彎管的摩擦磨損是物料在運動接觸面上逐漸剝離和流失，使輸送管道損壞或使生產設備失效的過程。它廣泛存在于糧食、煤炭、化工、食品等許多行業。管道運輸的穩定性和性能對生產具有重要意義。在物料輸送過程中，物料顆粒與管道內壁之間的強烈摩擦和沖擊所造成的磨損是管道失效的重要原因之一，管道中的易磨損。彎管的磨損率約為直管的50倍。
　　彎管磨損對生產的危害不容忽視。材料顆粒對管道產生強烈的摩擦和沖擊，使管道在短時間內磨損失效，達不到管道的使用壽命。管道磨損對生產有以下影響：直接影響生產的連續性；增加使用成本和能耗；由于局部零件磨損嚴重，運動中的氣流受到擾動，產生渦流，使物料在管道橫截面上分布不均勻，從而影響運輸效率；影響車間衛生，造成環境污染；管道泄漏，隨著車間粉塵濃度的增加，可能引起粉塵爆炸；增加操作工和維修工的勞動強度。

　　管道輸送過程中材料顆粒的摩擦磨損主要是由高速運動的材料顆粒與彎管內壁之間的相互作用引起的，其磨損形式主要包括沖擊磨損、表面疲勞磨損和磨料磨損。

　　1、沖擊磨損
　　沖擊磨損是指氣體和材料顆粒的兩相流混合物高速連續沖擊內壁，造成壁材塑性變形；但有些顆粒從內壁表面彈開，使壁面承受持續的交變應力，造成疲勞。內壁材料在這種不斷的塑性變形和疲勞狀態下脫落。
　　材料顆粒對墻體的沖擊包括垂直沖擊和傾斜沖擊。在垂直沖擊下，墻體材料會疲勞，表面材料會剝落。研究表明，在垂直沖擊力作用下，材料上的較大應力不在表面上，而是在離表面很薄的一層中，這里的較大應力是材料剝落的主要原因。在斜向的強烈沖擊下，材料顆粒將管壁上的金屬材料推向兩側，形成脊線，后續的材料又將脊線壓平，從而反復犁地和碾壓，導致管壁裂紋的形核和擴展，破壞材料。
　　2、表面疲勞磨損
　　表面疲勞磨損是由材料顆粒在壁上滾動和滑動引起的。材料顆粒在彎管壁面上的運動方式是滾動和滑動，這兩種運動方式的結果在壁面上施加一種隨機的、交替的摩擦力，使顆粒前面的材料受壓，后面的材料受拉。在這種長期狀態下，墻體材料疲勞形成表面或亞表面裂紋，使墻體磨損。

　　在物料輸送系統中，物料顆粒接觸壁面和風口內壁的任何地方都會發生表面疲勞磨損。表面疲勞磨損和沖擊磨損的區別在于，沖擊磨損是由法向和切向氣流推力首先撞擊壁面的作用效應引起的；它與材料的整體疲勞的不同點在于表面疲勞不存在材料整體疲勞的疲勞。

　　3、磨粒磨損

　　磨料磨損主要是由于硬質材料顆粒形狀不規則造成的?；旌显诓牧项w粒中的堅硬雜質，如石頭，像“刀片”一樣切斷壁材料，所以這種磨損也稱為微切削磨損。除駐點外，與顆粒接觸的任何地方都可能發生磨損。

　　彎生產彎管時需要注意的幾個問題：可以加工尺寸范圍大、形狀復雜的零件，如鐘表、汽車縱梁、覆蓋件等小型秒表。另外，沖壓過程中材料冷變形的硬化效應具有很高的沖壓強度和剛度。
　　1、現提供R。在現場施工過程中，操作人員還需要了解被加工管道的材質和加工功能，并對表面腐蝕做出生產判斷。可供用戶選擇管徑與壁厚的關系時參考。
　　2、輪胎彎曲精度也是影響其質量的因素之一。
　　3、如前條所述，在材料受到外拉內壓時，中性軸的位置與彎管法不同。在頂部彎曲時，中性軸距離外壁約1/3，在旋轉彎曲時，中性軸距離外壁約2/3。由于芯軸的設計制造非常困難，操作也不是很方便，所以我廠一般拒絕供貨。因此，采用旋轉彎曲法彎曲薄壁管是有益的。
　　4、在純彎曲中，當外力遠離作用時，中性層的外臂壁被拉應力減薄1作用，內側受壓應力。基于這一因素，彎管質量下降主要是由RX和SX引起的。在GBJ235-82中，明確定義了不同壓力水平下的接收值和外減薄量，以控制接收值和SX值，從而控制質量。
　　5、主要反映相對彎曲半徑和壁厚對質量的影響，根據管道加工驗收，規范冷成型鋼管為中低壓4D，高壓5D。當我們制造彎曲輪胎時，我們要求將規格尺寸控制在公差范圍內，并且還要求用戶在使用時根據彎管直徑選擇相應的彎曲輪胎。被作用，加厚的管道橫截面隨著N1和N2而變化。
　　6、管材本身的柔韌性和表面侵蝕也可能影響它的質量，所以我們的彎胎設計是R=4D(具體情況另定)，主要選擇相對壁厚SX，圖的上部是無芯棒區，圖的中部是普通芯棒區，下部是芯棒區。特殊情況可另行約定。

　　7、耐沖擊性高、重量輕的：管與其他實心壁管相比具有明顯的沖擊強度性能，其環剛度相當于實心壁的1.3倍；冷拉彎管的密度為0.89-0.91克/厘米，僅為鋼管的密度之一。由于其重量輕，它可以降低運輸成本和安裝施工強度。

　　由以上文章內容，我們知道了研究彎管材料顆粒的運動規律和摩擦磨損機理是解決其磨損的關鍵學者在摩擦磨損方面做了大量的研究工作，主要集中在三個方面：摩擦磨損機理的研究、磨損量的估算和措施。研究的主要目的是預測總磨損量，并確定磨損嚴重的零件。摩擦磨損的理論計算非常復雜，屬于多相流體力學和材料科學的交叉學科范疇。目前還沒有完整統一的理論計算公式和計算方法。現有的理論公式大多是從實驗數據的回歸結果中推導出來的，或者是基于許多假設并經過實驗修正的。
小編：Chihiro