艉轴承刚度等效形式对轴系横向振动特性的影响北大核心CSCD

[目的]由于船舶艉轴承的长径比较大,将其简化为传统的单点支撑等效模型难以反映出轴承的实际运行情况,因此有必要探讨艉轴承等效形式对轴系横向振动特性的影响。[方法]首先,基于能量原理,引入改进傅里叶级数方法描述推进轴系的横向振动位移,构建可用于单点、多点和连续分布式支撑的多种等效形式的推进轴系横向振动特性计算模型;然后,分别分析由液膜压力等效的支撑刚度变化对轴系横向振动特性以及螺旋桨激励对轴系振动响应的影响;最后,与文献和采用有限元方法(FEM)计算的结果进行对比,验证所提模型的正确性。[结果]结果显示,多点支撑的计算结果收敛于连续分布式支撑计算结果,螺旋桨激励下轴系响应受转速影响。[结论]研究表明,可采用三点支撑等效形式研究液膜压力分布对推进轴系横向振动特性的影响,所构建的计算模型收敛性好、计算精度高、代价低。     

铁路货车轴端加速度及轴温车载监测技术必要性探讨

为更好地支撑我国铁路货运独具特色的“速密重”并举的运输模式,文章在既有的5T地面监测系统的技术基础上,提出该系统在转向架方面监测的不足,并论述了轴端加速度和轴温车载监测的必要性,进一步提高车辆运行的安全性。     

影响逆变器供电驱动装置轴承可靠性的关键问题研究

针对逆变器供电驱动装置轴承过早失效问题,文中综合运用力学、电学和润滑等相关理论,提出了影响逆变器供电驱动装置轴承过早失效及可靠性的4个方面关键因素,并提出了电蚀应力修正系数用于解决电蚀应力下轴承寿命远低于理论计算寿命的问题。影响轴承可靠性的4个方面关键因素分别为：力学冲击耦合电蚀作用、电流路径与类型、轴承疲劳寿命计算模型及计算标准体系、轴承弹性动力润滑状态方程。研究发现：力学冲击耦合电蚀应力可降低轴承寿命至理论计算寿命的16%以下;驱动装置存在3种电流路径和7种轴承电流类型,轴承在其电流密度超过0.1 A/mm²容易发生电蚀;4种轴承寿命模型对轴承可靠性计算影响较大,不同应力下计算结果会相差10倍以上;不同润滑模型会直接影响润滑油膜厚度计算,进而对电蚀程度评估产生影响。另外,电蚀应力修正系数a_electric估计值取0.16,将其应用于ISO 281标准中能有效考虑电蚀应力对轴承过早失效的影响,为逆变器供电驱动装置轴承故障分析和可靠性提供借鉴。     

用环氧树脂压注法安装下舵承

举一利用环氧树脂固定3000吨级船下舵承衬套以代替镗孔工艺的实例,推想造船中应用这种工艺的可能性。     

船舶尾轴承环氧树脂浇注改进工艺

一、概述 635C——11是江洲造船厂为海军建造的海道测量船,其尾轴长为11.87米,有三道轴承位,尾轴采用水冷却及开式润滑。尾轴承安装固定采取环氧树脂浇注型式,整个轴系安装复杂,工艺性强,属于船舶建造中超长的尾轴系。二、原设计浇注工艺(见附     

铁路用飞轮蓄电系统采用的超导磁力轴承

由于飞轮蓄电系统不利用电化学反应,所以系统蓄电容量不会因频繁充电而减小。铁路变电所平稳电能用的蓄电系统的充放电次数估计有几十万到几百万次,该优点也是其应用于铁路的一个重要因素。在飞轮蓄电系统中,为了提高系统的维保性能,采用可承受极大负荷的非接触式超导磁力轴承支承飞轮转子。主要介绍超导磁力轴承的概要。     

多缸柴油机曲轴-轴承弹流润滑及动力学特性研究

论文进行了曲轴的瞬态振动和轴承润滑的耦合特性研究,基于有限梁单元的方法构造了曲轴的整体有限元模型,基于有限差分法求解计入轴颈受载倾斜效应的动载滑动轴承的润滑特性,并实现了活塞-连杆-曲轴-油膜-轴承的整体系统的参数化建模,提出了一种通用、快速的建模计算方法。以4102柴油机为研究对象,进行了曲轴的动力学和主轴承的润滑特性研究,并采用不同于柔度矩阵法的动力学变形计算方法进行了曲轴-轴承系统的弹流润滑计算分析,进一步考虑了轴承座的瞬态动力学效应对轴瓦表面变形的影响,完善了曲轴-轴承系统的动力学和润滑耦合计算的研究方法。     

考虑表面粗糙度与轴瓦变形的水润滑轴承动力特性系数计算

本文在传统轴承动力学分析模型的基础上考虑了水润滑轴承轴瓦的刚度、阻尼和轴承质量以及可能存在的接触刚度、阻尼,推导了考虑表面粗糙度和轴瓦变形的扰动压力雷诺方程,对比了混合润滑模型与动力润滑模型、弹流润滑模型的轴承动力特性系数并分析其差异,研究了倾角、粗糙度等参数综合作用下水润滑轴承动力特性系数的变化规律。结果表明,最小膜厚比大于某一阈值时粗糙度增加可提高水膜动力特性系数,轴瓦变形会使动力特性系数减小,同时也会扩大使水膜刚度、阻尼获得增幅的粗糙度范围,但削弱了粗糙度对承载方向刚度、阻尼的增幅效果。此外,在承受载荷一定的条件下,粗糙轴承的动力特性系数在倾角较大时明显小于光滑轴承的对应值。     

基于Stacking的机舱设备剩余寿命预测方法北大核心CSCD

[目的]在参考中国船级社《智能船舶规范》中智能机舱定义和要求的基础上,探索机舱设备故障预测与健康管理相关技术,开展轴承剩余寿命预测方法研究。[方法]针对常规数据驱动的轴承剩余寿命预测存在预测精度不佳的问题,利用集成学习Stacking融合策略,优选极限梯度提升(XGBoost)与人工神经网络(ANN)为基学习器,岭回归(ridge regression)为元学习器,构建R-A-X(Ridge-ANN-XGBoost)融合预测模型。选用IEEE PHM 2012 Prognostic Challenge同工况下的全寿命周期数据作为数据集设计预测性能对比实验,以MAE和R2为性能评价指标,对比研究基于单一算法、简单平均融合方式以及R-A-X融合方法的轴承剩余寿命预测性能。[结果]结果表明,基于Stacking构建的R-A-X融合预测模型的绝对平均误差(MAE)与决定系数(R2)评价值均优于文中涉及的其他方法,预测精度最高可提升20%。[结论]所提出的方法可提升轴承剩余寿命预测精度,对智能机舱中设备健康管理的实现具有一定的参考价值。