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为探究渐开线花键副在微动工况下的磨损行为,对花键副材料20CrMoH进行磨损实验,得到不同工况下花键副材料20CrMoH的磨损系数.实验结果表明:在同一振动频率下,材料微动磨损系数随着法向正压力的增大而增大;在同一法向正压力下,材料的微动磨损系数随着振动频率的增大而增大.采用有限元与Archard理论相结合的方式对花键副材料磨损量进行预测,并与磨损实验结果进行对比,验证了该预测方法的可行性.为寻找改善花键副齿面磨损的方法与思路,进行花键副参数优化,以花键副齿面磨损量最小为目标寻求侧隙、修形量、夹角这3个参数的最佳组合,得到该花键副采用侧隙为0.09 mm、鼓形修形量22.66 μm、夹角为0.04.进行加工设计安装时磨损量最小. 相似文献
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基于Archard磨损模型,建立高分子复合材料齿轮磨损量模型;分析黏弹性体高分子复合材料齿轮的啮合特性,探讨高分子复合材料齿轮磨损量测量原理。设计了一种高分子复合材料齿轮磨损量测量系统,该系统的测试原理是,通过单铰链支撑的悬臂梁和枢轴箱对齿轮动态加载,使齿轮轮齿表面发生磨损从而导致枢轴箱发生旋转,通过位移传感器测量枢轴箱的偏转角,然后由建立的偏转角与齿轮磨损量之间的关系模型计算得到磨损量。在设计的测试系统上对尼龙66齿轮进行疲劳磨损实验,实验结果和理论模型计算结果基本吻合,既验证了理论模型的正确性,也为高分子复合材料齿轮磨损测试提供了一种新方法。 相似文献
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采用希尔伯特-黄变换对主轴功率信号进行处理,构建了两个反映刀具磨损状态的刀具磨损系数,建立了钻削工况下刀具磨损量的预测模型,并通过实验验证了模型的有效性。实验结果表明:提出的方法可实现精确度高达95%的刀具磨损预测,在刀具磨损预测领域具有良好的应用前景。 相似文献
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针对EDEM自动划分网格较稀疏问题,采用Hypermesh划分仿真模型网格,利用Herz-Mindlin接触理论的Archard磨损模型对转载溜槽磨损问题进行仿真,在网格单元上提取出漏斗和溜管衬板的接触能量和磨损量,分析了磨损量与接触能量的关系。假设转载溜槽衬板磨损深度为物料与溜槽衬板的使用时间为线性函数,根据现场衬板磨损量的测量值,将衬板的磨损系数关系的看作隐式的单变量方程,应用EDEM软件的仿真结果求解出磨损系数的标定值。分析了漏斗和溜管的磨损机理。该方法可用于转载溜槽的磨损预测。 相似文献
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在EMCO155型数控机床上切削石材,通过改变实验参数,研究各参数对金刚石铣刀磨损量影响规律。通过设计正交实验,刀具磨损量受实验参数影响次序依次为:切削深度、进给速度、主轴转速。利用电子显微镜对金刚石铣刀磨损表面进行观察,分析金刚石铣刀磨损机理。实验结果表明:金刚石刀具磨损量随着主轴转速和切削深度的增加而增大,石材的硬度对刀具磨损影响很大。金刚石刀具的磨损主要表现为金刚石颗粒的磨平、破碎与脱落及基体表面呈现出犁沟。铣刀磨损主要以金刚石颗粒磨平和脱落为主。 相似文献
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刹车装置摩擦片磨损理论探讨 总被引:3,自引:0,他引:3
通过对有关固体磨损理论的介绍和分析,指出目前难以对刹车装置摩擦材料磨损量进行计算的原因所在。提出了一种无需实验测试即可计算刹车材料磨损量的理论公式。 相似文献
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《现代制造技术与装备》2016,(4)
利用高温高速摩擦磨损试验机分别对不同工况(加载载荷、主轴转速、时间)下网络互穿铝基复合材料摩擦磨损特性进行分析。结果表明:摩擦因数和磨损量均与加载载荷和主轴转速呈正相关关系。建立的磨损方程能够很好的对实际磨损量进行预测,且三个实验因素对磨损量的影响大小依次为时间、加载载荷、主轴转速。 相似文献
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高密度钻井液润滑下套管磨损实验研究 总被引:8,自引:0,他引:8
在2.0g/cm3和1.8g/cm32种高密度钻井液中,进行了S135钻杆/P110套管试件摩擦副摩擦磨损实验,考察了套管磨损速度和磨损效率与接触压力、转速之间的关系。结果表明,随接触压力的增加,磨损量和磨损效率也增加,压力较小时,接触压力和磨损量及磨损效率几乎成线性关系;转速较低时,相同摩擦功下磨损量和磨损效率虽然随转速增加有所增加,但增加幅度非常小,但转速超过某个值后磨损量和磨损效率陡然增加;在2.0g/cm3密度钻井液中套管磨损量比在1.8g/cm3中的略大一些,但只相差0.5%,几乎可以忽略。 相似文献
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为了研究不同参数下叶片的磨损程度,利用数值模拟软件对叶片截割过程受力情况进行分析,发现叶片的整体受力随时间变化呈现波动趋势,在13.5 s和20 s时,叶片受力最大。同时对不同煤岩坚固性系数和牵引速度下叶片磨损量进行分析,发现随着煤岩坚固性系数及牵引速度的增大,叶片磨损随着夹矸坚固性系数及牵引速度的增大而增大。该研究成果可为采煤机叶片磨损优化作出一定的贡献。 相似文献
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用一对圆盘滚子试件在JP-DB1500型实验机上模拟一对齿轮啮合规律,对渐开线齿轮轮齿表面在干摩擦或润滑不良情况下的质量磨损及线磨损规律进行了理论和实验研究。结果表明:45#钢在不同热处理情况下,齿轮轮齿表面质量磨损量随载荷变化按指数规律变化;在润滑良好情况下,齿轮轮齿表面线磨损规律与干摩擦或润滑不良情况下磨损规律不同。通过实验研究,得到了齿轮轮齿表面磨损量的载荷因子。 相似文献
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<正> 一、前言近几十年来,磨损是机械设备失效的主要原因,因此,控制磨损、进行磨损机理和摩擦磨损试验技术的研究是十分必要的。评定材料耐磨性的一个重要指标是磨损量。常见测定磨损量的方法有:1.称重法即用试样在试验前后的重量变化来测定磨损量。2.测长法即用试样的摩擦面在试验前后的法向尺寸变化来测定磨损量。3.放射性同位素法即根据磨屑的放射性计量或活化件放射性强度下降量换算出磨损量。前两者由于不能连续地测定磨损量,而影响了其测量的准确性,后者虽能连续的记录零件的磨损量,较准确地反映磨损的情况,但是由于放射性污染的防护等问题,目前还不能被推广使用。因此,对磨损测试技术的研究、对了解磨损机理、提高设备寿 相似文献
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链条传动在工程领域中应用广泛.链条中的链板磨损失效会导致疲劳强度减小、寿命降低等,链板磨损可靠性分析是非常有必要的.基于Archard模型,建立了链板磨损深度的可靠性计算模型,提出了链板磨损可靠性及灵敏度分析方法,进行了板式链条和槽轮运动机构中链板磨损可靠性的实例分析.结果表明,不同随机变量的分布参数对失效概率的影响程度不同.滑动距离对链板失效概率影响最大,允许磨损量、材料硬度和接触应力对链板失效概率影响较大,磨损系数对链板失效概率影响相对较小.允许磨损量的均值和材料硬度的均值对链板失效概率起负面作用,其他分布参数对链板失效概率起正面作用. 相似文献
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针对刀具磨损状态先验样本少和常规神经网络识别模型收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的刀具磨损量识别技术,并针对模型输出存在系统误差而降低刀具磨损量识别精度的问题,引入卡尔曼滤波算法对时序监测结果进行修正,实现小样本下的刀具磨损量的精确识别。以车削加工为研究对象,采集加工过程中的切削力信号,应用小波包分析技术提取反映刀具磨损状态的特征信息,作为LS-SVM的输入样本,并对模型进行学习训练,完成对刀具磨损状态的识别,最后采用卡尔曼滤波修正其时序监测结果。实验结果表明:LS-SVM模型能高效地实现刀具磨损量识别,需样本数较少,训练速度快,通过卡尔曼滤波修正后的磨损量识别结果精度更高。 相似文献
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直齿圆柱齿轮磨损过程模拟 总被引:2,自引:0,他引:2
用Archard磨损公式 ,结合赫兹接触理论对标准直齿圆柱齿轮轮齿磨损过程进行了模拟计算。算例表明 :(1)轮齿表面上靠近齿根处磨损量最大 ;(2 )分度点处磨损量最小 ;(3)轮齿根部磨损量大于顶部 ;(4)啮合次数相同时 ,小齿轮齿根磨损较大齿轮多。 相似文献