混凝土输送泵双向润滑系统应用研究

混凝土输送泵双向润滑系统应用研究

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时间:2018-11-09

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1、混凝土输送泵双向润滑系统应用研究摘要:本文根据流体动力学的基本理论,针对混凝土泵送设备两个输送缸交替送料的特性,提出新的双向润滑系统,并对该系统进行数学建模加以分析,在实际作业中得到验证。这种双向润滑系统不仅可以延长输送泵的使用寿命,有效的改善输送泵的润滑效果,还可以减少近三分之一润滑剂使用量,大大的降低了成本,减少了环境污染。关键词:混凝土输送泵;双向润滑系统;应用分析混凝土输送泵,又名混凝土泵,由泵体和输送管组成。是一种利用压力,将混凝土沿管道连续输送的机械,主要应用于房建、桥梁及隧道施工。目前主要分为闸板阀混凝土输送泵和S阀混凝土输送泵。再一种就是将

2、泵体装在汽车底盘上,再装备可伸缩或屈折的布料杆,而组成的泵车。混凝土输送泵的可靠性与使用寿命直接受到润滑系统的控制,尤其是颗粒污染物和粘度等参数对其影响重大,本文根据流体动力学的基本理论,针对混凝土泵送设备两个输送缸交替送料的特性,提出新的双向润滑系统,并在实际中的应用对该系统加以分析。1.传统泵送润滑系统的特性混凝土输送泵在混凝土的输送过程中,设置了油脂润滑系统,以确保输送砼和缸的绝对润滑,并且预防输送缸内的水泥渗入到砼密封体导致砼活塞配件磨损而漏浆。砼输送泵的砼活塞、换向阀和搅拌轴承座等运动部件因其负荷大、运动频率高,是重点润滑部位,对润滑脂的要求也比

3、较高,并且须使用润滑脂泵按照一定的频率强制加压润滑。泵送来的润滑脂直接送入各分配器,推动活塞向润滑点供油;该润滑系统的工作原理是:压力从一个入口流入,带动脂活塞吸入油脂,当油脂从另外一个入口流入时,带动脂活塞排出油脂,油脂经过阻尼器到分配阀,再逐步分配到输送缸润滑各个润滑点以上传统的泵送润滑系统存在一定的缺陷,其不能准确的随动润滑砼活塞,而且每次换向,而且油脂在同一缸内每次都会注射在同一个润滑点上,而另外一个缸的润滑脂在润滑点处总是注入水中,基于此,会导致设备经常在润滑不良的状态下工作,加剧设备的磨损,导致检修周期缩短,增加维修成本,同时润滑效果相当差,润

4、滑油浪费严重。1.双向润滑系统的技术方案笔者通过多年的工作经验,针对上述不足,提出了一种新型的双向润滑系统解决方案,可以有效的改善混凝土机械易损件的使用寿命,其原理主要是采用往复柱塞式润滑脂泵,由液压油驱动双液压缸柱塞,使其做往复式运动并各自独立完成吸油和压油过程。当压力油从前一个口进入推动柱塞时,带动另一液压缸柱塞打开吸油孔吸油脂,并使液压缸柱塞向前压油,油脂从后一个口进入双向阀。当压力油换向且压力油从后一个口进入推动柱塞时,带动另一液压缸柱塞打开吸油孔吸油脂,并使液压缸柱塞向前压油,油脂从前一个口进入双向阀。如此往复,泵的两个液压缸柱塞随液压压力油交替

5、换向工作,同时交替向双向阀供油脂。随着液压系统的交替换向,实现两砼缸活塞定点同步润滑。1.结合流体润滑原理,分析双向润滑系统的应用3.1.流体润滑基本方程连续方程,即质量守恒方程,是物理学质量守恒定律在流体力学中的具体表现形式,润滑系统中的润滑介质在管路中的流动服从Reynolds方程,其方程式可写成如下形式:方程式(1)中:p为流体压力;P为流体密度;U,V,W分别为流体在X,y,z方向上的速度分量。Navier-Stokes方程是黏性牛顿流体的微分运动方程,又称动量方程,将连续方程和Navier-Stokes方程联解,可得出描述流体润滑油膜压力分布的基

6、本方程,即Reynolds方程:方程式(2)中,左边第1,2项分别为流体润滑油膜里由于压力梯度所产生的x向和z向的压力流变化;右边第1,2项分别表示表面速度引起的剪切流;右边第3,4,5项为Y向挤压运动所引起的流量变化;右边最后一项为该处密度变化产生的流量变化。所显示的广义Reynolds方程是黏性牛顿流体动力润滑的基本微分方程,方程的待求变量为X向和Z向的压力分布。它允许计及密度和黏度的变化,允许采用不同的膜厚公式,允许考虑固体表面的弹性变形对润滑特性的影响。3.2.数值计算方法分析润滑力学问题需要求解非线性离散方程组,且润滑剂在变黏度、变密度效应下,方

7、程的系数都不是常数,整个方程呈现高度的非线性特征。而对于非稳态问题,方程中含有膜厚的时间导数项,既要考虑切向卷吸运动,又要考虑法向挤压运动。本文采用FTCS(时间向前空间中心)差分格式求解Reynolds方程,并且用Matlab软件编写程序计算,考虑到对称性,砼活塞环可只分析其圆周长的四分之一。计算时首先给定压力分布和中心膜厚的初值,依此计算各节点处的膜厚、润滑油黏度及润滑油密度等参数,然后求解Reynolds方程,得到新的压力分布。如压力分布不满足收敛条件,则修正压力分布进行下一次计算,直到新旧压力差小于某个定值,然后由压力分布积分求解载荷。由于该问题的

8、数值稳定性差,雅可比法的收敛速度是比较慢的,当网格数较多时,并不是

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