4、机械系统建模与表面纹理对轴承性能影响研究

机械系统建模与表面纹理对轴承性能影响研究

在机械工程领域,转子系统的建模以及轴承性能的优化一直是重要的研究方向。下面将详细介绍转子系统中过盈配合连接的建模方法,以及不同表面纹理对可倾瓦径向滑动轴承稳态性能的影响。

过盈配合连接建模

为了评估所提出的过盈配合连接建模方法,考虑了一个由两个相似转子安装在线性弹簧支撑上的系统。系统的具体参数如下表所示:
| 参数 | 数值 |
| — | — |
| a1 (m) | 1 |
| c1 (m) | 1 |
| D1 (m) | 0.1 |
| ρ1 (kg/m³) | 7800 |
| kx1 (N/m) | 1e7 |

过盈配合连接的参数如下表:
| 参数 | 数值 |
| — | — |
| μs | 0.7 |
| μk | 0.6 |
| c (m) | 0.04 |
| Ps (Pa) | 25e4 |
| k (N/m) | 3e7 |

激励力为 (F (t) = 2.2e3 \sin(7\pi t)),轴 2 的特性与轴 1 相似。通过 ADAMS 商业软件对该系统进行模拟,过盈配合连接用扭转弹簧和摩擦力进行模拟。结果表明,解析过程与 ADAMS 模拟具有相似的行为,过盈配合连接的响应趋势与简单弹簧质量系统中摩擦力对位移的响应完全相似。

同时,对过盈配合连接的等效刚度和预压力进行了参数研究:
- 刚度 :刚度参数会影响振动幅度和系统稳定性。增加刚度可以减小振动幅度,使系统更加稳定。
- <

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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