三维连续网络结构碳化硅陶瓷铸铁复合材料的制备方法及性能研究

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1、湖北工业大学硕士学位论文摘要近年来，三维连续网络结构陶瓷／金属复合材料的研究引起了国内外材料科研工作者的重视，并得到了较快发展。其主要原因是：与颗粒增强、纤维增强和晶须增强等常规的陶瓷／金属复合材料相比，三维连续网络结构陶瓷／金属复合材料的每一种组成相的特性都能够得到保留，并且各相同性，可充分发挥陶瓷相、金属相各自的优势，以获得最佳的综合性能。这种复合材料可获得良好的耐磨性和减振性等性能，有着广阔的应用前景。对这种复合材料的高效率低成本制备方法的探索已成为目前复合材料学界新的研究热点之一。本文首先通过对国内外相关文献的分析，对三维连续网络结构

2、陶瓷／金属复合材料及其网络结构陶瓷预制体的制备方法进行了比较。然后采用泡沫塑料先驱体挂浆成型工艺和高温烧结法制备出三维连续网络碳化硅陶瓷预制体：并且选择铸造性能好、成形缺陷少的狄口铸铁作为金属基体，采用常压铸渗方法制备出三维连续网络结构碳化硅陶瓷／铸铁复合材料；研究了泡沫陶瓷预制体表面不同金属化处理方式和复合材料的热处理工艺对材料机械性能的影响；采用金相显微镜等对多孔陶瓷预制体和复合材料的微观形貌特征进行观察和分析，探讨了复合材料微观组织结构与机械性能的关系。接着在干滑动磨擦条件下，对灰铸铁试样和三维连续网络碳化硅陶瓷／铸铁复合材料试样进行了

3、磨擦磨损特性对比试验。最后采用模态分析法对具有相同几何尺寸的狄铸铁试样和三维连续网络碳化硅陶瓷／铸铁复合材料试样进行了振动对比试验。实验结果表明：碳化硅质泡沫陶瓷骨架表面经铜化合物法金属化处理可有效改善金属对陶瓷相的润湿与铸渗能力；采用常压铸渗法制备的三维连续网络结构碳化硅陶瓷／铸铁复合材料界面结合良好，界面无孔洞等微观缺陷，为三维连续网络陶瓷／金属复合材料的低成本制备提供了一种新方法：制备的三维连续网络结构碳化硅陶瓷／铸铁复合材料的耐磨性为基体灰铸铁的4．7～7．9倍；复合材料的减性能比灰铸铁有较大幅度提高，其阻尼比为灰铸铁的2．3倍(低频

4、段)；复合材料经热处理后，其硬度可提高0．62～1．91倍，抗压强度提高0．56"---1．04倍。这种新型复合材料有望作为高效抗磨材料和高阻尼减振材料广泛应用于冶金、化工、机械制造及高科技等领域，特别是用作机床的结构材料时，其抗磨和减振性能兼备的独特优势更能发挥其作用。关键词：三维连续网络结构，碳化硅，铸铁，制备，性能湖北工业大学硕士学位论文AbstractTheresearchofceramic-metalcompositematerialofthree-dimensionalCO—continuousnetworkstructureha

5、sarousedtheattentionofmaterialscientistsathomeandabroad．andhasbeenfairlyrapideconomicdevelopmentinrecentyears．Themainreasonis：comparedwiththeparticle．reinforced，fibre—reinforcedandwhisker-reinforcedceramic-metalcomposite．thecharacteristicofeachphaseofthree—dimensionalCO．con

6、tinuousnetworkceramic．metalcompositecanbepreservedwithownadvantagesinordertoobtainthebestoverallperformance．Thecompositewillbeagoodwearresistanceandvibrationabsorptionproperty．etc．Thecompositehasbroadapplicationprospect．EfficientandCOSt．effectivepreparationmethodsofexplorat

7、ionofthiscompositematerialhavebecomethelatesthotspot．Firstly．basedontheanalysisofdomesticandinternationalliteratureofthepreparationofthree．dimensionalCO．continuousnetworkceramic-metalcomposite．differentmethodsarecomparedinthispaper．TheSiCfoamceramicjSmanufacturedbyreplicati

8、ngorganicfoam．Thecastironischoicedasmetalmatrix．Theconventionalinfiltrationcasting