考虑润滑效应的人字齿轮-转子-滑动轴承系统动力学特性分析

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1、西北工业大学博士学位论文（学位研究生）题目：考虑润滑效应的人字齿轮-转子-滑动轴承系统动力学特性分析作者：尹明虎学科专业：机械设计及理论指导教师：陈国定教授2017年6月StudyonDynamicsofHerringbonegear-rotor-journalbearingSystemwithLubricationEffectsByYinMing-huUndertheSupervisionofProfessorChenGuo-dingADissertationSubmittedtoNorthwesternPolytechnicalUniversityInpartialfu

2、lfillmentoftherequirementForthedegreeofDoctorofMechanicalDesignandTheoryXi’anP.R.ChinaJune2017摘要摘要人字齿轮-转子-滑动轴承系统因具有传递功率大、运转平稳、噪声低等突出优点，广泛应用于船舶、航空航天、石油等行业的重型大功率设备中。随着现代大型装备向大功率密度、低振动噪声、高可靠性等方向的发展，对人字齿轮-转子-滑动轴承系统的动力学性能、润滑设计等提出了更为苛刻的要求。在人字齿轮-转子-滑动轴承系统中，啮合轮齿间和滑动轴承间隙内存在着润滑油膜，这些油膜不仅起着减小摩擦、磨损和冷却的

3、作用，轮齿间油膜的初始润滑条件及其摩擦状态还会对齿面摩擦力、轮齿啮合刚度和阻尼等产生直接影响，而滑动轴承间隙内油膜产生的非线性油膜力也是系统重要的非线性激励源之一。但现有研究中往往忽略齿间油膜润滑效应对系统动力学特性的影响，滑动轴承间隙内油膜的非线性作用也被简化处理，这不仅造成了系统动力学分析在某些领域的缺失，也降低了系统动力学分析的精度，使得人字齿轮-转子-滑动轴承系统动力学特性的研究尚不能满足工程实际的需要。基于以上背景，本文以喷油润滑条件下的人字齿轮-转子-滑动轴承系统为研究对象，在考虑轮齿间和滑动轴承间隙内油膜的润滑效应的前提下，开展了考虑润滑效应的人字齿轮-转子-

4、滑动轴承系统动力学特性研究。本文的具体研究内容如下：（1）针对齿轮传动作用于支撑端滑动轴承的载荷具有时变性和非线性这一工程实际，以流体动压润滑理论为基础，建立用于计算动载条件下滑动轴承非线性油膜力和油膜摩擦力矩的动载滑动轴承性能计算模型，并分析偏心率、轴颈转速和轴心运动参数对动载滑动轴承性能的影响。然后基于遗传算法（GeneticAlgorithm，简称GA）和BP神经网络技术，建立动载滑动轴承GA-BP神经网络模型，以形成滑动轴承瞬时轴心位置参数和运动参数与其非线性特性参数（非线性油膜力和油膜摩擦力矩）之间的可靠映射关系。为后续分析提供精度与效率兼备的滑动轴承非线性特性参

5、数计算方法。（2）针对高速齿轮传动系统中应用广泛的润滑方式——压力喷油润滑，进行喷油润滑条件下人字齿轮齿面油膜沉积铺展过程仿真分析，计算喷油润滑条件下的齿面油膜沉积厚度；然后结合人字齿轮啮合的几何和力学条件，获得轮齿啮合处的弹流润滑油膜厚度及其摩擦状态；最后，根据弹流润滑理论，建立考虑齿间油膜初始润滑条件和摩擦状态影响的人字齿轮多态性时变齿面摩擦特性、轮齿时变啮合刚度和阻尼计算模型，并分析喷油润滑参数对人字齿轮摩擦特性和轮齿啮合特性的影响。为后续分析提供理论技术支持。（3）在考虑轮齿间和滑动轴承间隙内油膜的润滑效应的前提下，采用集中质量法建立综合考虑齿面摩擦激励、轮齿时变啮

6、合刚度和阻尼激励、滑动轴承非线性油膜力和油膜摩擦力矩的人字齿轮-转子-滑动轴承系统动力学模型，并开展润滑效应及若干激励I西北工业大学博士学位论文成份对系统动力学特性的影响分析，探讨滑动轴承结构参数和喷油润滑参数与系统动力学特性之间的关联关系。（4）建立封闭功率流式人字齿轮-转子-滑动轴承系统动力学特性试验装置，开展相应的试验研究工作，测量滑动轴承油膜压力和齿轮副沿啮合线方向的相对振动，并将试验结果与理论计算结果进行了比较，以验证本文理论分析方法和结果的合理性与可靠性。本文研究结果表明，润滑效应对系统动力学特性有重要影响，考虑润滑效应的系统动力学模型更接近于工程实际；齿间润滑

7、油膜的存在及其摩擦状态对齿面摩擦特性、轮齿啮合刚度和阻尼均有重要影响，进而导致了齿间润滑油膜与系统动力学特性之间的显著关联关系；滑动轴承间隙内润滑油膜产生的非线性油膜力对系统动力学特性亦有显著影响，但滑动轴承的油膜摩擦力矩对系统动力学特性的影响较小；在滑动轴承非线性油膜力作用下，滑动轴承结构参数会对系统动力学特性产生显著的影响；喷油润滑参数对系统动力学特性的影响较小；随着输入扭矩或输入转速的增加，润滑效应对系统动力学特性的影响逐渐增强。本文的研究工作建立了精度与效率兼备的动载滑动轴承非线性特性参数的GA-BP神经网