CN108875260B - 一种热喷涂涂层性能参数计算方法 - Google Patents

一种热喷涂涂层性能参数计算方法 Download PDF

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Abstract

本技术发明属于表面工程领域。本发明提供一种基于微观组织结构计算涂层性能参数方法，其特征在于：依托涂层微观组织结构建立涂层有限元模型，分步骤实现热喷涂涂层性能参数计算，解决了热喷涂涂层成分多、缺陷形态复杂共存的难以有效计算的问题，实现了微观组织结构不同尺度性能分析，兼顾解决热喷涂涂层相多、缺陷形态复杂且共存的问题，更贴近热喷涂涂层的真实特征，得到的涂层性能评价结果更可靠，更具有指导意义。本发明方法简单实用可靠、成本低，还可以运用于复合材料、岩石、混凝土、土壤等结构性能的定量计算，为丰富此类涉及微观结构特征与宏观性能关联科学问题的解决，提供了一种有效的技术途径。

Description

一种热喷涂涂层性能参数计算方法
技术领域
本技术发明属于表面工程领域，涉及一种热喷涂涂层性能参数计算方法。
背景技术
热喷涂涂层具有改善结构表面性能、提高表面强度、提供特殊功能、降低关键结构损坏率的特点，是零件制造不可或缺的工艺环节。研究表明，热喷涂涂层性能与微观组织结构特征关系密切。尤其是涂层中夹杂的氧化物、裂纹、孔隙等微缺陷，会导致涂层与同成分材料之间较大的性能差异。目前，热喷涂涂层性能的评价主要依靠试验测试与数值推算。对于试验测试，由于试验样本的选择以及环境因素影响而存在一定误差和限制，一些涂层性能只能依靠数值分析。但是，传统的数值分析大多数是建立在等效均质分布的基础上，使得数值计算结果与实验测试结果之间的差异较大，无法有效满足热喷涂性能有效评价。目前，准确计算热喷涂涂层性能还缺少有效的方法。
近年来，美国国家标准与技术研究院(NIST，National Institute of Standardsand Technology)开发的二维面向对象的有限元技术(OOF2，Object Oriented FiniteElement(2D))通过微观组织结构的二值信息构建复合材料特征结构的有限模型，能够将微观结构特征准确定位，但在与涂层性能评价方面尚未建立关联。西安交通大学黄明(CN102819647 B)提出的随机有限元方法将基于微观概率信息与随机算法相结合建立了非均质材料微观组织结构的有限元模型，但其建立的二值法，无法满足热喷涂涂层随机、层状、扁平化的特点，这与热喷涂涂层的特征相离较远，湘潭大学杨丽等(CN 104063902 A)提出通过在微观组织结构图中建立缺陷边界的方法，将微观图转化为矢量图，进而基于ANSYS软件构建有限元模型，提供了一种有效的计算方法。但是，该方法是建立在二值处理基础上的(或是涂层微观组织结构的二值化，或是从理论上建立的随机二值化)基础上，然而如前所述，热喷涂涂层微观组织结构并非如此，因此无法满足热喷涂涂层中多成分相与缺陷，如孔隙、夹杂等多元并存时，涂层性能参数获取的需要。
基于此，本发明提出一种热喷涂涂层性能参数计算方法，从涂层微观组织结构入手在不同标尺下建立涂层参数分析模型，通过数值计算获得涂层宏观性能参数，为热喷涂涂层性能评价提供技术支撑。
发明内容
针对上述现有技术状况，现将本发明的技术解决方案叙述如下：
本发明的发明构思：针对热喷涂涂层的性能测试依靠试验存在成本高、时间长的不足，本发明期望依托涂层微观组织结构形貌建立不同尺度的推算分析模型，计算获得涂层所需的宏观性能参数。具体的思路是：以给定工艺制备的热喷涂涂层为样本，以不同的放大倍数划分为“微观尺度、介观尺度”两个尺度模型。首先，在给定的尺度中，选择该尺度下涂层典型微观组织形貌标本，提取相应的特征图像，形成该尺度下典型的涂层微观组织结构灰度图；根据灰度值范围，结合涂层微观形貌，按照灰度值范围对像素点进行分组，对应的灰度值与涂层微观形貌确定的物相成分建立映射关系；其次，对灰度图像离散化剖分，以最大像素数形成的单元格为固定节点，以最小像素数剖分为单元格节点，确定骨架节点，实现涂层微观组织结构形貌灰度图到有限元网格的转化，将形成的有限元网格与涂层物理微观形貌、涂层微观组织形貌数字图建立关联，形成性能参数计算的有效传递；再次，计算获得涂层宏观性能参数，共分两步：第一步是为建立的微观尺度模型输入涂层各物相的原始物性参数，形成涂层参数分析模型，根据等效计算公式获得涂层的等效物性参数，如密度、泊松比、弹性模量；第二步将计算获得的等效物性参数输入建立的介观尺度模型，根据公式计算得到介观尺度的性能参数，推算可得到宏观性能参数。典型的宏观性能参数包括涂层的摩擦系数与涂层应力强度，这两个参数可以进一步拓展得到涂层的其他性能参数。为保证该方法的有效性，在实施例中进行了两个宏观性能参数可信性的验证，形成的该发明方法可为高性能涂层的设计开发与性能优化提供理论和测算指导。
本发明提供一种热喷涂涂层性能参数计算方法，其特征在于：针对不同放大倍数下的涂层典型微观组织形貌，首先进行图像特征提取，获得涂层微观组织结构灰度图；其次将灰度图像进行网格化剖分，实现涂层微观组织结构形貌灰度图到有限元模型的转化；最后建立涂层参数分析模型，通过计算涂层基本性能参数进而获得热喷涂涂层的宏观性能参数，具体包括以下步骤：
步骤1热喷涂涂层微观形貌图像的优选
对制备的功能涂层采集不同尺度的典型微观组织结构形貌。按照不同放大倍数将微观组织结构分为微观尺度模型(第Ⅰ尺度)、介观尺度模型(第Ⅱ尺度)：
步骤1.1微观尺度模型(第Ⅰ尺度模型)
通常从涂层高倍组织结构形貌图中获得，选择原则是：放大倍数通常位于2000倍～20000倍，涂层高倍微观组织结构形貌中不出现孔隙，且各相能准确标定；能够获取的等效性能参数包括：等效密度、等效弹性模量和等效泊松比；
步骤1.2介观尺度模型(第Ⅱ尺度模型)
用于含有孔隙、夹杂缺陷的涂层微观结构获取与宏观性能参数计算，通常从100μm～500μm涂层组织形貌中获得，设定涂层组织形貌放大倍数为100倍～1000倍；能够获得的性能参数包括：应变、应力，以及涂层的摩擦系数。
步骤2构建涂层微观结构各相形态有限元映射
步骤2.1涂层微观组织结构形貌灰度图按像素成组分类
设定各成分相的灰度值，灰度偏差范围[0.2 0.4]，采用像素灰度对涂层微观图中的像素点分组；同时，根据涂层微观组织结构形貌中像素点代表的物相，确定图像像素组需要的物相材料参数；
步骤2.2骨架单元确定和优化
设定网格单元的极限像素数[Pixmin，Pixmax]；对微观涂层形貌微观组织结构进行离散化剖分，以最大像素数Pixmax形成的单元格为固定节点，以最小像素数Pixmin剖分为单元格节点，确定骨架节点；将骨架节点间建立连接，形成单元格；根据单元格特征进行线性插值，达到主单元到实际单元的有效非线性映射，以优化单元格数；
步骤2.3几何单元到有限元网格映射
根据涂层真实微观组织形貌、涂层微观形貌数字图像、有限元单元格以及数字图像灰度值与涂层物相参数构成的映射关系，将几何单元与实际单元建立关联形成有限元网格。
步骤3计算热喷涂涂层的性能参数
步骤3.1构建涂层参数分析模型
为有限元网格赋予相应的基本物性参数：密度ρi、泊松比μi、弹性模量Ei，通过有限元网格的映射关系，建立热喷涂涂层的参数分析模型。
步骤3.2计算涂层基本性能参数
基本性能参数包括涂层的等效密度、等效弹性模量和等效泊松比：
等效密度ρeff遵循如下公式(1)：
Figure BDA0001720630890000051
其中，i，k∈[0，N-1]为不同成分相序列，N为涂层中所含有的各成分总数，fi，ρi分别为对应第i相成分的体积含量和理论密度。
等效弹性模量参数Eeff由公式(2)确定：
Eeff＝∑(Eii，max(S))/∑(S)....................................(2)
其中，Eeff为等效弹性模量，S为给定应力，Eii(S)为应力作用下i方向的最大应变值，其中i分别代表坐标系中的x，y方向；
等效泊松比μeff由公式(3)确定：
μeff＝∑(Ey，max(Si)/Ex，max(Si))/N................................(3)
其中，μeff为等效泊松比，Ex(Si)，Ey(Si)分别代表在Si应力作用下x，y轴方向的最大应变值，i∈N；
步骤3.3计算涂层的宏观性能参数
将获得的基本性能参数：ρeff、Eeff、μeff赋予涂层的介观尺度模型，通过式(4)计算涂层的宏观性能参数ηeff，包括涂层的宏观摩擦系数与涂层应力。
Figure BDA0001720630890000052
其中ηa为可视宏观性能参数，ηe为涂层主相的性能参数、ηs为涂层各相的性能参数；
通过该计算方法，可以获得不同复合涂层真实微观结构的塑形应变以及涂层内部的应力分布特征，推算获得真实涂层的性能参数。
对比其他方法，本发明的优点在于：
(1)将涂层微观组织结构状态与宏观性能耦合关联，为热喷涂涂层性能的科学真实评价提供了有力的理论支持；
(2)该技术分步骤实现了微观组织结构不同尺度性能分析，兼顾解决热喷涂涂层相多、缺陷形态复杂且共存的问题，更贴近热喷涂涂层的真实特征，得到的涂层性能评价结果更可靠，更具有指导意义。
(3)本发明方法简单实用可靠、成本低，还可以运用于复合材料、岩石、混凝土、土壤等结构性能的定量计算，为丰富此类涉及微观结构特征与宏观性能关联科学问题的解决，提供了一种有效的技术途径。
附图说明
图1为技术方案总体图
图2为等离子沉积WC-12Co涂层的微观结构图像×20000
图3为等离子沉积WC-12Co涂层的介观结构图像×300
图4为构建的等离子沉积WC-12Co涂层微观尺度有限元模型
图5为构建的等离子沉积WC-12Co涂层的介观尺度有限元模型
图6为等离子喷涂沉积WC-12Co涂层的压缩方向的应力分布(10N)
图7为等离子喷涂沉积WC-12Co涂层压缩方向的最大位移(10N)
图8为等离子喷涂NiCr-BaF2·CaF2-hBN自润滑涂层微观图像×2000
图9为等离子喷涂NiCr-BaF2·CaF2-hBN自润滑涂层介观图像×500
图10为以最大像素对等离子喷涂NiCr-BaF2·CaF2-hBN涂层剖分
图11为构建的等离子喷涂沉积NiCr-BaF2·CaF2-hBN涂层节点优化
图12为构建的等离子喷涂沉积NiCr-BaF2·CaF2-hBN涂层微观模型
图13为构建的等离子喷涂沉积NiCr-BaF2·CaF2-hBN涂层微观模型
图14为等离子喷涂NiCr-BaF2·CaF2-hBN自润滑涂层应力分布
图15为等离子喷涂NiCr-BaF2·CaF2-hBN自润滑涂层应变分布
具体实施方式
结合附图并通过具体实施方式进一步说明本发明的技术方案。
具体实施例1：
等离子喷涂WC-12Co涂层的性能参数的计算方法，其具体方案为：采用本发明进行涂层性能计算的总体路线图，如图1所示。
由于非均质性的存在，在体积力和面积力的作用下结构均会在微观领域发生应力应变。WC-12Co涂层各相的基本参数如表1。
表1材料的基本参数
Figure BDA0001720630890000071
步骤1热喷涂涂层微观形貌图像的优选
步骤1.1根据技术路线图所述，对制备的WC-12Co涂层采集不同尺度的典型微观组织结构形貌。选择放大2000倍的EBSD涂层微观形貌图像作为微观尺度模型(第Ⅰ尺度)的基础图像，如图2，用于获取的等效性能参数包括：等效密度、等效弹性模量和等效泊松比。
步骤1.2选择放大倍数为100倍的微观组织形貌SEM图像作为介观尺度模型(第Ⅱ尺度)的备选图像，如图3所示，用于含有缺陷(如孔隙、夹杂等)的涂层宏观性能参数计算。
步骤2构建等离子喷涂WC-12Co涂层微观结构各相形态有限元映射
对于构建涂层微观结构各相形态有限元映射部分，该过程中介观尺度模型的建立和微观尺度模型的建立相似，相关构建过程的表述如下：
步骤2.1涂层微观组织结构形貌灰度图按像素成组分类
根据微观尺度模型(第Ⅰ尺度)的图像中各相的形貌特征观察，如图2，确定WC、Co的灰度值分别为0.1、0.5，各自的灰度偏差值为0.24，采用像素灰度对涂层微观图中的像素点分组；同时，根据涂层微观组织结构形貌中像素点代表的物相，确定图像像素组需要的WC、Co物相的材料参数(表1)；
根据介观尺度模型(第Ⅱ尺度)的涂层SEM形貌特征提取，如图3，确定WC-12Co涂层、孔隙以及GCr15钢基体的灰度值分别为0.1、0.5、0.8，灰度偏差值为0.22，采用像素灰度对涂层微观图中的像素点分组；同时，根据涂层微观组织结构形貌中像素点代表的物相，确定像素需要的WC-12Co涂层、孔隙以及GCr15钢基体材料参数；
步骤2.2骨架单元确定和优化
设定网格单元的极限像素数Pixmin＝1Pix，Pixmax＝6Pix；对微观涂层形貌微观组织结构进行离散化剖分，以最大像素数Pixmax形成的单元格为固定节点，以最小像素数Pixmin剖分为单元格节点，确定骨架节点；将骨架节点间建立连接，形成单元格；根据单元格特征进行线性插值，达到主单元到实际单元的有效非线性映射，以优化单元格数，形成最终有限元模型。
步骤2.3几何单元到有限元网格映射
根据涂层微观组织形貌、涂层微观形貌数字图像、有限元单元格以及数字图像灰度值与涂层物相参数构成的映射关系，将几何单元与实际单元建立关联形成有限元网格。
得到的等离子喷涂沉积的WC-12Co涂层微观尺度模型和涂层介观尺度模型分别如图4、图5所示。
步骤3计算热喷涂涂层的性能参数
根据不同尺度模型，计算热喷涂涂层响应的性能参数。
步骤3.1构建涂层参数分析模型
为WC-12Co涂层微观尺度模型的有限元网格赋予相应的基本物性参数：密度ρi、泊松比μi、弹性模量Ei(表1)，通过有限元网格的映射关系，建立热喷涂涂层的参数分析模型。
步骤3.2计算涂层基本性能参数
基本性能参数包括涂层的等效密度、等效弹性模量和等效泊松比：
等效密度ρeff遵循公式(1)，通过在改变拉应力作用，可以根据得出涂层微观结构中Co相面积占33.2v1％，获得涂层的等效密度为14.47g/cm3；
等效弹性模量参数Eeff由公式(2)，由涂层在不同拉应力作用下涂层在Y方向上的最大应变与拉应力组成线性关系获得WC/Co涂层的等效弹性模量为402.6Gpa；
等效泊松比μeff由公式(3)确定，获得WC-12Co涂层微观尺度模型在X，Y方向的最大应变值，进而通过线性耦合获得涂层的等效泊松比为0.305。
以上计算值与相关实验结果相近，见表2。
步骤3.3计算涂层的宏观性能参数
将获得WC-12Co涂层的基本性能参数：ρeff、Eeff、μeff赋予涂层的介观尺度模型，通过式(4)计算涂层的宏观性能参数ηeff，包括涂层的宏观摩擦系数与涂层应力。
等离子喷涂制备的WC-12Co涂层的宏观性能参数ηeff，塑形应变以及涂层应力分布特征可由公式(4)计算，可以获得不同复合涂层真实微观结构的应变以及涂层应力分布特征为：压力为150N时，等离子喷涂沉积WC-12Co涂层的微观结构的应力分布与涂层表面变形特征。通过计算可得到，当压力为150N时，摩擦球半径为10mm时，根据Hertz接触应力计算得到，等离子喷涂WC-12Co涂层的接触应力为1.95401E9N/m2，产生的平均剪应力为2.227E09N/m2，计算得到滑动摩擦系数为0.6995(如图6)。
图7为在52.8MPa拉力作用下的等离子喷涂沉积WC-12Co涂层Y向最大应力值达到63.05MPa。根据涂层实际微观结构特征，推算获得涂层实际结合强度应为63.05MPa。
表2等离子喷涂WC-12Co耐磨涂层性能参数比较
文献与实测值 计算值
涂层密度(g/cm<sup>3</sup>) 14.50 14.47
涂层弹性模量(GPa) 405 402.6
泊松比 0.30 0.305
摩擦系数(μ)/(对偶件钢，150N) 0.7346 0.6995
粘接强度，MPa 52.8 63.05
表2中摩擦系数的测试试验委托济南益华摩擦学研究所完成，粘接强度测试委托航天部第四研究院完成，其余参数值源于(荆琦，纳米结构WC-12Co涂层精密磨削表面残余应力的实验研究与有限元模拟，湖南大学硕士学位论文，2005)。可以看出，基于涂层真实微观结构获得的涂层宏观性能参数与实际测试的以及文献提供的数据之间的误差较小，根据热喷涂涂层的特征，更接近于实际宏观性能参数，也为该涂层其它性能参数的获取提供了技术保证。
具体实例2：
GCr15基体表面制备的等离子喷涂NiCr-WSe2-BaF2·CaF2-hBN固体自润滑涂层的性能参数计算，其具体方案为：
由相关资料获取，GCr15钢、Ni、Cr、BaF2·CaF2、hBN材料参数，如表3。
步骤1热喷涂涂层微观形貌图像的优选
步骤1.1等离子喷涂NiCr-WSe2-BaF2·CaF2-hBN固体自润滑涂层微观尺度有限元模型(第I尺度模型)，从涂层微观结构扫描电镜的背散射图像中获得，选择放大倍数为2000倍(50μm)的微观组织结构形貌，如图8，用于获取等效密度、等效弹性模量、等效泊松比等基本参数；
步骤1.2等离子喷涂NiCr-WSe2-BaF2·CaF2-hBN固体自润滑涂层的介观尺度有限元模型(第II尺度模型)，用于含有缺陷(如孔隙、夹杂等)的涂层微观结构获取与宏观性能参数计算，通常从200μm涂层组织形貌中获得，设定涂层组织形貌放大倍数为500倍；如图9。
表3各材料性能参数
Figure BDA0001720630890000111
步骤2构建离子喷涂NiCr-WSe2-BaF2·CaF2-hBN固体自润滑涂层微观结构各相形态有限元映射
以等离子喷涂NiCr-WSe2-BaF2.CaF2-hBN固体自润滑涂层微观尺度有限元模型(第I尺度模型)构建为例：
步骤2.1涂层微观组织结构形貌灰度图按像素成组分类
设定各成分相的灰度值，灰度偏差值为0.22，采用像素灰度对涂层微观图中的像素点分组；同时，根据涂层微观组织结构形貌中像素点代表的物相，确定图像像素组需要的物相材料参数；
步骤2.2骨架单元确定和优化
设定网格单元的极限像素数[Pixmin＝1，Pixmax＝8]；对微观涂层形貌微观组织结构进行离散化剖分，以最大像素数Pixmax形成的单元格为固定节点，以最小像素数Pixmin剖分为单元格节点，确定骨架节点；将骨架节点间建立连接，形成单元格，如图10；根据单元格特征进行线性插值，达到主单元到实际单元的有效非线性映射，以优化单元格数，如图11；
步骤2.3几何单元到有限元网格映射
根据涂层微观组织形貌、涂层微观形貌数字图像、有限元单元格以及数字图像灰度值与涂层物相参数构成的映射关系，将几何单元与实际单元建立关联形成有限元网格。产生合适的实际图边缘单元，如图12。
等离子喷涂NiCr-WSe2-BaF2·CaF2-hBN固体自润滑涂层的介观尺度有限元模型(第II尺度模型)，选择从200μm(×500)涂层的微观组织结构形貌，建模方法与此相近，得到的有限元模型如图13。
步骤3计算热喷涂涂层的性能参数
步骤3.1构建涂层参数分析模型
为NiCr-WSe2-BaF2·CaF2-hBN涂层微观结构的有限元网格赋予相应各个物相的基本物性参数：密度ρi、泊松比μi、弹性模量Ei(表3)，通过有限元网格的映射关系，建立热喷涂涂层的参数分析模型。
步骤3.2计算涂层基本性能参数
基本性能参数包括涂层的等效密度、等效弹性模量和等效泊松比：
等效密度ρeff由公式(1)确定，通过在改变拉应力作用，获得涂层的等效密度为7.05g/cm3；
等效弹性模量参数Eeff由公式(2)确定，涂层在Y方向上的最大应变与拉应力组成线性关系获得等离子喷涂NiCr-WSe2-BaF2·CaF2-hBN固体自润滑涂层的等效弹性模量为154.6GPa；
等效泊松比μeff由公式(3)确定，获得等离子喷涂NiCr-WSe2-BaF2·CaF2-hBN固体自润滑涂层的等效泊松比为0.345。
步骤3.3计算涂层的宏观性能参数
将获得NiCr-WSe2-BaF2·CaF2-hBN涂层的基本性能参数：ρeff、Eeff、μeff赋予涂层的介观尺度模型，通过式(4)计算涂层的宏观性能参数ηeff，包括涂层的宏观摩擦系数与涂层应力。
载入等离子喷涂NiCr-WSe2-BaF2·CaF2-hBN固体自润滑涂层介观尺度有限元模型，根据公式(4)通过计算可得到获得涂层的宏观性能参数，当压力为10N时，摩擦球半径为10mm时，根据Hertz接触应力计算得到，等离子喷涂NiCr-WSe2-BaF2·CaF2-hBN固体自润滑涂层的接触应力为5.74783E8N/m2，产生的平均剪应力为4.195E08N/m2，计算得到滑动摩擦系数为0.261。(图14)
在拉伸状态产生的实测涂层的理论结合强度为22.8MPa时，根据计算模型推算获得涂层受到的应力为56.94MPa(图15)。
表4等离子喷涂NiCr-WSe2-BaF2·CaF2-hBN固体自润滑涂层参数比较
实验测试值 计算值
涂层密度(g/cm<sup>3</sup>) - 7.05
涂层弹性模量(GPa) - 154.6
泊松比 - 0.345
摩擦系数(μ)/(Si<sub>3</sub>N<sub>4</sub>，10N) 0.22 0.261
表4为等离子喷涂NiCr-WSe2-BaF2·CaF2-hBN固体自润滑涂层参数比较，其中摩擦系数测试依托中科院兰州物化所测试，可以看出，能够测试到的实验值与理论计算值之间误差较小(Xiao-jing Yuan，etc.Tribology Transactions，http：//dx.doi.org/10.1080/ 10402004.2016.1158337)。
综上可知，通过该方法可以获得等离子喷涂NiCr-WSe2-BaF2·CaF2-hBN固体自润滑涂层、WC-12Co的摩擦系数与基本性能参数。与相似的计算方法比较，方法简单快速，数值计算结果与实验测试值误差小、可信性高，对复合涂层类的设计开发与性能分析提供了有效的科学方法。

Claims (1)

1.一种热喷涂涂层性能参数计算方法，其特征在于：针对不同放大倍数下的涂层典型微观组织形貌，首先进行图像特征提取，获得涂层微观组织结构灰度图；其次将灰度图像进行网格化剖分，实现涂层微观组织结构形貌灰度图到有限元模型的转化；最后建立涂层参数分析模型，通过计算涂层基本性能参数进而获得热喷涂涂层的宏观性能参数，具体包括以下步骤：
步骤1 热喷涂涂层微观形貌图像的优选
对制备的功能涂层采集不同尺度的典型微观组织结构形貌，按照不同放大倍数将微观组织结构分为微观尺度模型、介观尺度模型：
步骤1.1 微观尺度模型
从涂层高倍组织结构形貌图中获得，选择原则是：放大倍数位于2000倍～20000倍，涂层高倍微观组织结构形貌中不出现孔隙，且各相能准确标定；能够获取的等效性能参数包括：等效密度、等效弹性模量和等效泊松比；
步骤1.2 介观尺度模型
用于含有孔隙、夹杂缺陷的涂层微观结构获取与宏观性能参数计算，从100μm～500μm涂层组织形貌中获得，设定涂层组织形貌放大倍数为100倍～1000倍；能够获得的性能参数包括：应变、应力，以及涂层的摩擦系数；
步骤2 构建涂层微观结构各相形态有限元映射
步骤2.1 涂层微观组织结构形貌灰度图按像素成组分类
设定各成分相的灰度值，灰度偏差范围[0.2 0.4]，采用像素灰度对涂层微观图中的像素点分组；同时，根据涂层微观组织结构形貌中像素点代表的物相，确定图像像素组需要的物相材料参数；
步骤2.2 骨架单元确定和优化
设定网格单元的极限像素数[Pixmin，Pixmax]；对微观涂层形貌微观组织结构进行离散化剖分，以最大像素数Pixmax形成的单元格为固定节点，以最小像素数Pixmin剖分为单元格节点，确定骨架节点；将骨架节点间建立连接，形成单元格；根据单元格特征进行线性插值，达到主单元到实际单元的有效非线性映射，以优化单元格数；
步骤2.3 几何单元到有限元网格映射
根据涂层真实微观组织形貌、涂层微观形貌数字图像、有限元单元格以及数字图像灰度值与涂层物相参数构成的映射关系，将几何单元与实际单元建立关联形成有限元网格；
步骤3 计算热喷涂涂层的性能参数
步骤3.1 构建涂层参数分析模型
为有限元网格赋予相应的基本物性参数：密度ρi、泊松比μi、弹性模量Ei，通过有限元网格的映射关系，建立热喷涂涂层的参数分析模型；
步骤3.2 计算涂层基本性能参数
基本性能参数包括涂层的等效密度、等效弹性模量和等效泊松比：
等效密度ρeff遵循如下公式(1)：
Figure FDA0003879811710000021
其中，i,k∈[0,N-1]为不同成分相序列，N为涂层中所含有的各成分总数，fi，ρi分别为对应第i相成分的体积含量和理论密度；等效弹性模量参数Eeff由公式(2)确定：
Eeff＝∑(Ejj,max(S))/∑(S)…………………………………………(2)
其中，Eeff为等效弹性模量,S为给定应力，Ejj,max(S)为应力作用下j方向的最大应变值，其中j分别代表坐标系中的x,y方向；
等效泊松比μeff由公式(3)确定：
μeff＝∑((Ey,max(Sl)/Ex,max(Sl))/N…………………………(3)
其中，μeff为等效泊松比,Ey,max(Sl),Ex,max(Sl)分别代表在Sl应力作用下x,y轴方向的最大应变值，l∈N；
步骤3.3 计算涂层的宏观性能参数
将获得的基本性能参数:ρeff、Eeff、μeff赋予涂层的介观尺度模型，通过式(4)计算涂层的宏观性能参数ηeff，包括涂层的宏观摩擦系数与涂层应力；
Figure FDA0003879811710000031
其中ηa为可视宏观性能参数，ηe为涂层主相的性能参数、ηs为涂层各相的性能参数；
通过该计算方法，可以获得不同复合涂层真实微观结构的塑形应变以及涂层内部的应力分布特征，推算获得真实涂层的性能参数。
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