不同支承结构下同转/对转中介轴承的刚度特性

中介轴承是耦合双转子航空发动机的关键部件,为了探明中介支承结构特征、装配条件和发动机工况对中介轴承刚度特性的影响,建立了中介圆柱滚子轴承刚度特性分析模型。模型综合考虑了中介支承结构形式、轴承内外环相对旋转方向、内外环配合参数、内外环锁紧螺母拧紧力矩、轴承工作温度、发动机转速、径向载荷和弹性流体动力润滑等方面的影响,分析了某型机中介轴承的径向刚度随各参数的变化规律。结果表明,内外环配合参数和发动机工况对中介轴承的刚度影响较大,设计时应考虑刚度变化对转子系统动力学特性的影响;中介轴承刚度对锁紧螺母的拧紧力矩不敏感。另外,中介轴承刚度同中介支承结构形式及内外环的相对旋转方向密切相关,设计时应结合气动性能和结构动力学的要求合理选取,避免对发动机的可靠性造成不利影响。     

磁悬浮飞轮储能用永磁偏置磁轴承设计

为了降低飞轮储能系统的磁轴承损耗,设计了一种永磁偏置磁轴承,分析了该永磁偏置磁轴承的工作原理并建立了数学模型,在此基础上对永磁偏置磁轴承进行了参数设计和仿真验证。通过飞轮储能系统试验,验证了该永磁偏置磁轴承设计的合理性。与纯电磁轴承相比,永磁偏置磁轴承显著降低了磁轴承功耗,为飞轮储能系统的长期稳定运行提供了基础。     

精密旋转设备静、动平衡量测试方法研究

对精密旋转设备的静、动平衡原理进行了深入分析,提出了相应的测量方法;为了减小对主轴回转精度的影响,进行了双校正面的动平衡系统设计和整机的静平衡系统设计,其结论对各类精密旋转设备总体结构和主轴系统设计具有指导意义。     

卫星转动惯量测量方法

介绍了用扭摆,通过倾斜安装测量卫星三个方向转动惯量的一种方法。分析了IYY测量准确度和测量倾斜角大小、IYY/IXX的比值、倾斜角误差之间的关系。当倾斜角度θ〉45°时,IYY能够达到较高的测量准确度。     

轴承-转子非线性动力学及非线性特征的识别分析

轴承-转子系统在局部碰摩故障和气膜振荡等因素的影响下,将会发生线性失稳,进入非线性的稳定和不稳定工作状态.根据非线性理论,讨论了轴承-转子动力系统线性失稳后,非线性周期运动、拟周期运动和混沌运动发生的条件及特征,提出了转子系统非线性运动状态的识别方法.     

齿轮减速器系统可变固有特性动力学研究

考虑到齿轮传动啮合刚度的波动和传动误差的影响以及轴承支撑刚度的作用,对二级齿轮减速器传动系统进行了理论建模和动态响应分析,并与实验结果进行了比较。结果表明,齿轮传动在单齿啮合区和双齿啮合区之间啮合刚度变化较大;减速器系统的动态特性 (固有频率、固有振型、阻尼等 )随啮合周期而发生变化,呈现出一种可变的动态固有特性。故对于系统进行研究时,可分别按单齿区和双齿区平均啮合刚度进行分析,一般可以满足实际工程要求。     

球柱联合转台轴承摩擦力矩特性

为研究球柱联合转台轴承摩擦力矩特性,建立了轴承的力学模型,采用Newton-Raphson法对模型进行求解。分析了轴承摩擦力矩产生机理,建立了摩擦力矩计算模型,利用试验机对模型进行了试验验证,研究了不同结构参数对轴承摩擦力矩的影响。结果表明:所建立的模型可较好的实现轴承摩擦力矩预测,轴承摩擦力矩与轴向载荷、倾覆力矩和轴承转速呈正相关;减小初始轴向游隙可显著降低轴承摩擦力矩;钢球数量存在一个最优值使轴承摩擦力矩最小;沟曲率半径存在合理区间使轴承综合性能最优;适当减小保持架质量可有效降低轴承摩擦力矩。研究结果为球柱联合转台轴承的优化设计提供了理论依据。     

重载下可倾瓦推力轴承的热弹流润滑特性分析

建立了可倾瓦推力轴承的热弹流润滑（TEHD）模型,应用Newton-Raphson迭代法求解,研究了弹性变形、热变形和载荷对油膜静动态特性的影响。结果表明:弹性变形会减弱油膜动压效应,而热变形会增强油膜动压效应;随外载荷增大热变形对轴承静动态特性的影响逐渐减弱而弹性变形的影响更加显著,重载条件下弹性变形的影响更为敏感。考虑轴承材料抗压性能和抗高温性能对可倾瓦推力轴承静动态特性的影响,对优化推力轴承设计、保证其稳定性和安全性具有重要意义。      

航空发动机异型推力轴承轴向力测试方法

某型航空发动机推力轴承外环与鼠笼弹支集成一体式,为满足该轴承轴向力测试要求,提出了一种新型轴向力测试改装设计和双向轴向力测试方法,给出了轴向力测试改装原则、等弯矩测力环结构设计方法及力学模型、强度计算对比分析、贴片引线设计、测试结果分析,并与现场测试结果进行了对比。理论计算与现场标定试验结果误差小于5%;现场试车中,双向测力环同步准确判断出轴向力换向转捩点,由此验证提出的轴向力测试方法具有很高的工程应用价值。     

基于平滑先验分析和排列熵的滚动轴承故障诊断

由于机械系统的复杂性,滚动轴承振动信号的特征信息表现在不同尺度上,因此需要对振动信号进行多尺度分析。基于此,提出一种基于平滑先验分析(Smoothness priors approach,SPA)和排列熵(Permutation entropy,PE)的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先采用平滑先验分析方法代替传统的时间序列分解方法对滚动轴承信号进行分解,得到轴承信号的趋势项和去趋势项;其次,分别计算趋势项和去趋势项的排列熵值;最后,将排列熵值作为特征向量,输入基于粒子群优化支持向量机建立的分类器。将该方法应用于滚动轴承实验数据并进行对比分析,结果表明,在训练样本数为每类50%的条件下,该方法的故障诊断正确率比PE和经验模态分解-PE分别高出12.5%和3.125%。