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文檔簡介
1、隨著船舶向大型化方向發(fā)展,推進軸系剛度越來越大,而船體由于采用結構優(yōu)化設計及高強鋼的使用更易產生變形,兩者難以適應,在風浪沖擊等動態(tài)因素作用下,易造成軸系故障及損壞事故。由于軸系結構及受力的復雜性,各動態(tài)因素的作用機理尚不清楚,有必要進行深入研究。
本文對軸系校中的多種影響因素作用機理及影響程度進行了較全面的研究,同時對船舶推進系統(tǒng)主機及軸系的早期故障診斷方法進行試驗研究,在轉子試驗臺上測取滾動軸承及齒輪等故障時的振動信號,用
2、經驗模態(tài)分解方法(EMD)及改進的集中平均經驗模態(tài)方法(EEMD)進行分析,提取其故障特征,驗證方法的有效性,為實船軸系故障研究打下基礎。
對校中模型中曲軸的等效直徑的取法進行研究,有限元方法分析表明:曲軸轉角及各曲拐相對角度對軸承負荷有一定影響;等效直軸可用來近似曲軸,但軸承負荷不能做到完全一致;不同曲軸其等效直徑的比值是不同的,應根據具體情況取不同值。當已知需精確計算的主軸承數時,在計算模型中必須多考慮2個主軸承。
3、 提出一種基于剛度矩陣的確定軸承位置及偏移量的優(yōu)化逼近方法,該方法方便并且有效。由軸承支反力影響系數構成軸系剛度矩陣,根據各軸承的目標負荷,可反推出各軸承的垂向偏移量。當艉管軸承及主機軸承確定后,可對中間軸承的軸向位置及垂向位置進行優(yōu)化計算。
針對主軸承因船體變形而失去負荷并可能引起損壞,提出一種判斷主軸承損壞可能性的方法,以機艙后隔艙壁的相對變位量作為參考量,計算主軸承失去載荷時對應的參考量值,與可能出現的參考量極限值進行
4、比較,可判斷主軸承因船體變形而損壞的可能性。以某176,000DWT散貨船為例進行計算,表明該方法的可行性。
為解決二維方法分析波浪對推進軸系影響不夠準確的問題,提出一種三維有限元建模及波浪壓力自動加載的分析方法。通過對某散貨船進行三維有限元建模,基于PATRAN命令語言(PCL)進行編程,計算作用于船體有限元的波浪壓力,并進行自動加載分析。在不同海況下,計算船體變形情況,分析了推進軸系處船體的相對變位及對軸承負荷的影響。在4
5、級及4級以下海況時,波浪對軸線處船體變位影響較小。波浪對軸線處船體變位影響隨海況增加而增加,在8級海況以上時,軸線處船體變位最大值超過4mm,將對推進軸系各軸承負荷造成巨大影響。在航向角為30度時,三個方向的相對變位都有所增加。
軸承油膜是影響軸系校中的一項重要動態(tài)因素。本文用數值分析方法解徑向軸承雷諾方程,得到索莫菲爾德數及軸心偏位角與軸承寬徑比B/D及軸心偏心率ε之間的關系,并針對特定船用軸承,計算得到油膜剛度及油膜力與軸
6、頸轉速及偏心率之間的關系。以某115000噸級散貨船軸系為例,用ANSYS及MATLAB軟件分析計算,分析了槳浸水狀態(tài)對各軸承的負荷影響,計算得到了實例軸承偏心率ε及偏位角β與軸轉速 n的關系,同時對軸承處軸頸垂直方向及水平方向偏心進行了計算,最后對油膜對各軸承負荷的影響進行了計算分析,結果表明:不同轉速狀態(tài)下油膜對各軸承負荷的影響不盡相同,低轉速時影響較大,隨著轉速增加,影響逐漸減小。
軸承剛度、軸承間隙、船體彎曲變形、軸承
7、溫度變化、槳軸向推力偏心及推力軸承反力偏心等非線性因素都會對軸系校中產生一定的影響,介紹了各因素的分析計算方法。研究表明軸系軸承綜合剛度主要由所在位置船體剛度、軸承剛度及軸承油膜剛度等組成,各軸承點的船體剛度,應考慮相互之間耦合影響。船體剛度、軸承剛度及軸承油膜剛度在數值上處于同一數量級或相鄰數量級,因此在計算各支承點綜合剛度時,三者都應考慮。
軸系軸承及主機軸承負荷會隨曲軸轉角的變化而變化,在校中不當時,個別軸承負荷在某些轉
8、角范圍內會過大或過小。提出一種軸承負荷會隨曲軸轉角變化的計算方法,即采用3D方法對曲軸及軸系建模,每個節(jié)點有6個自由度,考慮軸承間隙等非線性因素,考慮船體彎曲變形、軸承溫度變化、槳軸向推力偏心及推力軸承反力偏心引起的動態(tài)彎矩等因素等,計算各軸承負荷隨曲軸轉角的變化情況,使計算結果更附合實際。
針對EMD方法的模態(tài)混疊問題,提出了一種改進的EEMD算法,可以較大幅度提高重構信號信噪比,改善模態(tài)混疊問題。通過仿真信號分析,發(fā)現加減
9、噪聲的EEMD方法性能優(yōu)于單純加噪聲的EEMD方法,找出了加入噪聲與待分解信號方差比的最佳范圍及集中平均的最佳次數,用這些最佳參數對信號進行加減噪聲的EEMD分解,得到各內稟模態(tài)分量(IMF),選取與信號相關程度較高的IMF進行信號重構,將重構信號作為待分析信號進入下一輪EEMD分解重構,隨著循環(huán)次數的增加,重構信號的信噪比不斷提高直至最大值。對齒輪及軸承故障實測振動信號的分析表明此方法的有效性,從瞬時能量密度譜中可較清晰地發(fā)現故障特征
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