Integrated numerical and experimental investigation of tribological performance of PTFE based composite material

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. One of the most significant phenomena in every industrial sector is friction and wear, which inevitably occurs when there is relative motion between similar or dissimilar materials. A substantial portion of global energy production is estimated to be expended in overcoming friction and wear, making them critical factors in energy efficiency and sustainability. Recently, advances in materials science, lubrication technologies, and innovative design approaches have facilitated a significant reduction in friction and wear, leading to considerable energy savings and extended component lifespan. Polytetrafluoroethylene (PTFE), among other materials, has revolutionized the tribological field, emerging as a highly effective synthetic polymer. This is attributed to its exceptional properties, including a low coefficient of friction, chemical inertness, thermal stability, non-stick characteristics, and biocompatibility. These unique properties make PTFE an ideal material for various industrial applications, spanning from aerospace to biomedical sectors. The purpose of work. This study aims to conduct a comprehensive numerical and experimental investigation into the tribological properties of PTFE-based composites. The materials selected for investigation include pure PTFE, PTFE with 25% carbon (C) filler, and PTFE with 20% glass filler. Testing was performed using stainless steel (SS 304) as the counterbody. Tribological testing and subsequent evaluation were conducted under dry sliding friction conditions, considering key parameters such as load, sliding speed, and temperature. Response surface methodology (RSM) was employed to develop an empirical model, utilizing experimental data to predict the wear resistance of these materials. Empirical models were developed to understand the influence of process parameters on wear behavior and to optimize operating conditions for minimizing material loss. Method of investigation. Archard's wear model was used as the theoretical framework for predicting volume loss and specific wear rate based on numerical simulations. The wear coefficient (K) was determined through experimental testing and used as an input parameter in the numerical models. Numerical simulations were developed using the finite element analysis (FEA) software ANSYS, enabling the simulation of complex tribological interactions between the composite materials and the counterbody. A central composite rotatable design (CCRD) within the framework of RSM was used to structure the experiments. The experiments were conducted under dry sliding friction conditions using pin on disc tribometer. The input parameters for the experiments were load (ranging from 15 N to 200 N), sliding speed (ranging from 400 rpm to 1000 rpm), and temperature (ranging from 60 °C to 200 °C). Each experiment was conducted for a sliding distance of 5 km to ensure sufficient wear for analysis. A total of 20 experiments were performed for each material, providing a comprehensive dataset for statistical analysis and model validation. Result and discussion. The results of the study highlight the effectiveness of numerical simulation in predicting the wear resistance of PTFE-based composites under dry sliding friction conditions. Experimental investigations reveal that pure PTFE exhibits low mechanical strength, leading to a high wear rate, whereas PTFE with carbon and glass fillers demonstrates improved wear resistance characteristics. The addition of carbon to PTFE enhances the composite's performance by forming a stable transfer film on the counterbody, while the addition of glass promotes increased hardness and, consequently, reduced material loss. Empirical models developed using response surface methodology (RSM) confirm that the applied load on the pin is the most significant parameter affecting wear, followed by sliding speed and temperature. Numerical simulations based on Archard's wear model exhibit good agreement with experimental data, validating the accuracy of the numerical simulations. This research contributes to a deeper understanding of the application of PTFE-based composites in extending the service life and enhancing the reliability of industrial products.

About the authors

A. Deshpande

Email: abhijeet.deshpande@viit.ac.in
Ph.D. (Engineering), Vishwakarma Institute of Information Technology, Survey No. 3/4, Kondhwa (Budruk), Maharashtra, Pune - 411048, India, abhijeet.deshpande@viit.ac.in

A. Kulkarni

Email: atul.kulkarni@vit.edu
Ph.D. (Engineering), Associate Professor, Vishwakarma Institute of Technology, Pune, Maharashtra, 411037, India, atul.kulkarni@vit.edu

P. Anerao

Email: prashant.anerao@vit.edu
Ph.D. (Engineering), Vishwakarma Institute of Technology, Pune, Maharashtra, 411037, India, prashant.anerao@vit.edu

L. Deshpande

Email: leena.deshpande@viit.ac.in
Ph.D. (Engineering), Vishwakarma Institute of Information Technology, Survey No. 3/4, Kondhwa (Budruk), Maharashtra, Pune - 411048, India, leena.deshpande@viit.ac.in

A. Somatkar

Email: avinash.somatkar@viit.ac.in
D.Sc. (Engineering), Professor, Vishwakarma Institute of Information Technology, Survey No. 3/4, Kondhwa (Budruk), Maharashtra, Pune - 411048, India, avinash.somatkar@viit.ac.in

References

  1. Rojacz H., Maierhofer D., Piringer G. Environmental impact evaluation of wear protection materials // Wear. – 2025. – Vol. 560–561. – P. 205612. – doi: 10.1016/j.wear.2024.205612.
  2. Global energy consumption due to friction and wear in the mining industry / K. Holmberg, P. Kivikytö-Reponen, P. Härkisaari, K. Valtonen, A. Erdemir // Tribology International. – 2017. – Vol. 115. – P. 116–139. – doi: 10.1016/j.triboint.2017.05.010.
  3. Bhushan B., Wilcock D.F. Wear behavior of polymer compositions in dry reciprocating sliding // Wear. – 1982. – Vol. 75 (1). – P. 41–70. – doi: 10.1016/0043-1648(82)90139-9.
  4. Effect of fibrous filler on friction on wear of PTFE composite under dry and wet condition / H. Wang, X. Feng, Y. Shi, X. Lu // China Particuology. – 2007. – Vol. 5 (6). – P. 414–419. – doi: 10.1016/j.cpart.2007.08.003.
  5. Shangguan Q., Cheng X. Effect of rare earth on tribological properties of carbon fiber reinforced PTFE composites // Journal of Rare Earths. – 2007. – Vol. 25. – P. 469–473. – doi: 10.1016/S1002-0721(07)60458-X.
  6. Khedkar J., Negulescu I., Meletis E.I. Sliding wear behavior of PTFE composites // Wear. – 2002. – Vol. 252 (5–6). – P. 361–369. – doi: 10.1016/S0043-1648(01)00859-6.
  7. A review on wear prediction models of polymers / R. Mule, A. Deshpande, U. Verma, S. Gumaste, P. Kulkarni, J. Shah, A. Kulkarni // Transactions on Innovations in Science & Technology. – 2021. – Vol. 5 (2). – P. 278–282.
  8. Satkar A.R., Mache A., Kulkarni A. Numerical investigation on perforation resistance of glass-carbon/epoxy hybrid composite laminate under ballistic impact // Materials Today: Proceedings. – 2022. – Vol. 59 (1). – P. 734–741. – doi: 10.1016/j.matpr.2021.12.464.
  9. Virpe K., Deshpande A., Kulkarni A. A review on tribological behavior of polymer composite impregnated with carbon fillers // AIP Conference Proceedings. – 2020. – Vol. 2311. – P. 070030. – doi: 10.1063/5.0035408.
  10. Tevruz T. Tribological behaviours of bronze-filled polytetrafluoroethylene dry journal bearings // Wear. – 1999. – Vol. 230 (1). – P. 61–69. – doi: 10.1016/S0043-1648(99)00091-5.
  11. Dry sliding wear behaviour of PTFE filled with glass and bronze particles / B.A. Mudasar Pasha, D. Abdul Budan, S. Basavarajappa, S. Manjunath Yadav, B.A. Nizamuddi // Tribology – Materials, Surfaces & Interfaces. – 2011. – Vol. 5 (2). – P. 59–64. – doi: 10.1179/1751584X11Y.0000000006.
  12. Venkateswarlu G., Sharada R., Bhagvanth Rao M. Effect of fillers on mechanical properties of PTFE based composites // Archives of Applied Science Research. – 2015. – Vol. 7 (7). – P. 48–58.
  13. Song F., Wang Q., Wang T. Effects of glass fiber and molybdenum disulfide on tribological behaviors and PV limit of chopped carbon fiber reinforced Polytetrafluoroethylene composites // Tribology International. – 2016. – Vol. 104. – P. 392–401. – doi: 10.1016/j.triboint.2016.01.015.
  14. Kolhe S., Deshpande A., Wangikar K. Wear behavior of Polytetrafluoroethylene composites: a review // Smart technologies for energy, environment and sustainable development. – Singapore: Springer, 2019. – P. 571–584. – doi: 10.1007/978-981-13-6148-7_55.
  15. Kanitkar Y.M., Kulkarni A.P., Wangikar K.S. Characterization of glass hybrid composite: a review // Materials Today: Proceedings. – 2017. – Vol. 4 (9). – P. 9627–9630. – doi: 10.1016/j.matpr.2017.06.237.
  16. Prediction of wear rate of glass-filled PTFE composites based on machine learning approaches / A.R. Deshpande, A.P. Kulkarni, N. Wasatkar, V. Gajalkar, M. Abdullah // Polymers. – 2024. – Vol. 16 (18). – P. 2666. – doi: 10.3390/polym16182666.
  17. Combined effects of fiber/matrix interface and water absorption on the tribological behaviors of water lubricated-polytetrafluoroethylene-based composites reinforced with carbon and basalt fibers / J. Wang, B. Chen, N. Liu, G. Han, F. Yan // Composites Part A: Applied Science and Manufacturing. – 2014. – Vol. 59. – P. 85–92. – doi: 10.1016/j.compositesa.2014.01.004.
  18. Comparative study of tribological properties of different fibers reinforced PTFE/PEEK composites at elevated temperatures / L. Mu, X. Feng, J. Zhu, H. Wang, Q. Sun, Y. Shi, X. Lu // Tribology Transactions. – 2010. – Vol. 53 (2). – P. 189–194. – doi: 10.1080/10402000903097460.
  19. The friction and wear characteristics of nanometer ZnO filled polytetrafluoroethylene / F. Li, K. Hu, J. Li, B. Zhao // Wear. – 2001. – Vol. 249 (10–11). – P. 877–882. – doi: 10.1016/S0043-1648(01)00816-X.
  20. Sahin Y. Analysis of abrasive wear behavior of PTFE composite using Taguchi’;s technique // Cogent Engineering. – 2015. – Vol. 2 (1). – P. 1–15. – doi: 10.1080/23311916.2014.1000510.
  21. Correction of Archard equation for wear behavior of modified pure titanium / A.T. Tabrizi, H. Aghajani, H. Saghafian, F.F. Laleh // Tribology International. – 2021. – Vol. 155. – P. 106772. – doi: 10.1016/j.triboint.2020.106772.
  22. Hegadekatte V., Huber N., Kraft O. Finite element based simulation of dry sliding wear // Modelling and Simulation in Materials Science and Engineering. – 2005. – Vol. 13. – P. 57–75. – doi: 10.1088/0965-0393/13/1/005.
  23. Mathematical modeling of various forces acting on piston rod packing rings / R. Nile, U. Verma, A. Deshpande, S. Joshi, J. Shah, A. Kulkarni // Materials Today: Proceedings. – 2022. – Vol. 49 (5). – P. 1521–1526. – doi: 10.1016/j.matpr.2021.07.304.
  24. Кулкарни А.П., Чинчаникар С., Саргаде В.Г. Теория размерностей и моделирование температуры на границе раздела стружка–инструмент при точении SS304 на основе искусственных нейронных сетей // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2021. – Т. 23, № 4. – С. 47–64. – doi: 10.17212/1994-6309-2021-23.4-47-64.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».