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971.
972.
M.S.?StarkEmail author R.J.?Gamble C.J.?Hammond H.M.?Gillespie J.R.?Lindsay?Smith E.?Nagatomi M.?Priest C.M.?Taylor R.I.?Taylor D.J.?Waddington 《Tribology Letters》2005,19(3):163-168
A residence time of approximately 60 s for lubricant in the piston ring pack of a gasoline engine, running at 1500 rpm, 50% throttle, has been measured by adding a hydrocarbon marker to the oil in the sump and monitoring its build up in oil extracted from the top ring groove. Comparison of the rate of increase of oxidised products in the sump with the level of oxidation in the ring pack allows a rate of flow of oil entering the ring pack from the sump to be calculated as approximately 0.4 cm3 min−1 cylinder−1, with at least 88% returning to the sump and the remainder lost into the combustion chamber. The volume of oil in the ring pack was determined as approximately 0.4 cm3 cylinder−1, approximately one quarter of the free volume available between the top of the oil control ring and the top piston ring. 相似文献
973.
974.
YANG Jian College of Urban Railway Transportation Shanghai University of Engineering Science Shanghai China XU Bing YANG Huayong State Key Laboratory of Fluid Power Transmission Control Zhejiang University Hangzhou China 《机械工程学报(英文版)》2006,19(1):120-123
The noise identification model of the neural networks is established for the 63SCY14-1B hydraulic axial piston pump. Taking four kinds of different port plates as instances, the noise identification is successfully carried out for hydraulic axial piston pump based on experiments with the MATLAB and the toolbox of neural networks. The operating pressure, the flow rate of hydraulic axial piston pump, the temperature of hydraulic oil, and bulk modulus of hydraulic oil are the main parameters having influences on the noise of hydraulic axial piston pump. These four parameters are used as inputs of neural networks, and experimental data of the noise are used as outputs of neural networks. Error of noise identification is less than 1% after the neural networks have been trained. The results show that the noise identification of hydraulic axial piston pump is feasible and reliable by using artificial neural networks. The method of noise identification with neural networks is also creative one of noise theoretical research for hydraulic axial piston pump. 相似文献
975.
为使全无油润滑压缩机设计合理,对涉及的参数进行了选取。按排气温度小于140℃的原则来确定级数和压力比,转速取600~1 000 r/m in,径长比取1/6~1/7,提高了活塞环和导向环的寿命;采用簧片阀时相对余隙容积取0.02~0.035,泄漏系数取0.8~0.9,提高压缩机的排气量;填充PTFE的[pv]值取0.6~0.8 MPa.m/s,高压级导向环承压表面许用比压[k]取0.06~0.12 MPa,使压缩机的结构紧凑。按上述参数选取原则设计后的全无油压缩机性能优良、运行可靠。 相似文献
976.
977.
978.
通过频谱分析,找出了D250-14压缩机振动超标的原因,并对转子进行改造,增大了转子临界转速与工作转率的隔离裕度,解决了振动问题。 相似文献
979.
轴向柱塞式电液泵能量转化效率研究 总被引:7,自引:0,他引:7
电液泵是一种将电动机与液压泵共转子、共壳体进行高度融合的新型液压动力单元,与传统通过联轴器联结的电动机-泵组相比,具有结构紧凑、功率重量比大等优点。作为新型高集成液压源,电液泵的能量转化效率是业内关注的一个重要指标。介绍轴向柱塞式电液泵的结构与工作过程,分析轴向柱塞式电液泵的电磁、机械、容积各部分损耗,建立相应各部分效率与总效率的计算模型,在此基础上给出轴向柱塞式电液泵定子与转子间油隙损耗、各部分效率以及总效率随转速、压力、温度变化的曲线,分析电液泵的油隙损耗对电液泵效率的影响以及电液泵能量转化效率的特点。理论计算与试验结果的对比验证表明,计算模型是准确的。计算结果表明,研究的这种轴向柱塞式电液泵在油温50℃、转速4 500 r/min、压力28MPa时的油隙损耗为1.85%,低于电动机-泵组中电动机的风扇与机械损耗;其总效率为81.2%,高于电动机-泵组的总效率。 相似文献
980.