水润滑塑料合金轴承的润滑机理

阐述了多重网格算法的基本原理及其在水润滑塑料合金轴承弹流润滑数值计算中的具体实施过程,并在线接触弹流润滑理论的基础上,对水润滑塑料合金轴承的弹流润滑模型进行数值计算,绘出无量纲压力和无量纲膜厚曲线。从理论上揭示出润滑机理为由于塑料合金具有高弹性而弹性模量较低,因而水润滑塑料合金轴承易于产生弹性变形,导致轴承与轴摩擦表面间楔形水膜的形成,从而形成弹流润滑。     

水润滑橡胶轴承摩擦试验研究

利用水润滑轴承专用橡胶材料/镀镍钢配副,分别在干摩擦、湿润滑以及完全水润滑条件下,在数显式高速环块摩擦磨损试验机上进行摩擦磨损试验研究,并借助SEM分析了在不同润滑条件下水润滑轴承专用橡胶材料/镀镍钢摩擦副的摩擦磨损机理。结果认为干摩擦条件下主要为粘着磨损,湿润滑条件下主要为磨粒磨损,而完全水润滑条件下以边界润滑为主。     

FZ1460铁铜基含油轴承摩擦学性能实验

介绍了一种变载荷下含油轴承摩擦学性能和振动特性测试实验台,利用该实验台对FZ1460含油轴承的摩擦学性能和振动特性进行了实验研究。实验结果表明:变载荷工作条件下,所测得的摩擦因数、温升和振动值均比静载荷条件下的大;含浸32号机油含油轴承的摩擦因数比含浸68号抗磨液压油的含油轴承摩擦因数小,而振动特性则相反;采用ANDEROL465润滑油的含油轴承运转时,其摩擦学性能要优于采用68号抗磨液压油的含油轴承,但就振动特性而言,采用68号抗磨液压油的含油轴承则要优于采用ANDEROL465润滑油的含油轴承。     

微波辐照橡胶籽壳氯化锌法制备活性炭的研究

本文以橡胶籽为原料,采用微波辐照氯化锌法制备活性炭。研究了浸渍时间、氯化锌浓度、微波功率和辐照时间等因素对活性炭吸附性能和得率的影响。确定了用橡胶籽制备活性炭的最佳工艺条件:浸渍时间24 h,氯化锌浓度50%,微波功率280 W,辐照时间7 min。在此工艺条件下制备的活性炭其碘吸附值为829.46 mg.g-1,亚甲基蓝吸附值为126.5 ml.g-1,得率可达23.8%。此工艺所需活化时间为传统方法的1/30。     

变分模态分解结合深度迁移学习诊断机械故障

针对机械故障振动信号在变工况条件下的特征提取与智能诊断问题,该研究提出了一种将变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）的优化算法与深度迁移学习（Deep Transfer Learning,DTL）模型相结合的故障诊断方法。首先,通过多种群差分进化（Multiple Population Differential Evolution,MPDE）算法和包络熵适应度函数来优化VMD,以解决VMD中本征模态函数分解个数k和惩罚因子α难以自适应确定的问题,再将VMD分解后的本征模态函数根据平均峭度准则进行重构,重构信号经过连续小波变换后获取信号时频特征。然后在深度残差网络（Deep Residual Network,ResNet）的基础上,将ResNet网络与迁移学习（Transfer Learning,TL）模型进行结合,采用边缘分布自适应方法缩小机械故障信号源域数据集与目标域数据集之间的差异,构建出适合于变工况条件下的机械故障诊断深度迁移学习模型。最后,在4个不同工况条件下的滚动轴承试验数据集中,将所提出的MPDE-VMD+DTL的故障诊断方法与传统BP神经网络、ResNet卷积神经网络和迁移成分分析进行对比。结果表明,该研究的MPDE-VMD+DTL方法诊断精度达到84.36%,BP、ResNet和迁移成分分析方法的诊断精度分别为23.60%、71.63%和19.68%,均低于该研究方法。MPDE-VMD +DTL方法实现了在不同工况下的端到端机械故障智能诊断,同时具有较好的泛化能力和鲁棒性。