El daño progresivo que se produce en la superficie de un componente como resultado de su movimiento relativo a las partes adyacentes de trabajo, tiene profundas consecuencias económicas que implican no sólo los costes de sustitución, sino también los gastos relacionados con la inactividad de la máquina y pérdida de producción, haciéndose necesario estudiar, analizar y modelar el proceso de deslizamiento entre sólidos. Se tiene conocimiento del desarrollado de diferentes modelos estáticos que correlacionan algunas propiedades mecánicas con el fin predecir la tasa de desgaste en procesos de deslizamiento entre sólidos, o de modelos dinámicos que describen los cambios térmicos y su influencia directa en el desgaste progresivo de uno o de ambos sólidos de un par mecánico. También se ha aplicado el potencial de las leyes de la termodinámica para analizar la fricción en sistemas de ingeniería, consolidando estudios en el desarrollo de modelos que representan y explican el comportamiento energético de dichos sistemas, logrando obtener modelos capaces de relacionar variables termodinámicas con variables mecánicas y así predecir el comportamiento de pares deslizantes. Sin embargo no se encuentra en la literatura un consenso de cuáles son las variables que representan, describen y explican el proceso de desgaste en deslizamiento entre sólidos, donde se relacione tanto las variables clásicas del proceso como el coeficiente de fricción, la carga y la velocidad, sino también la temperatura, con el aumento en la tasa de desgaste de un proceso de deslizamiento. En este trabajo se planteó desarrollar un modelo que relacionara las dinámicas térmicas y mecánicas con el fin de predecir el aumento y/o disminución de la tasa de desgaste en un par deslizante. Para el desarrollo del modelo se debió: Primero modelar la generación y transferencia térmica, donde se halló la “flash temperature” y, Segundo, modelar los fenómenos disipativos de degradación, donde se cuantifica la tasa de desgaste. El Modelado de la “flash temperature” se logró con el desarrollo de una ecuación constitutiva que representa el calor generado por el contacto entre microasperezas. Esta ecuación sirvió como entrada de energía para el modelo térmico desarrollado, con el cual se obtuvo un modelo finito dimensional, capaz de representar la dinámica de la llamada “Flash Temperature”. Esta variable ha sido difícil de estudiar por lo intrincado de los conceptos fenomenológicos que la componen (dinámica instantánea, relación en el aumento en el flujo entrópico, posibles cambios en las propiedades de los materiales, entre otros). En este trabajo se logra determinar y cuantificar la influencia directa que tiene la “Flash Temperature” sobre el aumento y/o disminución de la tasa de desgaste en un proceso de deslizamiento entre sólidos. Paralelamente se desarrolló un segundo modelo acoplado al anterior, modelo de los fenómenos disipativos de degradación, tomando como base la segunda Ley de la Termodinámica en el cual se calculó el aumento de la entropía del sistema mediante un balance de diferentes mecanismos de disipación en intercaras tribológicas con el fin de predecir la tasa de desgaste presente en el proceso de deslizamiento. En la utilización de algunos de estos mecanismos de degradación se realizaron cambios a los postulados originales y, además, se propone una ecuación que relaciona el cambio entrópico con la pérdida de masa por unidad de tiempo en el mecanismo de abrasión, específicamente para el proceso de microcorte. La validación del modelo se realizó mediante la comparación de los resultados obtenidos en la simulación con: a) Los resultados obtenidos en el desarrollo de ensayos de desgaste realizados en el Laboratorio de Tribología y Superficies de la Universidad Nacional (R. Arrubla & C. Ochoa, 2011) y b) con los resultados publicados por el autor (H. A. Abdel-aal, 2003). Finalmente, es importante considerar que el modelo propuesto se rige por la fenomenología que representa el sistema, sin embargo está delimitado por los supuestos que se tienen en cuenta para el desarrollo del modelo. La gran cantidad de variables y parámetros que pueden ser incluidos en un posible modelo haría que este aumente su nivel de precisión. Pero teniendo en cuenta las variables incluidas y supuestos propuestos se tiene que el modelo desarrollado realiza estimaciones precisas y predicciones certeras.
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