Экспериментальная проверка новых особенностей работы подшипников в условиях комбинированного нагружения

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Подшипниковые узлы грузоподъемных машин, изделий строительной, дорожной, авиационной, космической и других отраслей техники являются очень ответственными элементами конструкций, поскольку выход из строя даже одного подшипника может стать причиной отказа всего изделия. Представлены результаты экспериментальной проверки теоретической модели работы подшипников в условиях комбинированного нагружения. Поведение под нагрузкой подшипниковых узлов в наиболее общем случае может быть представлено последовательностью из пяти расчетных схем, выраженных в виде пяти статически неопределимых балок. Целью проведения экспериментов явилась проверка данной модели в условиях реального нагружения. Эксперименты были построены на анализе геометрической формы изогнутой упругой линии, которую приобретает вал подшипникового узла под нагрузкой. Полученные результаты подтвердили справедливость модели и показали, что использовавшаяся ранее общепризнанная модель двухопорной балки не реализуется. Подтвержден вывод о том, что в ответственных грузоподъемных машинах, а также в ответственных изделиях строительной, дорожной, авиационной, космической и других отраслей техники нецелесообразно рассчитывать подшипники по традиционной методике, поскольку может быть получено ошибочное значение долговечности подшипников, завышенное от 28,37 до 26663,9 раз.

Об авторах

Валерий Владимирович Кириловский

Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)

Автор, ответственный за переписку.
Email: kvv@bmstu.ru
SPIN-код: 4512-5571

доцент, кафедра основ конструирования машин, кандидат технических наук

Российская Федерация, 105005, Москва, ул. 2-я Бауманская, д. 5, стр. 1

Юрий Вениаминович Белоусов

Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)

Email: kvv@bmstu.ru
SPIN-код: 7102-6966

доцент, кафедра основ конструирования машин, кандидат технических наук

Российская Федерация, 105005, Москва, ул. 2-я Бауманская, д. 5, стр. 1

Список литературы

  1. Kirilovskiy V.V., Belousov Yu.V. Theoretical substantiation of new features of rolling bearings operation under combined loading conditions. RUDN Journal of Engineering Researches. 2021:22(2):184-195. (In Russ.) https://doi.org/10.22363/2312-8143-2021-22-2-184-195
  2. Nosov V.V. (ed.) Bearing units of modern machines: an encyclopedic reference. Moscow: Mashinostroenie Publ.; 1997. (In Russ.)
  3. Ryakhovsky O.A., Goncharov, S.Yu., Syromyatnikov V.S. Experimental determination of temperature in rolling bearings. BMSTU Journal of Mechanical Engineering. 2014;(10):3-9. (In Russ.)
  4. Fomin M.V. Determination of equivalence coefficients for variable loading modes of gears and rolling bearings. SPRAVOCHNIK. Inzhenernyi Zhurnal. 2007;8(125):39-48. (In Russ.)
  5. Matvienko Yu.G., Bubnov M.A. Contact interaction and destruction of the surface layer under conditions of rolling friction and jamming. Problemy Mashinostroeniya i Nadezhnosti Mashin. 2009;(4):43-49. (In Russ.)
  6. Nakhatakyan F.G. Mechanics of contact convergence of elastic bodies in the Hertz problem. Problemy Mashinostroeniya i Nadezhnosti Mashin. 2010;(5):48-56. (In Russ.)
  7. Nakhatakyan F.G. Calculation determination of elastic compliance of roller bearings on the basis of the Hertz theory]. Problemy Mashinostroeniya i Nadezhnosti Mashin. 2011;(1):28-32. (In Russ.)
  8. Orlov A.V. Evaluation of the reliability of a ball bearing according to the criterion of clutch stability. Problemy Mashinostroeniya i Nadezhnosti Mashin. 2004;(4):77-83. (In Russ.)
  9. Orlov A.V. The effect of wear on the performance of rolling bearings. Problemy Mashinostroeniya i Nadezhnosti Mashin. 2007;(5):71-79. (In Russ.)
  10. Pavlov V.G. Service life of a deep groove ball bearing according to the condition of maximum permissible wear. Problemy Mashinostroeniya i Nadezhnosti Mashin. 2007;(6):102-111. (In Russ.)
  11. Orlov A.V. Increasing the static load capacity of ball bearings. Problemy Mashinostroeniya i Nadezhnosti Mashin. 2009;(5):67-70. (In Russ.)
  12. Vijay A., Sadeghi F. A continuum damage mechanics framework for modeling the effect of crystalline anisotropy on rolling contact fatigue. Tribology International. 2019;140:105845. https://doi.org/10.1016/j.triboint.2019.105845
  13. Paulson N.R., Evans N.E., Bomidi J.A.R., Sadeghi F., Evans R.D., Mistry K.K. A finite element model for rolling contact fatigue of refurbished bearings. Tribology International. 2015;85:1-9. https://doi.org/10.1016/j.triboint.2014.12.006
  14. Golmohammadi Z., Sadeghi F. A 3D finite element model for investigating effects of refurbishing on rolling contact fatigue. Tribology Transactions. 2020;63(2):251-264. https://doi.org/10.1080/10402004.2019.1684606
  15. Weinzapfel N., Sadeghi F., Bakolas V. A 3D finite element model for investigating effects of material microstructure on rolling contact fatigue. Tribology and Lubrication Technology. 2011;67(1):17-19.
  16. Belousov Y.V., Rekach F.V., Shambina S.L. Modelling of the tools’ power interaction during mechanical machining by cutting. International Journal of Recent Technolody and Endineering. 2018;7(4):132-134.
  17. Abdullah M.U., Khan Z.A., Kruhoeffer W., Blass T. A 3D finite element model of rolling contact fatigue for evolved material response and residual stress estimation. Tribology Letters. 2020;68:122. https://doi.org/10.1007/s11249-020-01359-w
  18. Bogdański S., Trajer M. A dimensionless multi-size finite element model of a rolling contact fatigue crack. Wear. 2005;258(7-8):1265-1272. https://doi.org/10.1016/j.wear.2004.03.036
  19. Jiaxian C., Wentao M., Yuejian Ch. Transferable health indicator for rolling bearings: a new solution of cross-working condition monitoring of degradation process. 2020 Asia-Pacific International Symposium on Advanced Reliability and Maintenance Modeling (APARM). 2020:1-6. https://doi.org/10.1109/APARM49247.2020.9209439
  20. Wang H., Du W. A new K-means singular value decomposition method based on self-adaptive matching pursuit and its application in fault diagnosis of rolling bearing weak fault. International Journal of Distributed Sensor Networks. 2020;16:155014772092078. https://doi.org/10.1177/1550147720920781
  21. Lin H., Wu F., He G. Rolling bearing fault diagnosis using impulse feature enhancement and nonconvex regularization. International Journal of Mechanical Systems and Signal Processing. 2020;142:106790. https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2020.106790
  22. Smith W.A., Randall R.B. Diagnostics using the case western reserve university data: a benchmark study. Mechanical Systems and Signal Processing. 2015:64-65:130-131. https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2015.04.021
  23. Gaikwad J.A., Gholap Y.B., Kulkarni J.V. Bearing fault detection using Thomson's multitaper periodogram. 2018 Second International Conference on Intelligent Computing and Control Systems (ICICCS). 2018:1135-1139. https://doi.org/10.1109/ICCONS.2018.8663183
  24. Gao Z., Jing Lin J., Wang X., Xu X. Bearing fault detection based on empirical wavelet transform and correlated kurtosis by acoustic emission. Materials. 2017;10(6):571. https://doi.org/10.3390/ma10060571
  25. Polubaryev I.N., Dvoryaninov I.N., Saliev E.R. Experimental verification of a new approach to determining the loads acting on ball radia. Forum Molodyh Uchenyh. 2017;9(13):591-600.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

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».