Dry Sliding Friction and Wear of SnPb-Solder Affected Copper against Stainless Steel Counter Surface
محل انتشار: مجله علم مواد و مهندسی ایران، دوره: 18، شماره: 4
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 290
فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJMSEI-18-4_007
تاریخ نمایه سازی: 24 بهمن 1401
چکیده مقاله:
This paper reports the wear behavior of Cu, high Cu-Sn alloy, high Cu-Pb alloy and high Cu-Sn-Pb alloy under dry sliding at ambient conditions. These four materials were chosen for the wear resistance characterization of SnPb-solder affected old/scraped copper (high Cu-Sn-Pb alloy) to explore its reusing potentials. Wear tests were conducted using a pin-on-disk tribometer with the applied load of ۲۰N for the sliding distance up to ۲۷۷۲ m at the sliding speed of ۰.۵۱۳ ms-۱. The applied load was also changed to observe its effect. The investigation reveals that the presence of a little amount of Sn increased the hardness and improved the wear resistance of Cu, while a similar amount of Pb in Cu reduced the hardness but improved the wear resistance. The general perception of ‘the harder the wear resistant’ was found to match partially with the results of Cu, Cu-Sn alloy and Cu-Sn-Pb alloy. Coefficient of friction (COF) values revealed non-linearly gradual increasing trends at the initial stage and after a certain sliding distance COF values of all four sample materials became almost steady. SnPb-solder affected Cu demonstrated its COF to be in between that of Cu-Pb alloy and Cu-Sn alloy with the maximum COF value of ۰.۵۳۳.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Muhammad Muzibur Rahman
Department of Naval Architecture & Marine Engineering, Military Institute of Science and Technology, Dhaka-۱۲۱۶, Bangladesh
Shaikh Reaz Ahmed
Department of Mechanical Engineering, Bangladesh University of Engineering and Technology, Dhaka-۱۰۰۰, Bangladesh
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :