一种碳纳米管-玄武岩纤维增强木质环氧基摩擦材料制备方法与流程

本发明涉及一种碳纳米管-玄武岩纤维增强木质环氧基摩擦材料制备方法，属于新型绿色聚合物基复合材料加工与制备领域。

背景技术：

1、玄武岩纤维是通过高温熔融玄武岩矿石并拉丝而成，具有类似于天然矿石的硅酸盐，废弃后可在环境中生物降解，对环境无害，是一种绿色环保的纤维增强体材料。玄武岩纤维与碳纤维、芳纶、超高分子量聚乙烯纤维等高技术纤维相比，除了具有高技术纤维高强度、高模量的特点外，玄武岩纤维还具有耐高温性佳、抗氧化、抗辐射、绝热隔音、过滤性好、抗压缩强度和剪切强度高、适应于各种环境下使用等优异性能，且性价比好，是一种纯天然的无机非金属材料，也是一种可以满足国民经济基础产业发展需求的新的基础材料和高技术纤维。基于其优异的综合性能，玄武岩纤维已经在摩擦材料制备领域显示出优势。首先，玄武岩纤维具有良好的力学性能，如高强度和高模量，可以作为增强材料添加到摩擦材料中，提高其力学性能，如抗拉强度、抗压强度和耐磨性等。其次，将玄武岩纤维添加到摩擦材料中可以增加摩擦材料的硬度和耐磨性，从而延长摩擦材料的使用寿命，并减少因磨损而导致的性能下降。再次，玄武岩纤维的表面性质和形态可以通过表面处理或功能化来调节，从而影响摩擦材料的摩擦性能，如摩擦系数和摩擦稳定性等。然而，光滑的表面和惰性特点导致玄武岩纤维在与聚合物基体结合的过程中表现出弱的界面结合强度，如界面粘结不足或者界面反应导致的摩擦性能不稳定等，影响了摩擦性能的整体性能表现。

2、目前，聚合物基体通常是热固性树脂，包括环氧树脂：具有良好的耐磨性、耐腐蚀性和耐高温性，广泛用于制备摩擦材料，如摩擦片、摩擦垫等；酚醛树脂：因其高强度、耐磨性和耐高温性而被广泛应用于制备摩擦材料，尤其是用于制造摩擦片、摩擦垫等高性能摩擦材料；聚酰亚胺树脂：具有优异的耐磨性、耐高温性和化学稳定性，适用于制备高性能摩擦材料，如摩擦片、摩擦垫等；ptfe：具有优异的低摩擦系数和抗化学腐蚀性，常用于制备摩擦材料，如摩擦片、摩擦垫等，特别适用于需要良好自润滑性能的应用场合等。尽管这些树脂基体或粘合剂具有优异的耐磨性能，但其在固化过程中会发生化学交联反应，形成三维网络结构，使得树脂变得硬化且不可逆。这意味着一旦固化完成，树脂的形态和性能将无法再次改变，这限制了其在一些需要可调性或修复性的应用中的使用。此外，一些热固性树脂(如环氧树脂)在固化后可能表现出较高的脆性，特别是在低温或高应力条件下容易发生断裂。这限制了其在某些要求韧性和抗冲击性的应用中的使用。

3、为了应对上述问题，本发明在表面光滑的玄武岩纤维(bf)表面引入聚多巴胺保护层，通过共混改性将碳纳米管吸附在bf表面，获得改性的bf-cnt增强材料；将木质纤维素(lc)分散在水中并对lc水分散体进行机械破碎处理得到均匀lc浆料；将将木质素磺酸钠(ls)加入lc浆料中，并对其进行球磨处理以促进组分的均匀混合；然后将bf-cnt增强材料、氢氧化钠、环氧氯丙烷等材料引入木质浆料中并在密封环境下对其进行热处理，反应结束后得到bf-cnt增强的木质环氧树脂基前驱体；利用这种前驱体浆料在高温密闭环境下的环氧化自交联反应，制备了具有木质-环氧结构的绿色可回收聚合物基摩擦自润滑材料，可以作为传统石油基树脂产品的潜在替代品。

技术实现思路

1、为进一步促进玄武岩纤维在摩擦自润滑材料制备领域的应用，同时促进可回收新型木质环氧树脂基体的开发。本发明首先在表面光滑的玄武岩纤维(bf)表面引入聚多巴胺保护层，通过共混改性将碳纳米管吸附在bf表面，获得改性的bf-cnt增强材料；随后将木质纤维素(lc)分散在水中并对lc水分散体进行机械破碎处理30～60min，得到均匀lc浆料；将将木质素磺酸钠(ls)加入lc浆料中，并对其进行球磨处理以促进组分的均匀混合；然后将bf-cnt增强材料、氢氧化钠、环氧氯丙烷等材料引入木质浆料中并在密封环境下对其进行热处理，反应结束后得到bf-cnt增强的木质环氧树脂基前驱体；最后将混合浆料浇铸在模具中并在50℃下固化12h得到bf-cnt/lep复合固体材料，将固体物质放置在聚四氟乙烯板中，进行热压处理后得到bf-cnt/lep自润滑摩擦材料。

2、本发明提供的一种碳纳米管-玄武岩纤维增强木质环氧基摩擦材料制备方法，包括以下步骤：

3、步骤1：将玄武岩纤维(bf)置于tris缓冲液中并加入盐酸多巴胺以在bf表面生成聚多巴胺(pda)；

4、步骤2：将碳纳米管加入步骤一得到的装有bf的tris缓冲液中并连续搅拌30～60min使其吸附在bf表面，将固体材料分离后获得改性的bf-cnt增强材料；

5、步骤3：将木质纤维素(lc)分散在水中并对lc水分散体进行机械破碎处理30～60min，得到均匀lc浆料，将将木质素磺酸钠(ls)加入lc浆料中，并对其进行球磨处理以促进组分的均匀混合；

6、步骤4：将bf-cnt增强材料、氢氧化钠、环氧氯丙烷等材料引入步骤3得到的木质浆料中并在密封环境下对其进行热处理，反应结束后得到bf-cnt增强的木质环氧树脂前驱体；

7、步骤5：将混合浆料浇铸在模具中并在50～60℃下固化12～16h得到bf-cnt/lep复合固体材料，将固体物质放置在聚四氟乙烯板中，进行热压处理后得到bf-cnt/lep自润滑摩擦材料。

8、优选地，步骤1所述的玄武岩纤维(bf)、tris缓冲液、盐酸多巴胺等原料的配比为1g：200～300ml：1～2g；

9、优选地，步骤2所述的碳纳米管与步骤1中玄武岩纤维的质量比为1：1～2；

10、优选地，步骤3所述的木质纤维素、水、木质素磺酸钠的用量配比为8g：200～250ml：8～14g；球磨处理工艺具体为400～500rpm转速下球磨480～600min；

11、优选地，步骤4所述的bf-cnt增强材料、氢氧化钠、环氧氯丙烷以及木质浆料的用量配比为10g：4-6g：10～20ml：20～40ml；热处理工艺具体为95～100℃下静置180～240min；

12、优选地，步骤5所述的热压处理工艺具体为100～120℃，8～12mpa压力下处理60～90min。

13、步骤4中，建立一个基于机器学习和智能控制系统，实现bf-cnt增强材料混合与热处理的动态调整热处理温度和时间，优化材料的机械性能和化学稳定性；具体步骤如下：

14、4.1、传感器布置与数据收集和处理：

15、实验参数选择：选择混合和热处理过程中的关键参数作为输入变量，包括：

16、传感器布置与数据采集；为了实现对混合和热处理过程的实时监控，需要在生产线上布置适当的传感器，用于监测关键工艺参数；具体布置如下：

17、温度传感器：布置在热处理炉内，实时监测热处理温度t；

18、时间记录器：集成在控制系统中，实时记录热处理时间t；

19、压力传感器：安装在热处理设备上，实时监测热处理压力p；

20、混合比例监测装置：在混合设备中安装传感器，监测bf-cnt与木质浆料的质量比；

21、选择关键的材料性能指标作为输出变量，包括：拉伸强度σ、硬度h、耐磨性w；

22、数据采集：在每次实验中，记录所有输入参数和对应的输出性能指标；使用传感器和数据采集系统自动记录热处理过程中的温度、时间和压力数据；通过机械测试设备，包括万能试验机、硬度计测量最终材料的性能；

23、4.2、特征选择

24、分析各输入参数与输出变量之间的相关性，选择相关性较高的特征作为模型输入；数据维度较高，可以使用主成分分析pca方法进行降维，减少数据的冗余性；

25、4.3、预测模型的构建和训练

26、在完成了数据收集和预处理过程后，利用支持向量机svm模型实现预测；使用svm进行回归预测svr，来预测材料的机械性能；支持向量回归svr的目标是找到一个函数f(x)，使得该函数在离散点上的偏差最小，并且在一定的容忍范围内；

27、f(x)＝<w，x>+b其中，w是权重向量，<w，x>表示w和x的内积，b是偏置；

28、svr使用∈不敏感损失函数来定义优化问题；

29、

30、约束条件为：

31、

32、其中，yi是实际输出，xi是输入特征向量，∈是不敏感阈值，ξi，表示第i个数据点的负偏差，示第i个数据点的正偏差，用于处理∈的误差，c是惩罚系数，控制模型的复杂度和平衡误差；n表示训练样本的数量，i表示训练数据集中的第i个样本；

33、在开始模型训练之前，需要准备好训练集和测试集；因此，将数据集划分为训练集和测试集；

34、具体训练过程为：

35、选择核函数；选择径向基函数核rbf：

36、k(xi，xj)＝exp(-γ||xi-xj||2)

37、其中，k(xi，xj)是核函数的值，它表示样本xi和xj之间的相似度，||xi-xj||2表示两个样本直接的距离，用欧氏距离的平凡表示；γ核函数的参数，控制径向基函数的宽度；

38、使用训练集数据训练svr模型，通过优化上述公式，找到最优的w和b；选择最优的c和γ，通过交叉验证cross-validation方法选择最优参数；

39、交叉验证过程包括：将训练集划分为多个子集，使用部分子集训练模型，使用其余子集验证模型，重复该过程，选择使得验证误差最小的参数组合；

40、使用测试集数据验证模型的预测性能，计算模型的均方误差mse；

41、控制算法的设计：基于预测模型设计控制算法，通过实时调整混合和热处理参数，确保最终材料性能一致性；采用反馈控制机制，根据实时监控的数据动态调整控制参数；这一过程可以利用滑膜控制完成；

42、滑膜控制smc核心步骤包括：定义滑动面、设计控制律、引入切换控制；

43、滑动面定义：

44、

45、其中，s(t)定义为系统状态，yd是期望值，yt是预测模型的实时输出值，入是滑动面的参数；y(τ)是系统在时间τ时刻的输出，τ是积分变量，表示在时间区间[0，t]内的任意时刻；是误差积分项；t表示当前时刻；

46、控制律设计：设计控制律u(t)以驱动系统状态到滑动面上；

47、u(t)＝-k·sgn(s(t))

48、其中，k是控制增益，sgn(s(t))是符号函数，定义为：

49、

50、引入切换控制：为避免抖振现象，引入边界层δ进行平滑切换控制；

51、

52、δ是一个小正数，它用于避免控制输入中的奇点问题；

53、4.4、实时检测和反馈调整

54、在完成滑膜控制算法的设计后，需要利用滑膜控制的输出，实现工艺参数和控制参数的实时检测和反馈调整：

55、通过传感器和数据采集系统，实时监测混合和热处理过程中的工艺参数，并将其输入控制系统；根据滑膜控制算法的输出，动态调整工艺参数，确保材料性能达到期望值；具体步骤如下：

56、温度t的调整：

57、u(t)＞0：表示当前控制的工艺参数实际输出值yt小于期望值yd，需要增加热处理温度以提高材料强度；控制系统指令：增加热处理温度；

58、u(t)＜0：表示当前控制的工艺参数实际输出值yt大于期望值yd，需要降低热处理温度以避免过度处理；控制系统指令：降低热处理温度；

59、时间t的调整：

60、u(t)＞0表示需要增加热处理时间以确保材料达到期望强度；控制系统指令：延长热处理时间；

61、u(t)＜0：表示需要减少热处理时间以避免材料过度处理；控制系统指令：缩短热处理时间；

62、压力p的调整：

63、u(t)＞0：表示需要增加热处理压力以提高材料的致密性和强度；控制系统指令：增加热处理压力；

64、u(t)＜0：表示需要降低热处理压力以避免材料过度压缩；控制系统指令：降低热处理压力；

65、持续监测和调整：实时计算新的滑动面s(t)和控制信号u(t)；动态调整工艺参数，确保yt接近yd；在整个热处理过程中，控制系统不断反馈和调整，确保材料性能稳定在期望范围内。

66、与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

67、1.本发明所使用的原料价格价廉，所使用的玄武岩纤维与其它高强度纤维材料想比具有明显优势，因为玄武岩是地球上广泛存在的天然矿物，其提取和加工过程相对环保，不会对环境造成过大的负担。此外，玄武岩纤维本身可以通过回收再利用，具有一定的可再生性。重要的是，玄武岩纤维以其高强度、耐高温、耐腐蚀、轻质化以及环保可再生等优势，具有广泛的应用前景，在航空航天、汽车制造、建筑工程等领域都有着重要的应用价值，尤其是作为摩擦材料的增强体已经显示出一定优势。进一步地，本发明所制备的木质环氧基体材料与传统热固性环氧树脂相比具有可回收降解性，能够在强酸碱环境中被回收降解；具有低密度和轻质化的优势，因其保留了木质纤维素大部分的主体框架结构；具有耐磨性能，因木质纤维素基体中纤维素纤维的保留能够发挥良好的自增强功能。总体而言，本发明所制备的bf-cnt/lep复合材料不含有害物质，对环境无毒害性，符合环保要求，且具有优异的自润滑性能，有望成为传统热固性树脂基自润滑材料的潜在替代品；

68、2.本发明通过引入svm预测模型和滑膜控制算法，显著提高了碳纳米管-玄武岩纤维增强木质环氧基摩擦材料制备过程的精度和效率。智能控制系统能够实时监控和调整工艺参数(如温度、时间和压力)，确保材料性能的一致性和稳定性，减少了人为误差。同时，自动化控制系统优化了生产流程，缩短了试错时间，提高了生产效率。整体而言，该专利技术提升了材料的机械性能，保证了产品质量的可靠性和一致性，具有显著的工业应用价值和市场竞争力。