摘要
球面摩擦副在机械设备中应用广泛,预测球面摩擦副的磨损量可以帮助评估和预测轴承寿命.目前,国内外学者通过有限元分析和机器学习方法对磨损量进行预测,在使用有限元分析法计算球面摩擦副磨损量时,仍然需要在理想化条件下进行模拟,并且需要考虑计算量和计算时间的限制.在人工神经网络研究球面摩擦副磨损量问题方面,改进和优化现有模型是未来的一个重要方向.预测方法的精确性由试验手段对磨损量进行测量,磨损量可以通过测量磨下材料的质量、体积或磨损厚度进行表征.根据所使用的磨损试验方法和被测材料的特性,可以选择适合的磨损量表征参量和测量方法,该文从物理类和化学类两方面总结了球面摩擦副磨损量的试验测量方法,包括称重验证法、磨屑分析验证法、测量直径验证法、位移传感器验证法、放射性同位素验证法和化学分析验证法;同时重点分析了摩擦副材料、服役工况因素对球面摩擦副磨损量的影响,最后对球面摩擦副磨损量预测的发展趋势进行了展望.
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