简介

　　众所周知，在常规的喷射清理与喷丸强化处理后，会使处理表面粗糙化，这也可能恰好是某些处理工艺的目的，如表面预处理技术中的喷砂，其目的就在于使处理表面产生特定的粗糙度，以确保表面涂层具有良好的附着力。然而在某些情况下，表面粗糙化却被看作是并不想要出现的副作用。

　　作为Winoa集团的特有专利，NanoPeening®作为全新的表面纳米化工艺在市场逐步被推广。该技术能显著细化金属表面晶粒，使其表面从30到70µm深度范围成为纳米结构，直到深度为200到250µm深度时，金属晶粒仍然大幅度细小于下层基底部分。此变化能促成各种性能优化，如表面硬度、表面灵敏性更高等等，这些可以应用到各种金属耐磨件的磨损保护当中。然而，NanoPeening®工艺导致的表面粗糙可能成为阻碍其发展或大规模量产的因素，这就是为什么正在此处做相关的技术研习，以减低工艺过程中所产生的粗糙度。另一方面，可以从表面状态收集一些重要信息：在一定程度上，可能反映工艺过程中表面性能的实例变化(纳米结构层的厚度，表面硬度等)。

　　法国瓦朗谢讷大学(University of Valenciennes)LAMIIH(法国工业自动化控制，机械工程和计算机科学实验室的缩写)实验室开发的一种方法可以解决这个问题。该方法依赖于一个数学程序，该程序指出对于特定的系统参数，即可得出相关的三维粗糙度参数。这些参数收集来自于NanoPeening®工艺过程，表面高低起伏轮廓状态和其相关关系转换。目前的研究中，该方法被用于建立一个将最终表面状态与潜在纳米结构联系起来的模型。

实验程序

提供两组金属表面：
• A级10处
• B级10处

　　每组用5种不同参数条件的Nanopeening®工艺处理(每种参数处理两个表面)分别得到5种不同结果的表面处理，共10处。命名(1 A/B → 10 A/B)，目的是方便识别表面粗糙度和表面处理强度之间的关系。

　　用白光干涉仪(NewView 7300, from Zygo)分析处理表面的三维粗糙度，然后配备Mirau光学目标。

　　它的高分辨率(0.1纳米厚度，50nm侧宽)允许空间基本抽样小到351×263µm(以0.55µm像素为基准加以分析)。

　　有效检查面积为4500× 4500µm，由16x24 = 384方格样本(图1)拼接而成，方格重叠度为20%。

　　为了确保统计数据更接近事实，对每一个方格随机抽取20个面域进行测量。换句话说，每个金属表面所需的单次测量的总数为20×384 = 7680。

　　山脉模拟软件(7版)用于数据处理。

　　LAMIIH使用程序测量三维参数，然后使用内部编程确定相关因素。

　　根据这个程序，多达56个3D参数被集中分析：30处根据ISO25178，18处根据EUR 15178N，7除根据ISO 12781(与表面平整度相关)，1处根据ASME B46.1。应用多种精度方法测量，如利用不同的缩放级别(从45到4000µm图2)和各种滤波器(高通/低通/带通-图3)。这样可以获得不同种类的表面信息。例如，一个低通滤波器只返回低频率的信息(但仍在粗糙度所定义的波纹范围)，使用高斯滤波器的傅里叶变换进行滤波，多尺度分析其表面加工过程[3]，多方位反映表面轮廓以及处理表面特征[4]。

　　最后，使用数学程序来确定最相关的参数，从而达到研究给定系统(例如与利益目的最相关的系统)的目的。

结果与讨论

　　目前情况下，比较关注低通滤波SK参数，同时此参数对NanoPeening®强度水平最具代表性。SK具有Abbott-Firestone曲线的线性特征，如图4(左)所示。

　　图4右图可以看出，低通滤波的SK的参数将两组的样本区分开来，并在每一组中完美地体现了处理强度的增加(在最后的2点趋于稳定)。

　　这一结果表明，区分两个系列材料是可以实现的。低通滤波下参数Sha是最能体现差别的参数。它与所谓的“主题分割法”有关，主题分割法最初为二维粗糙度开发，后被应用到3D。

　　这只能通过山脉模拟软件[5]实现，这种方法基于高度复杂的数学计算方法，但可以简化描述为将表面类比为地形：当山谷充满水，河流相互连接，形成一个连接脉络，称为“motifs”。具有特殊色泽图案“高海拔”位置称为“峰”，而那些在低海拔(同样具体特殊色泽)称为“谷”。

　　如图5和图6所示，图形化方法同样映射实验结果，接下来就是统计和分析：例如，在一个给定区域的表面计算图案数目，当然还需要扣除“motifs”名义面积。同时也可以测量峰谷的名义面积：与之相应的参数分别是Sha和Sda使用不同的滤波器多尺度分析(在这种情况下称为“Wolf Pruning分解”)相似的地形(图6)。在这项研究中，该方法清楚地区分这两个系列：A级系列具有远大于B级的motifs，在图7可以清楚地观察到。但是低通滤波的Sha(波峰的名义面积)是最理想的区分参数，表1给出了前面提到的相关参数。

　　然而，motifs方法获得的另一种参数，表面波纹的密度，似乎相反不受钢种的影响。这个低通滤波参数，展现出与nanopeening®强度相当强的相关性以及两个系列之间很强的连续性它在某种程度上是由材料在过程中产生的塑性变形褶皱引起的，这与材料的力学性能有直接关系。

　　motifs法[6]表明，峰谷参数如Sa, Sz...相关参数，并不是唯一的信息获取源，形成的图案也提供了很多有用的信息。

　　为了进一步提升适用性并找到一中可以提高两组材料之间区分度的模型，开展了包含两种参数的研究，而不仅仅是研究其中某一个参数。经过测试所有组合，发现最佳配对是在2个不同levels下的峰值密度Spd与低通滤波。相关系数为0.99(图7)，这种关系基本上可以为最终表面状态的纳米结构厚度预测模型的制定铺平道路。

结论

　　NanoPeening®处理的样品可通过三维粗糙度进行表征，三维粗糙度采用数学程序分析测得的相关参数，这种方法被证实特别适用于喷抛后工件表面的研究。尽管非常复杂，图案motifs的方法可以提供非常有用的信息。从纳米结构过程中产生的2组相关的参数(或不同的过滤器处理的1组参数)，通过形成图案模块，能够对材料表面性质给出一系列相关的数据。

参考文献

[1] Surface Treatment of a Metal Part, Patent WO-2012172270 (2012)
[2] Surface Treatment of a Metal Part by Oblique Shot Peening, Patent WO-2012089989 (2012)
[3] Bigerelle M, Gautier A, Iost A. Roughness characteristic length scales of micro-machined surfaces: A multi-scale modelling, Sensors and Actuators B  Chemical 2007;126:126-137.
[4] Marteau, J., M. Bigerelle, P-E. Mazeran, and S. Bouvier "Relation between roughness and processing conditions of AISI 316L stainless steel treated by ultrasonic shot peening." Tribology International.  82 (B), 319-329 (2015).
[5] http://www.digital-surf.com/fr/guidearealfeatureparameters.html
[6] ISO 25178-2:2012 Geometrical product specifications (GPS) - Surface texture: Areal - Part 2: Terms, definitions and surface texture parameters

Constance MOREL
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邮箱：constance.morel@winoagroup.com

Maxence BIGERELLE
LAMIIH, UMR CNRS 8201, Université de Valenciennes, France

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