Study of Wear Resistance of a Radial Bearing Covered by a Polymer Coating with an Axial Groove on a Nonstandard Base Surface

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

This paper is devoted to study of increasing the wear resistance of a radial plain bearing. The operation of a bearing is considered in the hydrodynamic mode by means of application of an antifriction polymer composite coating with an axial groove and the micropolar properties on a nonstandard bearing surface adapted to the friction conditions of a bearing bush. The effect of pressure and temperature in the turbulent friction mode on the rheological properties of the lubricant is taken into account. Based on the equation for the micropolar fluid flow in a “thin layer” as well as on the dependence of the micropolar lubricant on the pressure and temperature and on the continuity equation, a self-similar solution has been found taking into account the axial groove on the surface of a bearing bush and without taking into account the axial groove. As a result, the velocity and pressure fields in the axial groove and on the surface of a polymer antifriction composite coating have been determined as has the load capacity and friction force, which make it possible to increase the load capacity, reduce the friction coefficient (increase wear resistance), and also increase the duration of the hydrodynamic mode. The results of numerical analysis of theoretical models and experimental evaluation of the suggested design are presented to verify and confirm the efficiency of the models obtained.

About the authors

D. U. Khasyanova

Mechanical Engineering Research Institute of the Russian Academy of Sciences

Email: dinara.khasyanova@mail.ru
Moscow, Russia

M. A. Mukutadze

Rostov State Transport University

Author for correspondence.
Email: murman1963@yandex.ru
Rostov-on-Don, Russia

References

  1. Буяновский И.А., Татур И.Р., Самусенко В.Д., Соленов В.С. Влияние антифрикционных твердых добавок на температурную стойкость бентонитовых смазок // Трение и износ. 2020. Т. 41. № 6. С. 665. https://doi.org/10.32864/0202-4977-2020-41-6-665-670
  2. Албагачиев А.Ю., Буяновский И.А., Самусенко В.Д., Чурсин А.А. Температурная стойкость космических смазок российского производства // Вестник машиностроения. 2019. № 9. С. 34.
  3. Буяновский И.А. Температурная стойкость масел при трении и ее прогнозирование на основе положений химической кинетики // Механизация строительства. 2015. № 6 (852). С. 16.
  4. Серяков Ю.Д., Глазунов В.А. Моделирование теплового состояния соприкасающихся твердых тел с учетом энерговыделения в зоне контакта // Проблемы прочности и пластичности. 2021. Т. 83. № 3. С. 311. https://doi.org/10.32326/1814-9146-2021-83-3-311-323
  5. Албагачиев А.Ю., Михеев А.Н., Тананов М.А., Тохметова А.Б. Определение температуры нагрева смазочного слоя при трении // Проблемы машиностроения и надежности машин. 2022. № 5. С. 93. https://doi.org/10.31857/S0235711922050029
  6. Албагачиев А.Ю., Ставровский М.Е., Сидоров М.И., Рагуткин А.В., Александров И.А. Температурные зависимости скорости реакции в трибохимической кинетике // Проблемы машиностроения и надежности машин. 2022. № 6. С. 37. https://doi.org/10.31857/S0235711922060025
  7. Тананов М.А., Михеев А.В., Албагачиев А.Ю., Хасьянова Д.У. Трибологические исследования смазок // Проблемы машиностроения и надежности машин. 2018. № 5. С. 91. https://doi.org/10.31857/S023571190001561-8
  8. Леванов И.Г., Задорожная Е.А., Мухортов И.В., Никитин Д.Н. Моделирование гидродинамических подшипников скольжения с учетом индивидуальных противоизносных свойств смазочных материалов // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Машиностроение. 2021. Т. 21. № 1. С. 14. https://doi.org/10.14529/engin210102
  9. Леванов И.Г., Задорожная Е.А., Никитин Д.Н. Модернизация машины трения ИИ5018 для проведения исследований гидродинамических подшипников скольжения // Современное машиностроение. Наука и образование. 2020. № 9. С. 207. https://doi.org/10.1872/MMF-2020-16
  10. Рождественский Ю.В., Задорожная Е.А., Мухортов И.В. Развитие методов исследования трибосопряжений машин и механизмов с учетом реологии смазочных материалов // В сб.: Транспортные и транспортно-технологические системы: материалы Международной научно-технической конференции. Тюменский государственный нефтегазовый университет, Уральское межрегиональное отделение Российской академии транспорта. Тюмень, 2013. С. 226.
  11. Рождественский Ю.В., Мухортов И.В., Гаврилов К.В. Проблемы выбора смазочных материалов при разработке и эксплуатации двигателей транспортных машин // Модернизация и научные исследования в транспортном комплексе. 2014. Т. 1. С. 184.
  12. Хасьянова Д.У., Мукутадзе М.А. Повышение износостойкости радиального подшипника скольжения смазываемого микрополярными смазочными материалами и расплавами металлического покрытия // Проблемы машиностроения и надежности машин. 2022. № 4. С. 46. https://doi.org/10.31857/S0235711922040101

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2.

Download (389KB)
3.

Download (396KB)
4.

Download (25KB)
5.

Download (649KB)
6.

Download (622KB)

Copyright (c) 2023 Д.У. Хасьянова, М.А. Мукутадзе

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».