综述：机械主导磨损建模方法的最新进展

本综述系统评述了机械主导磨损建模的前沿方法，重点探讨了基于有限元法（FEM）、边界元法（BEM）及解析法的连续介质物理过程模型，涵盖了Archard磨损定律和能量耗散等理论框架。文章详细分析了滚动接触与磨料磨损的预测技术，并简要介绍了基于回归优化和人工智能（AI）的经验模型，为减少实验成本和时间提供了重要理论工具。

　　

磨损是接触表面在相对运动中发生的损伤现象，主要包括粘着磨损、磨料磨损、疲劳磨损和微动磨损等多种类型。这些磨损形式往往共同作用，受速度、载荷、温度等外部因素以及表面粗糙度、硬度（H）、弹性模量等内部因素共同影响。为了降低实验成本并提高研究效率，磨损模拟技术近年来得到显著发展。

分子动力学（MD）模拟通过分析原子和分子的物理运动，能够在纳米尺度上研究磨损机制。例如，Molinari等人通过MD模型揭示了从韧性剪切向磨屑颗粒形成的转变过程。Li等人基于原子 attrition 机制建立了介观尺度的磨损模型，当表面节点的von Mises应力超过屈服应力时，材料会发生去除。然而，MD模拟难以完全考虑表面粗糙度或弹性变形，且与实验结果存在尺度差异，通常需通过趋势比较进行部分验证。

在连续介质模型中，有限元法（FEM）和边界元法（BEM）被广泛应用。FEM能够处理复杂结构和多种本构行为，但计算成本较高。为了提升效率，研究者常采用子模型技术、外推方法或与半解析接触求解器耦合。例如，Podra和Andersson比较了FEM和解析方法在锥形旋转接触中的磨损模拟效果，发现弹性变形不可忽略时结果差异显著。BEM仅需离散表面，在二维问题中计算效率更高，但适用性较FEM受限。

Archard磨损定律是大多数模型的基础，其体积磨损公式为：

V=KHsFN=ksFN

其中V为磨损体积，s为滑动距离，F_N为法向载荷，H为材料硬度，K为无量纲磨损系数。在微动磨损中，能量耗散方法通常更受青睐，磨损体积与摩擦耗散能成正比：

V=αi=1∑NEdi

其中α为能量磨损系数。

磨损建模通常包含三个步骤：接触分析、磨损估计和几何更新。接触分析可通过FEM、BEM或解析方法完成。在FEM应用中，研究者发展了基于Archard定律的模型，如Johansson的早期摩擦磨损模型和McColl的微动磨损模拟方法。为了减少计算时间，Kim等人采用外插技术，而Mukras等人使用并行计算策略。Hegadekatte在销-盘配置中开发了增量磨损模型，验证了Archard定律在局部和全局尺度上的有效性。

解析方法如弹性基础模型（EFM）通过简化接触压力计算，适用于齿轮、植入物等简单几何。EFM假设弹簧元件相互独立，虽不能精确估计接触压力，但可用于磨损模拟。例如，Hugnell模拟了凸轮-从动件接触中的轻微磨损，而Flodin和Andersson研究了直齿轮的磨损。

经验模型基于实验设计和人工智能，人工神经网络（ANN）在磨损预测中表现突出。例如，Kumar使用多层感知器预测Ti-6Al-4V的微动磨损体积，而Argatov开发了ANN支持的回归模型，在少量实验数据下实现了可靠预测。

特殊应用包括滚动接触中的磨损预测，如轮轨系统。Bosso回顾了轮轨磨损数值模型，指出非Hertzian接触模型和在线动态模拟能提高精度。磨料磨损分为两体和三体磨损，Jacobson通过尖端犁削模拟两体磨损，而Ratner模型用于三体磨损，考虑摩擦力和断裂能。

低磨损建模关注表面形貌变化，常用截断或叠加方法。Sugimura模型通过高度分布变化描述跑合期的塑性变形，而Jeng和Gao比较了截断与Sugimura模型，发现后者在磨损后期预测更准确。叠加方法通过高斯分布叠加机加工纹理，能更精确模拟双过程表面。

总之，磨损建模通过多种数值和解析方法，显著降低了实验成本和时间。未来研究需提高模型精度，整合多尺度方法，并加强实验验证，以推动磨损预测在工程和医学领域的应用。