连杆衬套磨损量预测的数值仿真研究

发布时间：2017-10-04 05:19

  本文关键词：连杆衬套磨损量预测的数值仿真研究

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【摘要】：柴油机连杆衬套是联接连杆与活塞的滑动轴承，在工作过程中承受着高比压、热负荷，且润滑不良，它的性能直接影响着柴油机的使用寿命。强力旋压连杆衬套具有承载能力大、表面硬度高及稳定性好的特点，是理想的大功率高速柴油机连杆衬套。开展对其可靠性研究，具有重要的理论意义及实用价值。 本文通过正交试验的设计方法设计了9组不同工况下的7小时往复摩擦磨损试验，借助于连杆衬套-活塞销往复摆动摩擦磨损试验机，使用真实的活塞销、连杆及连杆衬套，通过调整连杆衬套与活塞销的配合间隙和试验机的转速、载荷以及润滑油的滴油频率，模拟柴油机工况下连杆衬套的磨损情况，得出了9个试件的磨损质量和内径标记点磨损量。通过数学上多元二次回归的方法对试验数据加以分析，得出了影响连杆衬套磨损量的参数显著性规律。由于完成连杆衬套往复摩擦磨损试验需要消耗一定的人力、物力和财力，并且往复摩擦磨损试验机在转速上无法达到柴油机实际工况所具有的1500r/min外特性最大转矩工况转速和2200r/min标定工况转速。因此，笔者使用BP神经网络的前向型函数结合往复摩擦磨损试验机的试验结果建立了预测连杆衬套磨损量的模型，通过同已有的试验数据变化趋势对比，结合发动机工况理论分析发现预测的结果与试验数据有较好的一致性，，基本能够预测往复摩擦磨损试验机在高转速工况下的连杆衬套磨损量。同时，根据所预测的磨损量，提出了能够估算连杆衬套沿时间轴上的磨损量计算公式。最后，通过ANSYS软件对施加不同瞬时载荷时的连杆衬套内表面进行应力分析，得出了连杆衬套在该瞬时载荷和间隙下的等效应力集中和易磨损区域图。为以后连杆衬套进行可靠性分析提供了理论和仿真依据。
【关键词】：连杆衬套 磨损量 BP神经网络 数值仿真
【学位授予单位】：中北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TK423
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 1 绪论10-17
• 1.1 课题研究的目的及其意义10-12
• 1.1.1 铜合金连杆衬套简介10-11
• 1.1.2 本课题研究的目的及意义11-12
• 1.2 国内外摩擦磨损数值仿真技术的研究进展情况12-16
• 1.2.1 国外摩擦磨损数值仿真的研究进展13-15
• 1.2.2 国内摩擦磨损数值仿真的研究进展15-16
• 1.3 本课题主要的研究内容16-17
• 2 连杆衬套的往复摆动摩擦磨损试验17-27
• 2.1 连杆衬套-活塞销摆动摩擦磨损试平台简介17-19
• 2.2 连杆衬套-活塞销摩擦磨损试验19-26
• 2.2.1 确定试验参数和试验条件19-20
• 2.2.2 磨损试验及磨损量测量20-23
• 2.2.3 分析参数对磨损量的影响23-26
• 2.3 本章小结26-27
• 3 连杆衬套的磨损分析及磨损量方程27-37
• 3.1 连杆衬套的磨损过程27-28
• 3.2 磨损分类及连杆衬套磨损分析28-34
• 3.2.1 粘着磨损28-30
• 3.2.2 磨粒磨损30
• 3.2.3 疲劳磨损30
• 3.2.4 腐蚀磨损30-31
• 3.2.5 边界润滑的基本理论31-34
• 3.3 建立连杆衬套磨损方程34-37
• 3.3.1 建立基本的磨损方程34-35
• 3.3.2 建立连杆衬套边界润滑磨损方程35-37
• 3.4 本章小结37
• 4 利用人工神经网络建立连杆衬套磨损量预测模型37-67
• 4.1 神经网络简介37-41
• 4.1.1 神经网络的分类37-40
• 4.1.2 神经网络的学习方式40-41
• 4.2 BP 神经网络的模型与计算流程41-45
• 4.2.1 BP 神经网络的模型41-43
• 4.2.2 BP 神经网络的学习算法43-45
• 4.3 建立 BP 神经网络连杆衬套内径标记点磨损量预测模型45-48
• 4.3.1 连杆衬套磨损量特征参数45
• 4.3.2 BP 神经网络预测连杆衬套内径标记点磨损量的 MATLAB 实现45-48
• 4.4 优化 BP 神经网络连杆衬套内径标记点磨损量预测模型48-56
• 4.4.1 选取最优训练函数及隐含层神经元数48-56
• 4.5 建立连杆衬套磨损重量 BP 网络预测模型56-59
• 4.6 预测连杆衬套磨损量59-67
• 4.6.1 分析连杆衬套预测磨损量59-62
• 4.6.2 静载荷下分析连杆衬套的应力区域62-65
• 4.6.3 连杆衬套与活塞销接触面易磨损区域分析65-67
• 4.7 本章小结67
• 5 总结与展望67-70
• 5.1 本课题总结67-68
• 5.2 本课题展望68-70
• 附录70-73
• 参考文献73-77
• 攻读研究生期间发表论文77-78
• 致谢78-79

【参考文献】

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本文编号：968833