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因现有润滑方程中的流量因子系数值有限,不能满足摩擦学研究的需要。本文利用BP神经网络,使用L—M规则,对润滑方程中流量因子系数进行了预测。训练时,以微凸体的纵横比v为输入样本,输出样本为压力流量因子的两个系数。结果表明:训练良好的BP网络输出数据与实测数据吻合较好,并具有收敛速度快等特点。 相似文献
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为了研究小于油膜厚度的固体悬浮颗粒对活塞环流体润滑的影响,该文从流场角度分析发动机缸套-活塞环的润滑区域,建立了缸套-活塞环润滑问题的格子波兹曼离散模型,基于雷诺边界条件的负压归零法,分析了油膜破裂时格子波兹曼方法(lattice boltzmann method,LBM)模拟润滑油流动的边界条件的处理方法,基于LBM对含有固体颗粒的润滑油流动进行流场分析,研究了多个颗粒对于活塞环润滑性能的影响。得到了颗粒位置、形状,以及在不同曲柄转角下对活塞环油膜压力的影响;分析了润滑区域的油膜速度分布,并与试验结果进行了定性的比较。结果表明,当颗粒距离活塞环较近时,对于活塞环附近的油膜压力场影响较大,而当颗粒距离活塞环较远时,颗粒的存在对于活塞环的油膜压力场影响较小;并且对于缸套-活塞环下止点磨损较严重的实验现象给予了理论分析。 相似文献
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