考虑轴颈倾斜与空泡运动的径向滑动轴承油气润滑分析

由于重载作用及制造误差而导致的轴颈倾斜现象会改变轴承不同截面处的偏心率及油膜厚度,滑动轴承高速运转时,油膜间隙中会不可避免地混入微小气泡,因此探究轴颈发生倾斜时油气两相流对径向滑动轴承润滑特性的影响很有必要。将考虑空泡运动的、修正后的Rayleigh-Plesset(mRPS)方程与雷诺方程共同联立,通过编写相应算法求解耦合后的方程,分析含气率、气泡参数以及轴颈倾斜程度对滑动轴承静特性参数的影响。结果表明:在不同转速下,随着含气率的增加,最大油膜压力、承载力、端泄流量、摩擦力等静特性参数呈下降趋势;气泡参数对润滑性能的影响与偏心率有关,增大气泡的表面膨胀黏度与减小初始气泡半径对轴承润滑会产生相同的效果;轴颈倾斜会改变油膜压力分布及数值大小,同时使空化区域发生倾斜;随着轴颈倾斜程度的增加,滑动轴承静特性参数逐渐增大,且在大偏心率大倾斜度时更为显著;适当改变气泡参数与油液含气率会在一定程度上削弱由轴颈倾斜带来的影响。

油膜含气状态下滑动轴承的静特性研究

文中为探究油膜含气对滑动轴承润滑性能的影响规律,从理论和试验两方面进行研究,得到了油膜在含气状态下对滑动轴承润滑性能的影响规律。基于广义Reynolds方程,在引入含气状态下润滑油的黏度和密度模型之后,建立了含气状态下滑动轴承润滑模型,并且在本校实验室自主设计的试验台上进行试验,研究了润滑油的含气率对滑动轴承润滑性能的影响。数值模拟计算及试验验证结果表明:轴承的部分静特性参数会随着含气率值的增加而有不同程度的增加。

基于机器视觉的金属丝网缺陷识别方法

目的 提升金属丝网的检测效率与检测精度。方法 提出一种应用于金属丝网表面缺陷识别的EfficientNetV2改进网络,首先更改了网络的骨干结构,在特征提取模块前后分别引入通道拆分与通道转换等操作,以增大网络容量,提高特征利用率;其次重新设计网络的分类器,通过对提取的高级语义信息进行逐层分步压缩,以减小特征损失,提高分类精度;最后搭建图像采集系统,构造金属丝网缺陷数据集。结果 实验结果表明,文中改进的网络模型在数据集上的准确率、精确度和特异度分别达到99.43%、99.42%和99.88%,图像识别耗时为27.5ms,增强了缺陷识别效果。结论 该方法具有较高的准确率,在金属丝网缺陷检测上具有较好的实用性,也可为其他类似产品的缺陷检测提供参考。

油气混合润滑状态下滑动轴承润滑特性的数值模拟

基于润滑剂是流体和气泡核的混合物且其分布符合均一性的假设,引入空泡动力学模型并与滑动轴承流体动压润滑雷诺方程相耦合,建立油气混合润滑状态下的润滑模型。利用非线性轴心轨迹求解方法实时更新轴承位置,而后运用包括欧拉法、4-5阶龙格库塔法与有限差分法进行数值模拟,探究油气混合润滑状态下初始含气率对滑动轴承轴心轨迹和润滑特性的影响。