【作者】

杜凤鸣; 刘维; 刘珊珊; 李聪; 李佳宝; 徐久军

【单位】

大连海事大学;

【摘要】

轴瓦是内燃机中重要的滑动轴承，随着内燃机向高爆压、高功率密度的方向发展，轴瓦面临着承载比压增大、油膜易破裂等问题，进而导致磨损。由于轴瓦的磨损具有非线性特点，预测较为困难，而目前报道的预测模型大多数依靠经验公式，与实际试验数据的关联度较低。本文基于轴瓦摩擦磨损试验机，针对轴瓦开展磨损试验，以轴瓦的磨损量作为训练的数据集，采用遗传算法优化BP神经网络（GA-BP），对不同工况下轴瓦的磨损情况进行预测。结果表明， GA-BP预测模型的决定系数为0.9862，平均绝对误差为1.9515，平均绝对百分比误差为8.436%，误差较小，可实现轴瓦磨损的预测，此模型可为轴瓦的研发及优化提供指导。

【关键词】

轴瓦;磨损;神经网络

【论文集名称】

设计制造润滑与可靠性

【会议名称】

2024世界内燃机大会

【会议时间】

2024-4-19至2024-4-23

【会议地点】

天津市

【下载次数】

50

返回