[发明专利]摩擦材料界面自愈终止状态预测方法、系统及存储介质

说明书

本发明涉及一种摩擦材料界面自愈终止状态预测方法、系统及存储介质，其包括：基于预先制备的归一化损伤样件，获取摩擦界面的表征参数，并选取三种与摩擦材料自愈终止状态相关的因素；将三种与摩擦材料自愈终止状态相关的因素下获得的摩擦界面的表征参数作为输入数据，输入构建的多输入输出的SO‑LSTM神经网络预测模型，并对PSO‑LSTM神经网络预测模型进行优化；根据优化后的PSO‑LSTM神经网络预测模型，输出愈合终止状态的损伤的宽度和深度值、表面粗糙度值、摩擦系数均方差值、损伤边界硬度值和自愈时间，完成预测。本发明能对摩擦材料界面自愈终止状态进行预测，预测精度较高。本发明可以在机械零部件界面摩擦性能处理领域中应用。

技术领域

本发明涉及一种机械零部件界面摩擦性能处理技术领域，特别是关于一种基于数据驱动的摩擦材料界面自愈终止状态预测方法、系统及存储介质。

背景技术

界面摩擦是材料表面直接接触、摩擦产生热量的过程，会破坏表面结构，普遍存在于各种材料和结构之中，材料界面的摩擦磨损特性直接关系着元件工作可靠性与设备寿命。在正常的工作状态下，摩擦界面会有硬质第三体颗粒进入，经常会出现磨损现象，导致轻微划伤或者环形犁沟，在材料内部润滑组分的作用下会使得界面有一个自愈的过程，材料的自愈性是指利用材料的自愈合能力恢复其物理力学性能。对材料自愈终止状态变化规律的研究有利于对界面损伤程度做出判断，从而采取措施延长其使用寿命和减少维修成本。

近年来，已有诸多学者对材料的摩擦性能开展了研究，可知Elman网络能较为准确地预测摩擦材料的升温摩擦因数和降温摩擦因数。但是，在现有研究中，主要是对复合材料界面开展的仿真建模分析与实验研究，并未考虑材料自身的自愈终止状态，也缺乏以数据驱动的方法预测摩擦材料界面的自愈终止状态的研究。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种摩擦材料界面自愈终止状态预测方法、系统及存储介质，其能对摩擦材料界面自愈终止状态进行预测，还能预测未知工况下的自愈终止状态表征参数，预测精度较高。

为实现上述目的，第一方面，本发明采取的技术方案为：一种摩擦材料界面自愈终止状态预测方法，其包括：基于预先制备的归一化损伤样件，获取摩擦界面的表征参数，并选取三种与摩擦材料自愈终止状态相关的因素；将三种与摩擦材料自愈终止状态相关的因素下获得的摩擦界面的表征参数作为输入数据，输入构建的多输入输出的PSO-LSTM神经网络预测模型，并对PSO-LSTM神经网络预测模型进行优化；根据优化后的PSO-LSTM神经网络预测模型，输出愈合终止状态的损伤的宽度和深度值、表面粗糙度值、摩擦系数均方差值、损伤边界硬度值和自愈时间，完成预测。

进一步，预先制备的归一化损伤样件，包括：损伤样件采用的摩擦副的结构，包括一个摩擦盘与对偶钢盘；通过研磨柱销对摩擦盘产生局部研磨，模拟摩擦盘表面由于硬质磨粒磨损而出现轻微犁沟磨损；根据设定的加载压力、电机目标转速、滑摩时间和环境温度，使所有损伤样件的犁沟深度和宽度保持在预设的范围内，所有样件初始面粗糙度处于同一水平。

进一步，获取摩擦界面的表征参数，并选取三种与摩擦材料自愈终止状态相关的因素，包括：基于摩擦系数均方差、表面粗糙度、犁沟宽度与深度和损伤边界表面硬度五个表征参数，损伤样件在设定工况下滑摩不同时间；获得表面形貌、损伤边界表面硬度和金相显微成像信息，同步采集全过程的摩擦系数，根据所有参数信息判断自愈程度，表征自愈终止状态；选取温度、压力和转速三种影响因素，以获取三种因素影响下的自愈终止状态表征参数与自愈时间变化规律。

进一步，自愈终止状态表征参数与自愈时间变化规律，为：在某一因素下，将其余两种因素进行固定设置，使摩擦样件在不同温度下均滑摩预设时间，获得自愈终止状态表征参数；按照原工况继续滑摩，直至自愈终止状态表征参数呈现一致判别趋势，到达自愈点；同时观察金相显微照片，通过摩擦界面材料的迁移情况和新相的形成来作证自愈的完成。