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重载齿轮传动的齿面粗糙度效应探析

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摘要

符号说明

第一章 绪论

1.1 引言

1.2 弹流润滑发展概述

1.3 弹流润滑数值计算方法的概述

1.3.1 直接迭代法

1.3.2 逆解法

1.3.3 牛顿法

1.3.4 多重网格法

1.3.5 多重网格与Newton-Raphson耦合法

1.3.6 高阶间断有限元法(CFD)

1.3.7 遗传算法

1.4 弹流润滑对齿轮接触应力的影响

1.5 齿面粗糙度效应研究

1.6 本文研究工作

1.7 本章小结

第二章 齿轮润滑模型及基本方程的构建

2.1 齿轮传动润滑模型

2.1.1 综合曲率半径

2.1.2 卷吸速度与滚滑比

2.2 齿面粗糙度函数的建立

2.3 弹流润滑基本方程组

2.3.1 润滑油的流变学模型

2.3.2 Reynolds方程

2.3.3 黏度方程

2.3.4 密度方程

2.3.5 油膜厚度方程的建立

2.3.6 载荷方程

2.3.7 油膜内剪切应力方程

2.3.8 能量方程以及界面方程

2.4 基本方程的量纲一化

2.5 本章小结

第三章 数值计算方法

3.1 齿面压力分布的计算

3.1.1 多重网格法的基本原理

3.1.2 限制和延拓

3.1.3 基本方程的离散及其缺陷方程

3.1.4 压力的松弛迭代

3.2 多重网格积分法

3.2.1 多重网格积分法概述

3.2.2 计算弹性变形

3.3 逐列扫描法

3.5 总体计算流程

3.4 本章小结

第四章 数值计算结果与分析

4.1 接触区次表面应力分布计算

4.2 计算示例

4.3 润滑油黏度对齿轮传动润滑效应的影响

4.4 粗糙纹理方向对齿轮传动润滑效果的影响

4.5 结果回归分析

4.5.1 接触应力τmax与油膜比厚λ的关系

4.5.2 粗糙齿面与光滑齿面油膜厚度比值hav/has与λ之间关系的建立

4.5.3 不同纹理粗糙齿面接触应力τmax与粗糙σ之间关系

4.5.4 回归方程的显著性检验

4.6 本章小结

第五章 研究结论与展望

5.1 主要研究理论

5.2 研究不足与展望

参考文献

致谢

攻读硕士期间发表的论文

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摘要

随着经济发展和技术水平的不断提高,重载齿轮传动在机械传动中占有越来越重要的地位。迄今为止,国内外学者在齿轮传动混合弹流润滑研究领域做了大量工作,但绝大多数研究针对轻、中载状况,涉猎重载齿轮传动混合润滑的研究成果鲜见报端。
  在探讨齿面粗糙度效应时,研究者往往在齿面人为假设一个微凸体或者假定齿面粗糙波呈正弦(余弦)分布,虽然这在很大程度上降低了计算难度,但与齿面粗糙度实际分布有较大出入。鉴此,本文首先借助青岛理工大学所属的粗糙度轮廓测量仪测得了具有不同纹理方向的多组试件的表面粗糙度;然后运用傅里叶非线性变换拟合出表面粗糙度相关函数方程,并将其整合到对膜厚方程的求解中,此时求解弹流润滑的齿轮传动模型基本建立。基于此模型,在保持粗糙度数值固定不变的前提下,通过改变润滑油黏度进行了76组数值计算,从理论上探究了润滑油黏度对重载齿轮传动接触应力的影响;接着,通过改变粗糙度数值,分别针对齿面粗糙纹理方向呈纵、横向两种情况,进行了40组对比数值计算,进一步探析了粗糙度大小及其纹理方向对齿面油膜厚度与接触应力的影响。总结研究结果,可以得到以下结论:
  (1)与现行齿轮传动接触强度设计所依据的Hertz分布相比,粗糙齿面压力分布及油膜厚度均呈现剧烈波动,接触区次表面出现明显的应力集中。粗糙度数值越大,这种波动和应力集中的程度就越剧烈,且纵向纹理粗糙齿面的剧烈程度要大于横向纹理粗糙齿面。
  (2)在其它参数固定不变的前提下,轮齿接触应力随着润滑油黏度增大而减小。但粘度当超过一定值时,轮齿接触应力几乎不随润滑油黏度变化。
  (3)当粗糙纹理为纵向时,齿面平均油膜厚度要小于光滑齿面的膜厚值;而横向纹理粗糙齿面的平均油膜厚度反而大于光滑接触的相应值。粗糙度数值越大,粗糙齿面与光滑齿面油膜厚度的差异就越大。例如,当齿面粗糙度σ>0.35(μm)时,对于相同的润滑油黏度,横向纹理粗糙齿面平均油膜厚度要比纵向纹理粗糙齿面的膜厚值大10%以上。
  (4)只要有粗糙度的存在,无论是横向纹理还是纵向纹理,轮齿接触区次表面主剪应力最大值都大于光滑接触时的相应值。当齿面粗糙度σ≤0.06(μm)时,因齿面粗糙纹理方向不同所引起的应力差异很小;当σ>0.06(μm)后,主剪应力最大值与齿面粗糙度之间近乎成线性关系;且对于同一粗糙度数值,横向粗糙纹理齿面的接触应力小于纵向粗糙纹理齿面的应力值。
  文末,还分别建立了轮齿接触应力与润滑油黏度及齿面粗糙度之间的定量关系,并给出了横向粗糙纹理齿面的润滑效果要优于纵向粗糙纹理齿面的研究结论。
  本文的创新点是基于实测的表面粗糙度数据探讨了重载齿轮传动的粗糙度效应,使得研究结果更具实际意义。不足之处是当粗糙度数值较大时,数值计算难以收敛。

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