आर्चर्ड समीकरण

आर्चर्ड घिसाव  समीकरण एक सरल गणितीय मॉडल है जिसका उपयोग स्लाइडिंग वियर का वर्णन करने के लिए किया जाता है और यह एस्परिटी (सामग्री विज्ञान) संपर्क के सिद्धांत पर आधारित है। आर्चर्ड समीकरण बहुत बाद में विकसित किया गया था (कभी-कभी ऊर्जा अपव्यय परिकल्पना के रूप में भी जाना जाता है), हालांकि दोनों ने कई खोज की, कि घिसाव के कारण हटाए गए मलबे की मात्रा घर्षण बलों द्वारा किए गए कार्य के समानुपाती होती है।  थिओडोर रे  का मॉडल  यूरोप में लोकप्रिय हो गया और यह अभी भी अनुप्रयुक्त यांत्रिकी के विश्वविद्यालय पाठ्यक्रमों में पढ़ाया जाता है। हालाँकि, हाल तक, रेये के 1860 के सिद्धांत को अंग्रेजी और अमेरिकी साहित्य में पूरी तरह से नजरअंदाज कर दिया गया है जहां रगनार होल्म द्वारा बाद में काम किया गया   और जॉन फ्रेडरिक आर्चर्ड को आमतौर पर उद्धृत किया जाता है। 1960 में,  और मिखाइल अलेक्सेविच बबिचेव ने एक बहु खोज भी प्रकाशित की। आधुनिक साहित्य में, इस संबंध को रेये-आर्चर्ड-ख्रुश्चोव पहनने के कानून के रूप में भी जाना जाता है। 2022 में, प्रारंभिक सतह स्थलाकृति का प्रतिनिधित्व करने वाले एबॉट-फ़ायरस्टोन_कर्व का उपयोग करके स्थिर-अवस्था आर्चर्ड पहनने के समीकरण को रनिंग-इन शासन में विस्तारित किया गया था।

समीकरण

 * $$Q = \frac {KWL}H$$

कहाँ:


 * क्यू उत्पादित घिसे-पिटे मलबे की कुल मात्रा है
 * K एक आयामहीन स्थिरांक है
 * W कुल सामान्य भार है
 * L स्लाइडिंग दूरी है
 * H सबसे नरम संपर्क सतहों की कठोरता है

ध्यान दें कि $$WL$$ रेये की परिकल्पना द्वारा वर्णित घर्षण बलों द्वारा किए गए कार्य के समानुपाती होता है।

साथ ही, K प्रायोगिक परिणामों से प्राप्त होता है और कई मापदंडों पर निर्भर करता है। इनमें सतह की गुणवत्ता, दो सतहों की सामग्री के बीच रासायनिक समानता, सतह कठोरता प्रक्रिया, दो सतहों के बीच गर्मी हस्तांतरण और अन्य शामिल हैं।

व्युत्पत्ति
समीकरण को पहले एकल विषमता के व्यवहार की जांच करके प्राप्त किया जा सकता है। स्थानीय भार $$\, \delta W $$, एक विषमता द्वारा समर्थित, एक त्रिज्या के साथ एक गोलाकार क्रॉस-सेक्शन माना जाता है $$\, a $$, है:


 * $$\delta W = P \pi {a^2} \,\!$$

जहां पी एस्पैरिटी के लिए उपज दबाव है, जिसे प्लास्टिक रूप से विकृत माना जाता है। पी एस्परिटी की इंडेंटेशन कठोरता, एच के करीब होगा।

यदि पहनने वाले मलबे की मात्रा, $$\, \delta V $$, एक विशेष विषमता के लिए विषमता से अलग किया गया एक गोलार्ध है, यह इस प्रकार है:
 * $$ \delta V = \frac 2 3 \pi a^3 $$

यह टुकड़ा 2a दूरी तक फिसलने वाले पदार्थ से बना है

इस तरह, $$\, \delta Q $$, इस एस्पैरिटी से उत्पन्न सामग्री की प्रति इकाई दूरी तक घिसाव की मात्रा है:


 * $$ \delta Q = \frac {\delta V} {2a} = \frac {\pi a^2} 3 \equiv \frac {\delta W} {3P} \approx \frac {\delta W} {3H}$$ यह अनुमान लगाया जा रहा है $$\,P \approx H$$

हालाँकि, दूरी 2a फिसलने पर सभी विषमताओं से सामग्री नहीं हटाई गई होगी। इसलिए, प्रति इकाई दूरी पर उत्पन्न कुल घिसावट मलबा, $$\, Q $$ W से 3H के अनुपात से कम होगा। इसका कारण आयामहीन स्थिरांक K को जोड़ना है, जिसमें उपरोक्त कारक 3 भी शामिल है। ये ऑपरेशन ऊपर दिए अनुसार आर्चर्ड समीकरण उत्पन्न करते हैं। आर्चर्ड ने K कारक की व्याख्या विषमता मुठभेड़ों से घिसे-पिटे मलबे के निर्माण की संभावना के रूप में की। आमतौर पर 'हल्के' पहनावे के लिए, K ≈ 10−8, जबकि 'गंभीर' टूट-फूट के लिए, K ≈ 10−2. हाल ही में, यह दिखाया गया है कि एक महत्वपूर्ण लंबाई पैमाना मौजूद है जो असमानता के स्तर पर घिसे-पिटे मलबे के निर्माण को नियंत्रित करता है। यह लंबाई पैमाना एक महत्वपूर्ण जंक्शन आकार को परिभाषित करता है, जहां बड़े जंक्शन मलबे का उत्पादन करते हैं, जबकि छोटे जंक्शन प्लास्टिक रूप से विकृत होते हैं।

अग्रिम पठन

 * https://patents.google.com/patent/DE102005060024A1/de (Mentions the term "Reye-Hypothese")
 * https://patents.google.com/patent/DE102005060024A1/de (Mentions the term "Reye-Hypothese")
 * https://patents.google.com/patent/DE102005060024A1/de (Mentions the term "Reye-Hypothese")
 * https://patents.google.com/patent/DE102005060024A1/de (Mentions the term "Reye-Hypothese")
 * https://patents.google.com/patent/DE102005060024A1/de (Mentions the term "Reye-Hypothese")
 * https://patents.google.com/patent/DE102005060024A1/de (Mentions the term "Reye-Hypothese")
 * https://patents.google.com/patent/DE102005060024A1/de (Mentions the term "Reye-Hypothese")
 * https://patents.google.com/patent/DE102005060024A1/de (Mentions the term "Reye-Hypothese")