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在谐波齿轮传动中,柔性轴承内外圈随着波发生器的旋转不断发生弹性变形,因摩擦及润滑油黏性剪切生成大量的热,引起轴承系统的温升,从而影响柔性轴承的传动性能及疲劳寿命。全面考虑柔性轴承的特殊性,通过对其内部受载的受力分析,得出较为精确的柔性轴承发热量计算方法。采用热边界条件,研究其各零件热量的产生和传递关系,分别应用热网络法和有限元法对其开展稳态热分析,得到其温度场分布,并进行结果的对比。研究结果表明,柔性轴承内圈及外圈工作过程中的温度分布具有对称性,且最高温度区域出现在内圈滚道处,次高温出现在滚动体上,外圈温度略低于内圈温度。 相似文献
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基于热网络法与有限元法的球轴承稳态热分析 总被引:1,自引:0,他引:1
轴承热分析的研究方法主要有热网络法、有限元法及实验法.以直升机传动系统主减速器中的球轴承为研究对象,分别应用热网络法及有限元法开展稳态热分析,并将两种方法的计算结果进行对比,为直升机传动系统的干运转研究奠定基础. 相似文献
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李国栋王文华薛文根崔冬杰 《轴承》2019,(9):6-8
针对某城铁项目内置轴箱式转向架出现的轴箱轴承定位挡圈松动问题,从结构形式、装配工艺、动态接触仿真等方面进行分析,确定主要失效原因为:内侧定位挡圈两端贴合面在车轴挠曲变形下卸荷而失去轴向定位作用。改进设计,车轴与定位挡圈采用过盈配合,并在内圈定位挡圈上增加凸缘结构,装车使用表明改进后的轴承运行良好。 相似文献
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针对我国自主研发的某型高速列车行驶过程中发生轴箱轴承温度预警情况,探讨轴箱轴承的产热和传热计算,提出一种基于各滚动体受力大小的局部热源加载方式,利用ANSYS中Fluent模块建立轴箱轴承温度场有限元仿真模型和进行稳态温度场分析,并根据列车线上实测数据加以验证。结果表明:测温孔温度仿真值与实测值的误差为0.33%;轴箱箱体温度最高点位于轴箱测温孔部位;轴承温度由上而下成梯度递减,轴承顶端滚动体与内圈的接触区、两轴承内圈接触区上部温度较高。研究结果为深入研究列车运行工况参数对轴箱轴承温度场的影响规律、摸清轴箱轴承温度预警原因奠定了基础。 相似文献
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以兆瓦级风电机组圆锥滚子主轴承为研究对象,建立主轴和主轴承的热结构接触计算模型,研究其在安装过程中滚道表面的Hertz接触应力、变形和温度分布规律.研究结果表明:主轴承内壁接触表面的各接触点相应的Hertz接触应力数值与主轴/主轴承的过盈量成正相关关系,与主轴壁厚/主轴承径向厚度的比值成反相关关系. 相似文献
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基于热网络技术,对发动机的轴承腔在实际工况条件下的温度场分布进行了研究,在对固体结构件、润滑油的热物性参数分析、工况条件和边界条件分析的基础上,通过求解包含23个节点温度值的方程组,获得了轴承腔的稳态温度场分布。 相似文献
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滚动轴承热弹流润滑数值分析 总被引:1,自引:0,他引:1
采用多重网格法对滚动轴承进行了热弹流润滑数值计算,得出了接触点处的油膜压力、厚度和温度分布情况,并研究了不同转速、载荷和滚子半径对润滑参数的影响. 相似文献
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在参阅大量文献和实际研究实践的基础上,对汽车驱动后桥减速器小齿轮支承圆锥滚子轴承应用现状进行了综述,讨论了当前应用圆锥滚子轴承支承结构存在的不足和今后结构改进的方向。 相似文献
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以重型四列圆锥滚子轴承为研究对象,通过计算轴承在不同偏斜角状况下的疲劳寿命,分析了在偏斜角状况下,轴承疲劳寿命的变化趋势,总结出重型四列圆锥滚子轴承偏斜角对其疲劳寿命的影响,为长寿命重型轴承的设计提供了技术依据。 相似文献
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A thermomechanical model of the FZG test rig is presented. The numerical model is based on the thermal network method and takes into account power losses due to tooth friction, rolling element bearings (REBs), oil churning, and shaft seals. Some measurements underline that REB rings run at different temperatures. To investigate this difference, several REB models are proposed and compared to measurements. Their influence on the global thermal behavior of the gear unit is discussed and analyzed. 相似文献
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为更好地对滚动轴承进行状态监测和故障诊断,采集3种不同状态下的滚动轴承振动信号,根据振动信号特点提取其时域和频域的相关特征,然后分别利用SVM(支持向量机)和BP神经网络进行模式识别。不断减少每种状态下训练样本集的个数,利用2种不同的方法进行模式识别。当每种状态下的样本个数为3个时,支持向量机仍然能准确地将测试样本进行分类,而BP神经网络完全无法识别。实验结果表明,支持向量机比BP神经网络更适合于小样本的故障诊断。 相似文献