Оценка износостойкости модифицированной конструкции радиального подшипника с учетом сжимаемости и вязкости микрополярного смазочного материала

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Данное исследование включает разработку и анализ математической модели течения микрополярного смазочного материала в рабочем зазоре модифицированной конструкции бесконечного радиального подшипника скольжения с учетом сжимаемости и влияния давления на реологические свойства смазочного материала.

Рассматривая сжимаемость смазочного материала, авторы учитывали зависимость вязкости и плотности смазочного вещества от высокого давления. В условиях, типичных для радиальных подшипников, значительные нагрузки могут вызывать изменения в свойствах смазочного материала, что, в свою очередь, влияет на его способность к формированию устойчивой смазывающей пленки. Поэтому введение параметров сжимаемости в модель позволяет более точно предсказать поведение смазочного вещества и эффективность смазки в различных режимах работы.

Новая модель разработана общеизвестными уравнениями течения микрополярного смазочного вещества, уравнением неразрывности и уравнением состояния.

Проведен сравнительный анализ численного результата теоретических моделей и экспериментального исследования. Таким образом, данная работа может представлять весомый вклад в область исследования радиальных подшипников. Полученные результаты могут быть использованы для дальнейшего совершенствования конструкций подшипников, позволяющего увеличить их надежность и долговечность.

Об авторах

Мурман Александрович Мукутадзе

Ростовский государственный университет путей сообщения

Автор, ответственный за переписку.
Email: murman1963@yandex.ru
SPIN-код: 9636-3223
Scopus Author ID: 55049709500
ResearcherId: AAI-2420-2021

доктор технических наук, профессор (Россия), заведующий кафедрой «Высшая математика»

Россия, г. Ростов-на-Дону

Павел Викторович Харламов

Ростовский государственный университет путей сообщения

Email: pvharlamov@rgups.ru
ORCID iD: 0000-0001-5100-4894
Scopus Author ID: 57191516687

доктор технических наук, доцент (Россия), заведующий кафедрой «Транспортные машины и триботехника»

Россия, г. Ростов-на-Дону

Виктор Маркович Приходько

Ростовский государственный университет путей сообщения

Email: v.m.prikhodko@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-0907-9320

доктор технических наук, профессор (Россия), заведующий кафедрой «Начертательная геометрия и графика»

Россия, г. Ростов-на-Дону

Екатерина Александровна Болгова

Ростовский государственный университет путей сообщения

Email: bolgova_katya6@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-0737-1846

аспирант кафедры «Высшая математика»

Россия, г. Ростов-на-Дону

Валентина Евгеньевна Шведова

Ростовский государственный университет путей сообщения

Email: shvedovavalya@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-8469-7671

аспирант кафедры «Высшая математика»

Россия, г. Ростов-на-Дону

Список литературы

  1. Isaacs N. S. Liquid phase high pressure chemistry. New York, Chichester Brisbane, Toronto: Wiley-Interscience, 1981. 414 p.
  2. le Noble W. H. Organic high pressure chemistry. Amsterdam, Oxford, New York, Tokyo: Elsevier, 1988. 489 p.
  3. Marcus Y., Hefter G. T. The compressibility of liquids at ambient temperature and pressure // Journal of Molecular Liquids. 1997. No. 73–74. P. 61–74. doi: 10.1016/S0167-7322(97)00057-3.
  4. Kiselev V. D., Kashaeva E. A., Konovalov A. I. Pressure effect on the rate and equilibrium constant of the Diels-Alder reaction 9-chloroanthracene with tetracyanoethylene // Tetrahedron. 1999. Vol. 55. P. 1153–1162.
  5. Polyakov R., Savin L. The method of long-life calculation for a friction couple «rotor-hybrid bearing» // Proceedings of the 7th International Conference on Coupled Problems in Science and Engineering, Coupled Problems 2017, Rhodes Island, June 12–14. 2017. P. 433–440. EDN: XXKOLJ.
  6. Polyakov R. Predictive analysis of rotor machines fluid-film bearings operability // Vibroengineering Procedia. 2020. Vol. 30 (3). P. 61–67. doi: 10.21595/vp.2020.21379.
  7. Kornaeva E. P. Application of artificial neural networks to diagnostics of fluid-film bearing lubrication // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2020. Vol. 734. P. 012154. doi: 10.1088/1757-899X/734/1/012154. EDN: UARRFL.
  8. Shutin D. V., Polyakov R. N. Active hybrid bearings as mean for improving stability and diagnostics of heavy rotors of power generating machinery // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2020. Vol. 862. P. 032098. doi: 10.1088/1757-899X/862/3/032098.
  9. Поляков Р. Н., Савин Л. А., Внуков А. В. Математическая модель бесконтактного пальчикового уплотнения с активным управлением зазором // Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии. 2018. № 1 (327). С. 66–71. EDN: XXRSCT.
  10. Негматов С. С., Абед Н. С., Саидахмедов Р. Х. [и др.]. Исследование вязкоупругих и адгезионно-прочностных свойств и разработка эффективных вибропоглощающих композиционных полимерных материалов и покрытий машиностроительного назначения // Пластические массы. 2020. № 7–8. С. 32–36. doi: 10.35164/0554-2901-2020-7-8-32-36. EDN: MEIYAF.
  11. Сайфуллаева Г. И., Негматов С. С., Абед Н. С., Камалова Д. И. Исследование электропроводящих композиционных термореактивных полимерных материалов и покрытий на их основе для триботехнического назначения // Universum: технические науки: электрон. науч. журн. 2020. № 12 (81). URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/11102 (дата обращения: 20.06.2024).
  12. Ерофеев В. Т., Смирнов И. В., Воронов П. В. [и др.]. Исследование стойкости полимерных покрытий в условиях воздействия климатических факторов черноморского побережья // Фундаментальные исследования. 2016. № 11-5. С. 911–924. EDN: XSDHHB. URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=41277 (дата обращения: 20.06.2024).
  13. Икромов Н. А., Расулов Д. Н. Объекты и методики исследования композиционных полимерных материалов // Современные научные исследования и инновации. 2020. № 10. EDN: TMYHPK. URL: https://web.snauka.ru/issues/2020/10/93640 (дата обращения: 20.06.2024).
  14. Zinoviev V. E. Analysis of factor affecting the strength of fixed bonds assembled using metal-polymer compositions // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2020. Vol. 900 (1). P. 012009. doi: 10.1088/1757-899X/900/1/012009. EDN: TLACUN.
  15. Cibulka I., Hnedkovsky L., Takagi T. P-ρ-T data of liquids: summarization and evaluation. 4. Higher l-alkanols (C11, C12, C14, C16), secondary, tertiary, and branched alkanols, cycloalkanoles, alkanediols, alkanetriols, ether alkanols, and aromatic hydroxy derivatives // Journal of Chemical & Engineering Data. 1997. Vol. 42. P. 415–433. doi: 10.1021/JE960389Z.
  16. Cibulka I., Takagi T. P-ρ-T data of liquids: summarization and evaluation. 5. Aromatic hydrocarbons // Journal of Chemical & Engineering Data. 1999. Vol. 44. P. 411–429. doi: 10.1021/je960199o.
  17. Cibulka I., Zikova M. Liquid densities at elevated pressures of l-alkanols from C1 to C10: a critical evaluation of experimental data // Journal of Chemical & Engineering Data. 1994. Vol. 39 (4). P. 876–886. doi: 10.1021/je00016a055.
  18. Cibulka I., Hnedkovsky L. Liquid densities at elevated pressures of n-alkanes from C5 to C16: a critical evaluation of experimental data // Journal of Chemical & Engineering Data. 1996. Vol. 41. P. 657–668. doi: 10.1021/je960058m.
  19. Shapovalov V. V., Kolesnikov V. I., Kharlamov P. V. [et al.]. Improving the efficiency of the path — rolling stock system based on the implementation of anisotropicfrictional bonds // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2020. Vol. 900 (1). P. 012011. doi: 10.1088/1757-899X/900/1/012011. EDN: KJDDLF.
  20. Cibulka I., Hnedkovsky L., Takagi T. P- ρ-T data of liquids: summarization and evaluation. 3. Ethers, ketones, aldehydes, carboxylic acids, and esters // Journal of Chemical & Engineering Data. 1997. Vol. 42. P. 2–26. doi: 10.1021/je960199o.

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».