珩磨缸套表面粗糙度预测及多目标优化研究

为了对粗珩阶段缸套内孔表面粗糙度R_k粗糙度集中的R_k、R_pk和R_vk进行预测,进而对粗珩加工参数进行优化,以珩磨压力(P)、珩磨头旋转速度(V_R)和往复速度(V_Re)为决定因素,R_k粗糙度集为目标响应,进行多目标优化. 建立基于广义回归神经网络(Generalized regression neural network, GRNN)与响应曲面法(Response surface methodology, RSM)的粗糙度预测模型,并采用三因素三水平的全因子珩磨试验进行验证,结果表明所建立模型的预测结果与试验结果具有很好的一致性. GRNN预测模型决定系数R2的均值为0.959,RSM多元回归预测模型决定系数R2的均值为0.963,与RSM所建立的多元回归预测模型相比,GRNN预测模型在预测R_k和R_pk时,预测精度更高,预测误差更小,R2分别提高了0.025和0.020,在预测R_vk时RSM多元回归模型更优,R2提高了0.057. 进一步结合响应曲面法分析了3个决定因素对粗糙度的影响显著性并进行了排序,对于R_k:V_Re>P>V_R;对于R_pk:P>V_Re>V_R;对于R_vk:P>V_Re>V_R. 结合多元回归模型与NSGA-Ⅱ (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ)优化算法进行多目标优化,获得Pareto最优解的Pareto前沿.      

轴向槽动压滑动轴承非线性油膜力解析模型

本文中提出了一种求解流体润滑轴向槽径向滑动轴承非线性油膜力的解析模型.采用油膜气穴边界条件,基于Sturm-Liouville理论,求解了非线性油膜的压力分布.为了便于求解油膜动压润滑的Reynolds方程,将油膜压力函数分解为特解和通解相加的形式,润滑油膜的破裂位置通过连续性条件确定.运用分离变量法,将特解的压力分布分解为周向分离函数和轴向分离函数相加的形式,周向分离函数运用Sommerfeld变换求解.将通解的压力分布分解为周向分离函数和轴向分离函数相乘的形式.采用变量代换,将周向分离函数方程转化为Sturm-Liouville型方程,根据边界条件求得本征值和本征函数系,进而得到通解的周向压力分布;通过求解微分方程,得出轴向分离函数为含本征值的双曲正切函数.在油膜完备区域,对油膜压力分布的解析表达式进行积分,从而求得有限宽轴向槽径向滑动轴承非线性油膜力.计算结果表明:本文中提出的方法和有限差分法的结果吻合得较好,验证了本文中所提出解析模型的正确有效性.     

基于Reynolds边界的滑动轴承动力学系数的计算及应用

运用有限元方法,在不需要额外求解Reynolds方程的情况下,求解了具有Reynolds边值条件的流体润滑问题,使得同时完成动力积分过程中非线性油膜力及影响Floquet乘子求解的油膜力Jacobian矩阵的计算成为可能;运用打靶法及预估-校正和打靶法相结合的延续算法考察了轴承-转子系统的非线性不平衡响应及其随轴承设计参数改变而出现的分岔现象,实现了计算量的有效减少。     

考虑热弹性变形的角接触球轴承微观热弹流分析

运用点接触热弹性流体动压润滑理论,考虑了润滑油膜温升变化引起的角接触球轴承中滚珠和内圈接触表面的热弹性变形和表面随机粗糙度的影响,提出了一种计入热弹性变形和随机粗糙度影响的角接触球轴承热弹性流体动压润滑分析方法.该方法通过将热弹性变形进行热力转换,得到了滚珠和内圈接触表面的材料线热膨胀系数,计算修正了滚珠和内圈表面因油膜温度场变化引起的热弹性变形,求得了计入热弹性变形和表面粗糙度后的油膜压力、油膜厚度、油膜温升以及热弹性变形等主要润滑特性,研究了内圈转速、滑滚比和滚珠数量的变化对油膜厚度和油膜压力的影响规律,结果表明:最大热弹性变形量与最小油膜厚度处在同一量级,并且内圈转速、滑滚比和滚珠数量的变化对油膜厚度和压力会产生明显的影响.进一步对比分析了几种算法下的最小膜厚,验证了计入热弹性变形的数值算法的可行性.     

有限长滑动轴承非线性油膜力的近似解法

本文中提出了一种求解有限长径向滑动轴承非线性油膜力的近似解析方法.在滑动轴承-转子系统非线性动力行为分析中,油膜力计算模型通常采用"π"油膜假设,但是,实际工况中油膜的存在区域并非是"π"区域,运行时油膜中出现气穴,破裂成条纹状(即具有Reynolds边界条件).本文中的近似解析方法采用Reynolds边界条件,基于变分原理,运用分离变量法求解油膜的压力分布,其中油膜压力的周向分离函数通过无限长轴承的油膜压力分布获得,油膜的破裂终止位置角通过连续条件确定,轴向分离函数运用变分原理并结合周向函数求得.计算结果表明:本文中提出的方法和有限元方法的结果吻合得很好.在此基础上,分析了一些轴承参数对油膜压力分布的影响.     

基于可观测状态的轴承-转子系统周期解计算及稳定性分析

分析了轴承-转子系统的稳定性和分岔,基于系统可观测状态信息给出1种求解系统周期解及识别周期解稳定性的方法,同时将该方法与Floquet理论相结合分析系统周期解的稳定性及失稳分岔形式,将转速作为分岔参数分析系统响应的周期、拟周期、多解共存和跳跃现象.结果表明,采用该方法计算系统周期解及稳定性时,利用系统可观测稳态和瞬态信息,即可求解出系统Jacobian矩阵而无需实时求解轴承非线性油膜力的Jacobian矩阵.与传统PNF方法相比,该方法不仅具有很高的精度而且可以节约计算量,同时可以预测追踪随控制参数变化的系统周期解及其稳定性,可用于指导轴承-转子系统的非线性动力学设计.     

流体动压滑动轴承-转子系统非线性动力特性及稳定性

根据油膜的物理特性,在动力积分、迭代过程中实时修正具有下游Reynolds边界条件的轴承流体润滑椭圆型变分方程,使其等价为变分不等式.运用八节点等参有限元方法,同时完成非线性油膜力及其Jacobian矩阵的计算.运用Newton-Raphson方法求得转子平衡点时,同时求得了作为副产品的轴承的刚度和阻尼系数.将预估-校正机理和Newton-Raphson方法相结合,提出了计算轴承-转子系统Hopf分岔点(对应于线性失稳转速)的方法.将预估-校正机理与Poincaré-Newton-Floquet方法相结合,分析了T周期运动的局部稳定性和分岔现象.结果表明,采用八节点等参有限元方法同时完成非线性油膜力及其Jacobian矩阵的计算时,同传统方法相比计算量减少,且精度协调一致;将预估-校正机理和Newton-Raphson方法相结合,可以方便地计算轴承-转子系统Hopf分岔点;将预估-校正机理与Poincaré-Newton-Floquet方法相结合,可以避免初值选取困难,快速求得系统周期解及其分岔点.所建立的计算方法具有省时、精度高等优点,可用于指导滑动轴承-转子系统设计.