀磁半导体薄膜的MBE生长及表征

采用OPA-MBE方法在SrTiO3(STO)衬底上成功制备了Mn0.1Ti0.9O2-δ(MTO)稀磁半导体薄膜.利用X射线衍射仪、X射线光电子能谱仪、紫外可见光分度计以及直流四探针测试仪研究了薄膜的晶体结构、化学组成、光吸收和电荷输运性质.MTO薄膜具有锐钛矿和金红石的混合相,光吸收带边界发生“红移”,电荷输运性质明显提高,室温环境下电阻率仅为37.5Ω.m.

纳米级铜粉改善润滑油抗磨性能的研究

在MHK-500型环块摩擦磨损试验机上,研究了纳米级金属铜粉(直径在10—50mm)加入到矿物油中的润滑性能。结果表明,在低中滑动速度下(滑动速度分别为1.285m/s和2.57m/s),加有纳米级铜粉的润滑油表现出优良的抗磨性能。通过SEM扫描电镜对磨痕形貌进行分析,提出了低滑动速度和高滑动速度下,纳米级铜粉分别以“垫片”和“滚珠”形态参与润滑。

油溶性有机钼添加剂的摩擦学性能及其摩擦化学作用机制

采用四球摩擦磨损试验机考察了2种油溶性有机钼添加剂2 乙基己基 二硫代磷酸氧钼(MoDDP)和硫化 二异丙基 二硫代磷酸钼(MoDTP)的摩擦学性能及其复配体系的抗磨减摩性能,采用扫描电子显微镜和X射线光电子能谱仪分析了磨斑表面形貌和表面膜元素组成,探讨了有机钼添加剂的摩擦化学作用机制.结果表明,有机钼添加剂MoDDP和MoDTP均具有优异的摩擦学性能,其复配体系呈现协同抗磨减摩效应,这是由于有机钼添加剂在摩擦副表面形成由FeS、MoS2及MoO2组成的化学反应膜和由含磷化合物组成的沉积膜所致.

论环境友好润滑剂的必要性与可行性

由于世界性的环境要求日益严格,作者探讨了我国开发各种高降解率的酯基油和植物油的可能性,并提出在跟踪国外先进技术的同时,借鉴水基液压液和水基切削液的成功经验,研制符合环保要求的可在一定条件下使用的水基齿轮液也是非常必要的.

一种磷氮类添加剂作为新型极压抗磨剂的研究

合成了烷氧基磷酸盐,并与硫化异丁烯对比,考察了其作为500SN添加剂的极压抗磨性和热稳定性.结果表明,其极压抗磨性和热稳定性优于硫化异丁烯;

有机钼为润滑油抗磨减摩添加剂的摩擦学性能研究

用四球摩擦磨损试验机考察了两种油溶性有机钼(二硫代磷酸氧钼、二硫代磷酸钼)抗磨减摩添加剂在液体石蜡基础油中的摩擦学性能,采用扫描电子显微镜对边界润滑状态下形成的磨斑形貌和表面膜的元素组成进行了分析。试验结果表明:两种有机钼添加剂均具有优异的抗磨减摩性能和极好的承载能力。其中二硫代磷酸钼添加剂使基础油的抗磨性能提高53 %,减摩性能提高40 %,极压承载能力提高一倍多。SEM分析显示钢球表面的磨痕和犁沟较浅,且有含硫和钼的沉积物生成。由此推断出有机钼添加剂在摩擦副表面形成吸附膜,部分吸附膜通过摩擦化学反应生成了具有抗磨减摩作用的MoS2和FeS膜,从而起到了改善摩擦磨损性能的作用。

可聚合添加剂对Al2024合金磨损性能的影响

利用 Ｒ Ｆ ＴⅢ往复摩擦磨损试验机，对 Ａｌ２０２４ 合金在可聚合添加剂作用下与４５＃ 钢对摩时的摩擦磨损性能进行了研究，利用傅立叶变换红外光谱仪对摩擦表面的化学成分进行了分析，并对可聚合添加剂的减摩抗磨机理进行了探讨．摩擦磨损试验结果表明，在给定的试验条件下，与基础油相比，可聚合添加剂可提高 Ａｌ２０２４ 的耐磨性、降低摩擦系数和表面粗糙度．表面分析结果表明。

修饰的纳米铜粒子对合成机油抗磨性能研究

分别采用不同的摩擦磨损试验机考察了DDP修饰的纳米铜粒子对合成机油摩擦磨损性能的影响。结果表明 ,DDP修饰的纳米铜粒子作为添加剂 。

激光熔覆Zr-Al-Ni-Cu复合涂层组织及其摩擦磨损性能

采用激光熔覆技术在 Ti基体上制备了 Zr65Al7.5Ni1 0 Cu1 7.5合金涂层 ,涂层由金属间化合物、少量非晶和纳米晶构成 .分别向涂层中添加 C或 B及 Si等组元 ,使涂层硬度由原来的 10 41H K升高到 10 85 H K和 12 5 2 H K;同时在干摩擦条件下考察了其摩擦磨损行为 .结果表明 ,涂层的摩擦系数分别为 0 .14、0 .16和 0 .17,涂层磨损机制以磨粒磨损。

锂盐型电力复合脂的导电性和摩擦学性能

以三种锂盐:四氟硼酸锂(LiBF4)、六氟磷酸锂(LiPF6)和双三氟甲烷磺酰亚胺锂(LiNTf2)作为锂基润滑脂导电剂制得了三种电力复合脂。分别采用DDSJ-308A型电导率仪,GEST-121型体积表面电阻率测试仪和HLY-200A型回路电阻测试仪对电力复合脂的导电性进行了测试。并采用Optimol SRV-I型振荡往复摩擦磨损试验机对电力复合脂在室温下的摩擦学性能进行了测试。结果表明,三种锂盐可以提高润滑脂的导电性,还可以改善润滑脂的摩擦学性能。利用Micro-XAM3D轮廓扫描仪测量了磨痕体积,采用扫描电子显微镜和PHI-5702型多功能X射线光电子能谱仪对磨损表面进行了表征和分析。分析结果表明,在摩擦过程中形成了包含吸附膜和化学反应膜的边界膜,使得减摩抗磨性能得到了改善。

润滑油的抗氧化性能和分析检测技术

针对润滑油的抗氧化性能的要求 ,讨论了抗氧化性能对机器设备润滑的重要性 ,并介绍了几种常用的润滑油抗氧剂的作用机理和润滑油的抗氧化测试方法 ,并讨论了可用于润滑油氧化分析的现代分析测试技术。

离子液体作为聚乙二醇(PEG)添加剂的摩擦学性能

本文研究了离子液体作为聚乙二醇(PEG)抗磨添加剂的摩擦学性能,并用扫描电镜和XPS研究了磨斑形貌和磨斑表面的元素种类及化学状态.结果表明:离子液体作为聚乙二醇添加剂时具有优异的减摩抗磨能力,这是因为在摩擦过程中,离子液体容易吸附在摩擦表面,进一步与摩擦副发生摩擦化学反应,形成1层稳定的保护膜而起到减摩抗磨作用.