本文關鍵詞：某高速汽油機主軸承潤滑性能分析及優(yōu)化研究　出處：《湖南大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 高速汽油機 主軸承 彈性流體潤滑 近似模型 多目標優(yōu)化

【摘要】：發(fā)動機在工作過程中具有高負荷、高轉(zhuǎn)速、高溫等特性,這些特性直接導致了曲軸軸承系統(tǒng)產(chǎn)生振動噪音,主要零部件疲勞斷裂、燒瓦以及拉缸等危害。主軸承潤滑特性的好壞,不僅影響著發(fā)動機的正常工作,也影響了整機的經(jīng)濟性、可靠性和壽命。近年來,國內(nèi)外學者一般采用多體動力學與彈性流體動力潤滑耦合分析的方法來研究主軸承的潤滑性能。本文采用數(shù)值仿真分析與人工智能技術相結合的方法對高速汽油機主軸承潤滑性能進行分析及優(yōu)化研究,論文的主要研究工作與創(chuàng)新點如下:(1)建立高速汽油機主軸承系統(tǒng)有限元模型,然后經(jīng)過模態(tài)縮減,得到縮減后的有限元模型,實驗結果驗證了該模型的有效性。(2)建立高速汽油機曲軸軸承系統(tǒng)多體動力學模型,并通過臺架實驗,得到模型的邊界條件。然后進行仿真計算,得到主軸承的最大油膜壓力、最小油膜厚度、摩擦損失和機油流量等結果。通過對結果的分析可知,多個主軸承的潤滑性能較差,并且由仿真計算出來的軸瓦最容易磨損的位置與主軸承實際磨損的位置一致,驗證了仿真模型的正確性。由于主軸承在4000r/min工況的潤滑最惡劣,后續(xù)的優(yōu)化都是針對此工況進行的。(3)采用最優(yōu)拉丁超設計算法對影響主軸承潤滑性能的4個主要的軸瓦參數(shù)進行試驗設計,然后采用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡方法建立近似模型。以總平均摩擦損失功率最小與總平均機油流量最小作為優(yōu)化的目標函數(shù),以最小油膜厚度與最大油膜壓力作為優(yōu)化的邊界條件,采用多島遺傳算法對近似模型進行多目標優(yōu)化,在一定程度上改善了主軸承的潤滑性能。
[Abstract]:The engine has a high load, high speed, high temperature and other characteristics in the work process, these characteristics led directly to the crankshaft bearing system vibration noise, fatigue fracture, the main parts of the tile burning and scuffing of cylinder bore and so harm. The good or bad lubrication characteristics of the main bearing not only affect the normal work of the engine, but also affect the economy, reliability and life of the whole machine. In recent years, scholars at home and abroad generally adopt the method of coupling analysis of multi body dynamics and elastohydrodynamic lubrication to study the lubrication performance of main bearings. In this paper by means of numerical simulation and artificial intelligence technology combined with the analysis and Optimization on the lubrication performance of high-speed gasoline engine main bearing, the main research work and innovations are as follows: (1) the establishment of high-speed gasoline engine main bearing system finite element model, and then through the finite element modal reduction, reduced model. The experimental results verify the validity of the model. (2) the multi-body dynamic model of the crankshaft bearing system of the high speed gasoline engine is set up, and the boundary conditions of the model are obtained through the bench test. The results of the maximum oil film pressure, the minimum oil film thickness, the friction loss and the oil flow rate of the main bearing are obtained by simulation. Through the analysis of the results, we can see that the lubrication performance of multiple main bearings is poor, and the location of the most easily worn wear of the main bearing is consistent with the actual wear location of the main bearing, which verifies the correctness of the simulation model. Due to the worst lubrication of the main bearing in the 4000r/min condition, the subsequent optimization is carried out by the needle. (3) using the best Latin hypergraph algorithm to design the 4 main bearing parameters that affect the lubrication performance of the main bearing, and then use the radial basis function neural network to establish the approximate model. The minimum average total friction loss power and the total average oil flow minimum as the optimization objective function, the minimum oil film thickness and maximum film pressure as the optimal boundary conditions, using the multi Island genetic algorithm for multi-objective optimization of the approximate model and improve the lubrication performance of main bearings in a certain extent.
【學位授予單位】：湖南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TK414.11

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本文編號：1343029