8、流量对抽空式可倾瓦径向轴承性能的影响:瓦块承载与瓦间承载配置对比

流量对抽空式可倾瓦径向轴承性能的影响:瓦块承载与瓦间承载配置对比

1. 引言

现代可倾瓦径向轴承(TPJBs)的运行要求在降低流量的同时,将瓦块温度控制在巴氏合金材料的安全范围内(低于130°C)。降低流量可减少拖动功率损失,提高机械效率,还能使用更小的泵送设备和储存罐。然而,过低的流量可能导致亚同步轴振动(SSV Hash),且长期运行的可靠性存疑。

此前有研究对降低流量对TPJBs性能的影响进行了量化实验。实验中使用了五瓦和四瓦轴承,分为带端部密封的全液润滑型和无端部密封的抽空型,载荷施加方式有瓦块承载(LOP)和瓦间承载(LBP)两种。实验在6 krpm和12 krpm两种轴速下进行,单位载荷范围为345 kPa至2.07 MPa,供应油流量(Q)从1.5倍标称流量(Qs)到1/4 Qs不等。实验测量了轴承的偏心距、姿态角、瓦块下游温度、油出口温度、拖动功率损失以及力系数等参数。

实验结果表明,当Q < Qs时,拖动功率损失适度降低,但瓦块表面下温度会升高。过低的Q和较大的载荷会使瓦块温度接近巴氏合金的安全极限。一般来说,TPJBs的直接刚度(Kyy > Kxx)和阻尼(Cyy ~ Cxx)系数随单位载荷和轴速增加而增大。流量降低至1/2 Qs时,对轴承力系数影响不大,但当Q接近1/4 Qs及更低时,刚度和阻尼系数会急剧下降。LOP轴承在Q << Qs时,Kxx和Cxx趋近于0,性能最差,在极端缺油和低载荷条件下会出现SSV Hash。

2. 测试装置和轴承描述

2.1 测试装置

测试装置用于评估流体动压轴承的静态和动态力。一个40kW的空气涡轮驱动一个实心刚性转子,转子由高精度滚动

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring BootVue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模,具备高度的灵活性扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空。 该解决方案强调代码结构的规范性可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
<think> 我们之前讨论过,对于可轴承,即使支点位于瓦块几何中点,偏移系数δ也不为零(δ = sinφ_m,其中φ_m为瓦块周向中点的角度)。现在用户要求提供四轴承在支点位于瓦块中点时进行摆角迭代的MATLAB代码。 四轴承的每个瓦块跨角为90度,因此每个瓦块的几何中点角度φ_m=45°(或π/4弧度),则δ=sin(45°)=√2/2≈0.707。 摆角迭代过程通常用于求解可轴承瓦块摆角(斜角),使得每个瓦块上的油膜力对支点的力矩平衡(即合力矩为零)。迭代过程包括: 1. 给定初始摆角(例如0弧度)。 2. 计算当前摆角下的油膜压力分布(通过求解雷诺方程)。 3. 计算油膜力对支点的力矩。 4. 根据力矩不平衡量调整摆角(例如牛顿迭代法)。 5. 重复直到力矩平衡(满足收敛条件)。 由于轴承有四块,且通常对称布置,我们可以先考虑单块的迭代,然后扩展到四块(注意:实际运行中四块的摆角可能不同,但由于对称性,在对称载荷下四块摆角相同)。 下面提供一个简化的MATLAB代码框架,用于单块的摆角迭代(假设压力分布为二维,且忽略轴向变化,即无限宽轴承假设)。实际工程中需要更复杂的模型(包括三维雷诺方程求解),但此代码可作为起点。 注意:此代码仅考虑单块,且使用无限宽轴承假设(即忽略端泄,只考虑周向压力变化)。对于实际应用,需结合有限差分或有限元方法求解二维雷诺方程。 代码步骤: 1. 定义几何和工况参数:轴承半径、隙、转速、润滑油粘度、瓦块跨角、支点位置(δ已知)等。 2. 初始化摆角(β)和迭代参数(容差,最大迭代次数)。 3. 迭代循环: a. 计算当前摆角下的油膜厚度分布:h(θ) = c + e*cos(θ) + tan(β)*R*sin(θ-θ_pivot) 其中,θ为周向角,c为半径隙,e为轴颈偏心距(已知),θ_pivot为支点位置对应的角度(即45°),R为轴承半径。 注意:在可中,油膜厚度还包含瓦块斜带来的变化项。 b. 求解雷诺方程得到压力分布(无限宽假设下,可得到解析解或数值积分)。 c. 计算作用在瓦块上的油膜力对支点的力矩(积分):M = ∫∫ p * (R sin(θ) - δ*R) * R dθ dz (这里δ*R就是支点的投影位置) 由于是无限宽,我们只需在周向积分(dz方向假设为单位长度)。 d. 判断力矩是否满足收敛条件(|M|<容差),若不满足则更新摆角β(根据力矩摆角的关系,可以用牛顿法更新:β_new = β_old - M/(dM/dβ))。 4. 输出最终摆角。 由于实际代码较长,这里给出简化版本(仅用于演示迭代原理,实际压力求解可能需要数值积分): 注意:在无限宽轴承假设下,雷诺方程为: $$ \frac{d}{d\theta}\left(h^3 \frac{dp}{d\theta}\right) = 6\mu U R \frac{dh}{d\theta} $$ 其中,U=Rω,ω为轴颈角速度。 我们假设瓦块两端压力为0(即大气压)。 由于上述微分方程在变厚度下求解复杂,我们采用数值积分方法(使用差分法求解雷诺方程)。 为简化,我们直接使用一维差分求解压力,然后进行力矩积分。 以下为MATLAB代码示例: </think> 根据可轴承的力矩平衡原理和您的需求,我提供四轴承(支点位于瓦块中点)的摆角迭代MATLAB代码实现。以下代码基于雷诺方程求解和力矩平衡原理,考虑了油膜压力分布的非对称特性。 ```matlab function [beta, converged] = tilting_pad_iteration(R, L, mu, omega, c, e, theta_p, max_iter, tol) % 四轴承摆角迭代计算 % 输入参数: % R: 轴承半径 (m) % L: 瓦块轴向长度 (m) % mu: 润滑油动力粘度 (Pa·s) % omega: 轴颈旋转角速度 (rad/s) % c: 半径隙 (m) % e: 轴颈偏心距 (m) % theta_p: 支点位置 (rad),中点位置为π/4 (45°) % max_iter: 最大迭代次数 % tol: 收敛容差 % 输出: % beta: 收敛后的摆角 (rad) % converged: 是否收敛标志 % 初始化参数 beta = 0; % 初始摆角 U = R * omega; % 表面线速度 delta = sin(theta_p); % 偏移系数 (中点δ=sin(45°)=0.707) % 四轴承角度划分 (每90°) theta_start = [0, pi/2, pi, 3*pi/2]; theta_end = [pi/2, pi, 3*pi/2, 2*pi]; pad_angles = linspace(0, 2*pi, 100); % 周向离散点 for iter = 1:max_iter M_total = 0; dMdbeta_total = 0; % 遍历四个瓦块 for pad = 1:4 % 计算当前瓦块油膜厚度 h = c + e * cos(pad_angles) - R * tan(beta) * (sin(pad_angles) - sin(theta_p)); % 求解雷诺方程获得压力分布 [p, dpdh] = solve_reynolds(h, mu, U, R); % 计算力矩和导数 [M_pad, dMdbeta_pad] = calculate_moment(p, dpdh, h, R, L, pad_angles, delta, beta); M_total = M_total + M_pad; dMdbeta_total = dMdbeta_total + dMdbeta_pad; end % 牛顿法更新摆角 delta_beta = -M_total / dMdbeta_total; beta = beta + delta_beta; % 检查收敛 if abs(delta_beta) < tol fprintf('迭代收敛于 %d 次, 最终摆角: %.6f rad\n', iter, beta); converged = true; return; end end warning('未在最大迭代次数内收敛'); converged = false; end function [p, dpdh] = solve_reynolds(h, mu, U, R) % 求解一维雷诺方程 (无限长轴承近似) dtheta = 2*pi/(length(h)-1); dpdtheta = zeros(size(h)); % 压力梯度计算 for i = 2:length(h) dh = (h(i) - h(i-1))/dtheta; dpdtheta(i) = 6*mu*U*(1/h(i) - dh/(2*h(i)^2)); end % 压力积分 (Sommerfeld边界条件) p = cumtrapz(dpdtheta)*dtheta; p = p - min(p); % 负压区归零处理 % 计算压力对膜厚的导数 (数值微分) dpdh = gradient(p, h); end function [M, dMdbeta] = calculate_moment(p, dpdh, h, R, L, theta, delta, beta) % 计算力矩及其对摆角的导数 dtheta = theta(2) - theta(1); lever_arm = R * sin(theta) - R * delta; % 力臂 % 力矩积分 M = trapz(theta, p .* lever_arm) * L * R; % 力矩对β的导数 dhdbeta = -R * (sin(theta) - sin(delta)); dpdbeta = dpdh .* dhdbeta; dMdbeta = trapz(theta, dpdbeta .* lever_arm) * L * R; end ``` ### 使用示例: ```matlab % 参数设置 R = 0.1; % 轴承半径(m) L = 0.15; % 瓦块长度(m) mu = 0.03; % 油粘度(Pa·s) omega = 100; % 转速(rad/s) c = 0.0002; % 半径隙(m) e = 0.0001; % 偏心距(m) theta_p = pi/4;% 中点支点位置(45°) % 执行迭代计算 [beta, converged] = tilting_pad_iteration(R, L, mu, omega, c, e, theta_p, 100, 1e-6); ``` ### 算法要点说明: 1. **参数定义**: - 偏移系数 $\delta = \sin(\theta_p)$ 自动计算 - 油膜厚度方程: $h(\theta) = c + e\cos\theta - R\tan\beta(\sin\theta - \sin\theta_p)$ 2. **迭代核心**: - 采用牛顿迭代法更新摆角 $\beta$ - 力矩平衡条件: $\sum \int p(\theta) \cdot R(\sin\theta - \delta) dA = 0$ - 导数计算考虑压力分布对膜厚变化的敏感性 3. **物理模型**: - 基于雷诺方程求解压力分布: $$ \frac{\partial}{\partial\theta}\left(h^3\frac{\partial p}{\partial\theta}\right) = 6\mu U R\frac{\partial h}{\partial\theta} $$ - Sommerfeld边界条件处理 ### 注意事项: 1. 实际工程中需添加端泄修正因子 2. 大偏心工况建议采用有限差分法求解二维雷诺方程 3. 收敛性受初始摆角和工况参数影响 4. 可扩展为瞬态动力学分析[^1] [^1]: Lund JW. Spring and Damping Coefficients for the Tilting-Pad Journal Bearing. ASLE Transactions 1964.
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