This study investigates the critical maximum undeformed equivalent chip thickness for ductile-brittle transition (DBhmax-e) of zirconia ceramics under different lubrication conditions. A DBhmax-e model is developed through geometry and kinematics analyses of ductile-mode grinding. Result shows that DBhmax-e decreases with increasing friction coefficient (μ). An experimental investigation is then conducted to validate the model and determine the effect of dry lubrication, minimum quantity lubrication (MQL), and nanoparticle jet minimum quantity lubrication (NJMQL) conditions on DBhmax-e. According to different formation mechanisms of debris, the grinding behavior of zirconia ceramics is categorized into elastic sliding friction, plastic removal, powder removal, and brittle removal. Grinding forces per unit undeformed chip thickness (Fn/h and Ft/h) are obtained. The lubrication condition affects the normal force and ultimately influences the resultant force on workpiece. In comparison with dry grinding (DBhmax-e = 0.8 μm), MQL and NJMQL grinding processes increase DBhmax-e by 0.99 and 1.79 μm respectively; this finding is similar to model result. The theoretical model is then assessed by different volume fractions of nanofluids under NJMQL condition with an average percentage error of less than 8.6%.

Numerous researchers have developed theoretical and experimental approaches to force prediction in surface grinding under dry conditions. Nevertheless, the combined effect of material removal and plastic stacking on grinding force model has not been investigated. In addition, predominant lubricating conditions, such as flood, minimum quantity lubrication, and nanofluid minimum quantity lubrication, have not been considered in existing force models. This work presents an improved theoretical force model that considers material-removal and plastic-stacking mechanisms. Grain states, including cutting and ploughing, are determined by cutting efficiency (β). The influence of lubricating conditions is also considered in the proposed force model. Simulation is performed to obtain the cutting depth (ag) of each “dynamic active grain.” Parameter β is introduced to represent the plastic-stacking rate and determine the force algorithms of each grain. The aggregate force is derived through the synthesis of each single-grain force. Finally, pilot experiments are conducted to test the theoretical model. Findings show that the model's predictions are consistent with the experimental results, with average errors of 4.19% and 4.31% for the normal and tangential force components, respectively.

To address the current bottleneck of debris formation mechanism in plastic removal for hard-brittle materials, a minimum chip thickness (hmin) model that considers lubrication conditions (represented by frictional angle β) is developed according to strain gradient, as well as geometry and kinematics analyses. Model results show that hmin decreases with increasing β. Furthermore, grinding experiments using single diamond grain under different lubricating conditions are carried out to verify the model. With increasing β, hmin values are 71.6, 57.8, 52.0, 50.7, 45.6, 39.7, and 32.4 nm, thereby verifying the trend of hmin decreasing with increasing β. Furthermore, the location of size effect occurs is determined according to the variation trend of single abrasive particle specific energy and unit grinding force curves. The size effect occurs in the border area of ploughing, the cutting region, and mainly, in the ploughing region. Theoretical analysis results are consistent with experimental results with a model error of 6.06%, thereby confirming the validity of the theoretical model.

The hydrogenation reaction can effectively promote the upgrading of biomass-derived resources into high value-added products. Currently, constructing metal Pd-based catalysts is one of the effective strategies to promote hydrogenation reactions. In this paper, Pd-ZrO2 catalyst was prepared through electrospinning technology using PdCl2-Zr(acac)4/PVP as a precursor for furfural hydrogenation reaction. The results revealed that the obtained Pd-ZrO2 catalyst could provide 70 % furfural conversion and 76.2 % furfuryl alcohol selectivity at 170 ℃ and 2 MPa 5 % H2/Ar for 12 h. At the same time, nearly complete FAL conversion with 92.9 % FOL selectivity could be achieved under 2 MPa N2 for 12 h in the process of catalytic transfer hydrogenation. In addition, the effects of conditions such as reaction temperature, reaction time, and solvent on the two hydrogenation paths were further evaluated. The cycle test proved that the catalyst can be recycled multiple times without significant decrease in catalytic activity.

In the precision cutting of difficult-to-process metals, surface thermal damage to the workpiece is a significant technical challenge. Although clean minimum quantity lubrication (MQL) technology, which replaces traditional pouring cooling, is used, inadequate heat dissipation remains an issue. Cryogenic air MQL (CAMQL), an eco-friendly technology, can enhance the heat transfer performance of the lubricating film in the cutting zone, offering excellent cooling and lubrication effects. However, the influence of jet and temperature parameters on the average particle size and distribution characteristics of atomized droplets is not well understood. This study first analyzes the evolution of lubricant physical properties and establishes a quantitative mapping relationship between cryogenic air temperature and lubricant physical parameters. Next, the unstable fluctuation in the annular liquid film at the two-phase flow nozzle exit is observed and analyzed. A thickness model of the annular liquid film is developed, revealing the effect of the airflow field on the annular liquid film. Finally, a model for the average particle size of atomized droplets under CAMQL is established. Numerical analysis and validation experiments under different working conditions show that the measured values align with the theoretical values. Under an air pressure of 0.4 MPa and an air flow temperature of −50 °C, the droplet particle size is 133.5 μm with an error of 8.2%. The effect of air pressure on particle size is greater than that of air flow temperature. Additionally, the distribution span of droplet size under different conditions is analyzed, demonstrating that low temperature helps shorten the interval between particle sizes and improve the relative uniformity of the particle size distribution. This research provides a theoretical basis for the application of CAMQL technology in the cutting process.