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磨损过程中的磨粒表面和磨损表面特征及其相互关系研究

第1章 绪论第1-25页
   ·典型磨损过程第13-14页
   ·摩擦副表面形貌分析技术第14-17页
   ·磨粒分析技术第17-20页
   ·信息融合及其在摩擦学中的应用第20-23页
     ·信息融合原理及方法第20-21页
     ·摩擦学及油液监测中的信息融合第21-23页
   ·课题来源第23页
   ·本文研究的主要内容与创新点第23-25页
第2章 试验设备及分析手段第25-34页
   ·前言第25页
   ·摩擦磨损试验设备第25-27页
     ·WAZAU销盘磨损试验机第25-26页
     ·MMW-1立式万能摩擦磨损试验机第26-27页
   ·磨粒分析手段第27-30页
     ·CSI磨粒分析仪第27-28页
     ·铁谱技术(Ferrography)第28-29页
     ·滤膜谱片技术(Filtergram)第29-30页
   ·摩擦副表面分析手段第30-31页
     ·带数字化图像采集系统的光学显微镜第31页
     ·扫描电镜(SEM)分析第31页
     ·基于激光共焦显微镜方法的三维表面形貌研究第31页
   ·分析程序第31-33页
   ·本章小结第33-34页
第3章 基于激光共焦扫描显微镜方法的三维数字化表面描述第34-62页
   ·前言第34-36页
   ·图像获取、处理和分析第36-53页
     ·图像获取第37-48页
       ·激光共焦扫描显微镜的原理第37-39页
       ·激光共焦扫描显微镜的参数设置第39-42页
       ·图像的三维可视化及重构第42-48页
     ·基于小波理论的图像处理第48-51页
     ·基于计算机图像辅助分析技术的表面形貌量化第51-53页
   ·应用实例第53-59页
     ·工程表面的表面粗糙度分析第53-55页
     ·磨粒的表面粗糙度分析第55-59页
   ·精度分析第59-60页
   ·本章小结第60-62页
第4章 污染物对润滑滑动磨损过程的影响第62-84页
   ·前言第62-63页
   ·试验第63-66页
   ·试验结果与分析第66-80页
     ·摩擦系数的变化第66-67页
     ·磨粒分析第67-75页
     ·摩擦副表面形貌研究第75-78页
     ·球试样的体积磨损率第78-80页
   ·讨论第80-82页
     ·无外加污染物的正常磨损过程第80页
     ·铁粉的独立作用第80-81页
     ·二氧化硅的独立作用第81-82页
     ·铁粉和二氧化硅的协同效应第82页
   ·本章小结第82-84页
第5章 温度对润滑滑动磨损过程的影响第84-100页
   ·前言第84-85页
   ·试验第85-87页
     ·材料准备第85-86页
     ·磨损试验第86-87页
   ·试验结果及分析第87-95页
     ·摩擦系数的比较第87-88页
     ·磨粒分析第88-92页
     ·摩擦副的表面形貌第92-95页
   ·讨论第95-98页
     ·润滑油温度的影响第95-97页
     ·铁粉颗粒的影响第97-98页
   ·本章小结第98-100页
第6章 滑动磨损过程中的表面粗糙度变化第100-120页
   ·前言第100-101页
   ·试验第101-103页
     ·材料准备第101页
     ·磨损试验第101-103页
   ·试验结果及分析第103-112页
     ·磨粒分析第103-104页
     ·摩擦副的表面形貌第104-109页
     ·不同磨损阶段的摩擦副磨损率第109-112页
   ·讨论第112-119页
     ·磨粒尺寸分布与磨粒表面粗糙度之间的关系第113-114页
     ·摩擦副表面粗糙度与磨损率之间的关系第114-116页
     ·磨粒表面粗糙度与摩擦副表面粗糙度之间的关系第116-119页
   ·本章小结第119-120页
第7章 磨粒表面与磨损表面特征映射关系第120-133页
   ·前言第120页
   ·磨粒和磨损表面的特征参数第120-124页
     ·磨粒特征参数第120-123页
       ·磨粒的形状特征第121-122页
       ·磨粒的表面特征第122-123页
       ·磨粒的颜色特征第123页
     ·摩擦副磨损表面特征参数第123-124页
   ·磨粒类型识别第124-129页
     ·BP神经网络原理第125-127页
     ·网络结构及结果第127-129页
   ·磨粒表面与摩擦副磨损表面映射关系研究第129-132页
     ·基于磨粒表面特征的磨损表面预测第129-131页
     ·应用示例第131-132页
   ·本章小结第132-133页
第8章 结论与展望第133-136页
   ·主要成果和结论第133-135页
   ·研究展望第135-136页
致谢第136-137页
参考文献第137-145页
学习期间发表的主要论文及参加的科研项目第145-146页

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