用人工神经网络计算机技术进行金刚石工具的摩擦学设计

在分析讨论了金刚石工具的摩擦学性能及其磨损机理之后，采用人工神经网络计算机技术编制了金刚石工具摩擦学设计的计算机程序，并且依据这种程序设计制造了一组铣磨轮，进而将其装机作了大理石材的磨削加工现场应用考察．结果表明，通过本程序设计可以使铣磨轮的平均消耗数减少１１％，磨削数率提高２８％．这是在采用人工神经网络计算机程序进行设计时，将实际工作数据作为神经元程序的学习和检查样本，它充分引入了现场使用状况对铣磨工具的综合影响，从而使设计制造的工具具有较长使用寿命和较高磨削效率良好组合的结果．此外，利用人工神经网络计算机程序进行摩擦学设计，还可以大大减少传统设计方法所必须进行的大量模拟工况试验，也不是主要凭靠设计人员的经验进行，容易实现设计的规范化和标准化．

非晶碳氢／非晶硒复印感光体的耐磨及抗擦伤性能研究

为了考察非晶碳氢／非晶硒（ａ－Ｃ∶Ｈ／ａ－Ｓｅ）复印感光体的耐磨和抗擦伤性能，用线接触往复滑动摩擦试验，模拟感光体承受的机械摩擦状况，对（ａ－Ｃ∶Ｈ／ａ－Ｓｅ）／４５＃钢和ａ－Ｓｅ／４５＃钢试样进行了对比试验研究．结果表明，ａ－Ｃ∶Ｈ／ａ－Ｓｅ双层膜的耐磨性和抗擦伤能力均比ａ－Ｓｅ单层膜的好．扫描电子显微镜观察发现：在给定的试验条件下，双层膜中只有ａ－Ｃ∶Ｈ膜产生了磨痕，而ａ－Ｓｅ膜保持完好；相反，无ａ－Ｃ∶Ｈ膜保护的ａ－Ｓｅ单层膜的擦伤严重，而且在ａ－Ｓｅ涂层磨痕处的Ｘ射线能量色散谱中显示有微量的基体金属元素Ｆｅ存在．根据ａ－Ｃ∶Ｈ膜中原子团的红外光谱分析结果，还对ａ－Ｃ∶Ｈ／ａ－Ｓｅ双层膜良好的摩擦磨损性能作了解释：比较软的ａ－Ｓｅ膜延缓了比较硬的ａ－Ｃ∶Ｈ膜的损伤破碎，前者在后者与硬钢基体间起着固体润滑作用。

金刚石工具磨损形式的观察与分析

本文对金刚石工具的磨损进行了研究。扫描电镜观测表明，金刚石工具磨损包括轻微磨损和严重磨损两大类。轻微磨损包括金刚石的犁沟磨损、剥层磨损和点蚀磨损等形式；严重磨损包括金刚石碎裂磨损、胎体与金刚石界面挤出与离隙和整体脱粒等形式。分析了各种磨损形式产生的原因和机理，指出金刚石工具的出刃高度ｈ随轻微磨损而减小，却随严重磨损而增大。金刚石的严重磨损虽然可以提高磨削效率，但却影响工具的使用寿命。