HVOF涂层组织性能的研究

超音速火焰喷涂WC-12Co涂层显微及性能的研究Study on the microstructure and properties of WC-12Cocoatings prepared by HVOF摘要：通过超音速火焰喷涂制备了WC-12Co涂层，并分析其机械性能、摩擦学特性与显微组织特征的关系。

并着眼于超音速火焰喷涂工艺参数对WC-12Co涂层显微结构和摩擦学性能的影响。

通过观察、分析显微组织和利用基于神经网络计算的加强型统计工具来研究摩擦力矩从而获得涂层显微组织与磨损性能的关系。

实验结果和数据分析表明：超音速火焰喷涂工艺参数会影响WC-12Co涂层的相结构组成、硬度和孔隙率；与喷涂参数的关系在稳态机制下是完全可以进行预测。

关键词：超音速火焰喷涂，显微组织，磨损学行为、机械性能，Abstract：This study aims at getting the collection of the microstructure and the mechanical and tribological performance of the WC-12Co coatings that prepared by HVOF. This paper looks at the influences of the HVOF process parameters for WC–12Co material on the microstructure and the tribological behaviors of the coatings. The correlation between the coating microstructure and the wear behavior is investigated by observing and analyzing the microstructure and by studying the friction moment using enhanced statistical tool based on neural computations. The results of the experiments and the numerical has been shown that the spray parameters affect the phase composition, hardness and porosity of HVOF sprayed WC–12Co coatings and the correlations with HVOF process parameters are fully predictable in the steady-state regime.Key words: HVOF, microstructure，tribological behaviors, mechanical properties.1.绪论电镀硬铬(EHC)是一项为提高工件耐磨性而广泛应用的技术，其工艺简单，成本低，但是会严重污染环境，给基体带来显著的负面影响。

超音速火焰喷涂能够在大面积基体上沉积较厚的金属陶瓷成为一项具有很大应用前景并可取代电镀铬的新技术[1~5]。

相比电镀铬，HVOF金属陶瓷粉末材料还可以解决更严重的磨损问题（如点蚀、黏着磨损、磨粒磨损等）。

能够制备较低或中等熔点材料（主要是金属和聚合物）的涂层[6~9]。

与其他热喷涂技术相比，超音速火焰喷涂的优点是能够在相对高的速度下加速原材料的熔融使之成为粉末颗粒。

超高速的喷涂速度使得超音速喷涂技术能够制备出厚度可控、组织致密度高的涂层[2]。

此外，超音速喷涂与等离子喷涂相比能够在较低温度条件下进行减少WC的分解。

当然，超音速火焰喷涂也有其局限性，相对于WC-Co烧结技术，超音速火焰喷涂层仍然会受到WC脱碳和分解的影响，导致形成W2C、W和W-Co-C相。

需要指出的是，超音速涂层显微组织、性质和孔隙率主要取决于涂层形成前的气体喷射和飞行粒子的传热和传质[9]。

燃料的性质和化学计量比以及相关的燃烧气体是决定涂层微观结构和性能的关键条件。

铬合金涂层的热喷涂可以作为单一的喷涂技术或者复合涂层制备技术的一部分[10~11]。

然而，随着HVOF技术的发展，可以制备出基于WC的高耐磨复合涂层。

超音速火焰喷涂制备的复合WC-Co硬质合金涂层的主要性能是高硬度、高耐磨性、基体与涂层间的高结合强度以及涂层各部位的较小差异[12]。

此外，复合WC-Co涂层的应力分布均匀，避免了涂层的剥落。

文献[13~16]表明，对WC添加合金元素制成的微纳米结构粉末形成的喷涂层，与等离子喷涂获得TiO2涂层相比，WC涂层具有较好的韧性(主要是因为金属粘结剂Co、Ni)和高的耐磨性。

对于等离子喷涂准备的金属基陶瓷涂层，可以通过激光强化来增强其耐磨性[17~18]，因为与超音速火焰喷涂层相比其空隙率大，激光重熔能够使涂层致密化，硬度和耐磨性提高。

然而重熔技术对于超音速喷涂层的孔隙率的减少效果并不明显[19]。

干摩擦分析表明，超音速火焰喷涂WC涂层和电镀硬铬层相似[17,20]，但是不同的摩擦条件，其结果也不一样[15]。

销磁盘实验结果表明，金属陶瓷基涂层性能与Cr2O3涂层相似，优于Al2O3-TiO2涂层，涂层材料发生局部的塑性变形，形成一层光滑、致密的摩擦膜。

金属陶瓷涂层的最佳性能参数与摩擦膜的稳定性有关。

如果涂层的工艺条件没有进行优化，临界接触压力会导致摩擦膜剥落，从而导致发生严重的磨损。

本论文就是以这样一种方式，从优化的角度研究超音速喷涂工艺过程对WC-12Co涂层磨损性能的影响。

不同的超音速火焰喷涂工艺条件用于控制WC基涂层的显微结构和性能。

这些条件的控制主要是由陶瓷基涂层中的碳化物决定的，目的是为了提高涂层机械性能。

对微观结构的影响主要是碳化物的尺寸和分布，以及游离的碳的量。

事实上，涂层耐磨性主要取决于WC 的含量和分布的均匀性[21]。

一般来说，由于热喷涂技术原因，在高温情况下，严重的脱碳会降低涂层的耐磨性。

为了探究最佳性能所对应的工艺条件，本文将通过建模方法进行预测。

目前，模拟仿真已成为探究WC涂层机械性能和磨损行为的重要途径[22]。

例如可以通过有限元分析法预测不同负载条件下，HVOF喷涂WC-Co涂层的断裂行为，同样也可以用在预测复合涂层中的残余应力。

加热过程的模拟分析评估WC基涂层的最佳条件[24~25]。

建模与控制涂层性能的方法也用作确定性/随机的或增强的统计方法。

特别是神经网络计算，它广泛应用于预测操作条件和不同涂层的摩擦学行为之间的因果关系[26~28]。

本文将用神经网络计算预测HVOF 工艺参数对涂层微观结构、力学性能和摩擦学行为的影响2.实验过程本实验所采用的粉末为北京矿业研究总院提供的WC-12Co(KF-60)，其化学成分及含量见表一。

基体材料采用30CrMo钢，其化学成分及含量件表2表1 WC-12Co(KF-60)合金粉末的化学成分及含量(wt%)Table 1 Chemical composition of the WC-12 wt.%Co(KF-60) powder.Co WC C Fe11.4 Bal. ＜0.20 ＜2.0表2 30CrMo钢的化学成分及含量(wt%)Table 2 Chemical composition of the 30CrMo steel.C Si Mn S P Cr Ni Cu Mo Fe0.22-0.29 0.1-0.4 0.6-0.9 ≤0.035 ≤0.035 0.9-1.2 ≤0.03 ≤0.1 0.15-0.3 Bal用Hitachi公司的“S-4800”型场发射扫描电镜、BRUKER公司的“QUANTAX400”型能谱仪及日本理学公司的“D/max-2550PC”型X射线衍射仪(Cu靶，波长1.54Å)观察和分析粉末及涂层。

采用XY-2700型超音速火焰喷涂设备进行喷涂，送粉器筒径76mm，送粉速度是52g/min。

控制超音速火焰喷涂的工艺条件在30CrMo圆钢基体表面沉积涂层。

30CrMo钢试样的尺寸为：Φ25mm×h20mm，安装在以角速度为160r/min旋转的圆柱形安装盘。

喷涂距离(喷枪口距基体的距离)在200mm~300mm变化。

利用甲烷与氧气的混合气体燃烧时产生的高温使粉末熔融，甲烷的压力/流量变化范围是145N·L/min~190N·L/min，氧气流量420L/min。

送粉气体为氮气流量为20L/min。

在自动化控制下，水平火焰射流器竖直方向移动，同时送粉器以53mm/s的速度水平移动。

经过30个扫描形成基本可以形成厚度为250um 的涂层，试样在喷涂过程及结束后通过压缩空气冷却以保证获得最佳喷涂条件。

采用四组不同的工艺参数(见表3)，相应涂层记作A 、B 、C 、D 。

表3 超音速火焰喷涂的工艺参数Table3 Operating conditions used to process WC –12%Co coatings using HVOF technique.金像试样的制备：采用数控线切割机床切下试样，用环氧树脂镶嵌试样，经过320#、600#、800#、1000#、1200#、1500#砂纸打磨，预抛光和抛光用金刚石抛光剂置于自抛光系统中进行，保证操作的可重复性。

利用基恩士公司的“VHX -1000”型超景深显微镜在不同的放大倍数下，观察分析涂层显微组织并采集图像利用NIH 图像分析软件进行分析。

摩擦磨损实验是在“SFT-2M ”型磨损试验机(如图1所示)上进行的。

具体如下：涂层与黄铜盘(数据采集盘)在490N 的压力下接触摩擦。

涂层试样的径向速度是0.52m/s ，黄铜盘的速度是0.47m/s 。

实验实在无润滑条件下进行的。

图1 “SFT-2M ”型磨损试验机Fig1 “SFT-2M ”tribometer通常情况下常用摩擦系数来量化摩擦部件的磨损行为，但是摩擦力矩也可以作为一个物理参数来评价滑动接触摩擦。

使用该型摩擦磨损试验机，典型的粘着磨损的摩擦力矩和摩擦系数有以下关系：FRM =γ (1) 其中：F 为接触压力；M 为摩擦力矩；R 为摩擦盘半径；γ为摩擦系数。

在本论文中，摩擦力矩是作为研究和评估材料磨损行为的工艺参数3.神经网络预测分析摩擦磨损分析是基于前述的增强型统计方法。

本文以制定的简单的神经元计算方法，来突出与所研究问题相关的因素。

首先建立一个反馈神经网络，仅有一个输出量就是摩擦力矩以及与之相关的三个输入量(可燃气体的流速、喷射距离、滑动距离)。