摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
致谢 | 第7-13页 |
第一章 绪论 | 第13-17页 |
·引言 | 第13页 |
·研究现状 | 第13-15页 |
·本文研究意义和内容 | 第15-17页 |
·研究意义 | 第15-16页 |
·研究内容 | 第16-17页 |
第二章 不同结构尺寸参数的N485柴油机曲轴轴承润滑分析 | 第17-38页 |
·引言 | 第17页 |
·内燃机曲轴轴承负荷的计算 | 第17-22页 |
·内燃机连杆轴承负荷计算 | 第17-19页 |
·内燃机主轴承负荷计算 | 第19-22页 |
·整体曲轴梁单元计算模型的建立与边界条件 | 第19-20页 |
·整体曲轴梁单元有限元分析计算 | 第20-22页 |
·基本方程、公式和计算方法 | 第22-30页 |
·基本方程和公式 | 第22-28页 |
·Reynolds方程 | 第22-25页 |
·油膜厚度方程 | 第25页 |
·轴承油膜反力 | 第25-26页 |
·轴承摩擦力 | 第26页 |
·轴承摩擦功耗 | 第26页 |
·载荷平衡方程 | 第26-28页 |
·计算方法 | 第28-30页 |
·轴承轴心轨迹的求解 | 第28-30页 |
·轴承摩擦功耗和最大比压的计算 | 第30页 |
·润滑分析计算 | 第30-37页 |
·本章小结 | 第37-38页 |
第三章 不同结构尺寸参数的N485柴油机曲轴强度计算分析 | 第38-52页 |
·引言 | 第38页 |
·不同结构尺寸参数的曲轴有限元计算模型 | 第38-40页 |
·边界条件的处理方法 | 第40页 |
·载荷边界条件 | 第40页 |
·约束条件 | 第40页 |
·不同结构尺寸参数的曲轴应力计算 | 第40-50页 |
·不同结构尺寸参数的曲轴强度计算 | 第50-51页 |
·曲轴疲劳强度的计算公式 | 第50-51页 |
·应力集中系数k_σ | 第50页 |
·安全系数n | 第50-51页 |
·计算结果 | 第51页 |
·本章小结 | 第51-52页 |
第四章 基于神经网络的轴承润滑性能参数和曲轴强度数据处理 | 第52-63页 |
·引言 | 第52页 |
·神经网络的发展及特点 | 第52页 |
·基于线性神经网络的轴承润滑性能参数数据处理 | 第52-59页 |
·线性神经网络简介 | 第52-53页 |
·线性神经网络基本算法 | 第53页 |
·线性神经网络的训练 | 第53页 |
·线性神经网络的实现 | 第53页 |
·线性神经网络训练模型 | 第53-57页 |
·基于线性神经网络处理轴承润滑性能参数的验证 | 第57-59页 |
·基于BP神经网络的曲轴强度数据处理 | 第59-61页 |
·BP神经网络简介 | 第59-60页 |
·BP网络结构 | 第59页 |
·BP网络算法实现 | 第59-60页 |
·BP神经网络训练模型 | 第60-61页 |
·基于BP神经网络处理曲轴强度数据的验证 | 第61页 |
·本章小结 | 第61-63页 |
第五章 基于粒子群算法的计及曲轴强度的内燃机轴承优化设计 | 第63-75页 |
·引言 | 第63页 |
·粒子群算法 | 第63-67页 |
·粒子群算法的基本原理 | 第64-65页 |
·基于MATLAB的粒子群算法的实现 | 第65-67页 |
·参数编码 | 第65页 |
·粒子群初始化 | 第65页 |
·粒子速度更新 | 第65-66页 |
·粒子位置更新 | 第66-67页 |
·内燃机轴承优化设计数学模型 | 第67-69页 |
·目标函数 | 第67页 |
·设计变量 | 第67页 |
·约束条件 | 第67-69页 |
·轴承最小油膜厚度约束 | 第67-68页 |
·轴承宽径比约束 | 第68页 |
·轴承材料的疲劳强度约束 | 第68页 |
·轴承相对间隙约束 | 第68页 |
·曲轴安全系数约束 | 第68-69页 |
·内燃机轴承优化设计实例 | 第69-74页 |
·基于粒子群算法的不计曲轴强度的N485柴油机曲轴轴承优化设计 | 第69-72页 |
·基于粒子群算法的计及曲轴强度的N485柴油机曲轴轴承优化设计 | 第72-74页 |
·本章小结 | 第74-75页 |
第六章 总结与展望 | 第75-76页 |
参考文献 | 第76-78页 |
在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第78页 |