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计及曲轴强度的内燃机轴承优化设计

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

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