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簡析密封件環體層熱變形
時間:2020年08月08日信息來源:本站原創點擊: 加入收藏 】【 字體:

液壓密封件骨架油封廠家為大家簡析密封件環體層熱變形


      密封件的幾何尺寸和安裝條件密封環的幾何尺寸與其傳熱性能及力學性能密切相關,對端面變形的影響較為顯著。安裝時依靠彈性元件和O型圈實現端面的緊密貼合,安裝條件對端面軸向變形的影響可忽略。密封環材料密封環的材料一般有軟材料和硬材料之分,硬材料有金屬、金屬陶瓷和陶瓷,軟材料有碳石墨及組合材料。對變形有影響的材料物性參數有彈性模量E、熱膨脹系數、熱導率、比熱容c及泊松比等。本文研究常用的兩種材料,316L及碳石墨的物性參數如示。


  環境與介質條件設空氣溫度為300K,壓力為01MPa.密封腔壓力在012MPa之間,密封腔內溫度為300K.動環和靜環對介質的傳熱系數r和s可分別按式(1)和式(2)計算。r=013505Re2c+Re2aPr033/Dr(1)s=001151Re08Pr04/Ss(2)式中Rec為介質的旋轉攪拌效應,Rec=D2r/,Rea為介質的橫向繞流效應,Rea=UDr/,Reynolds數,Re=2VSs/。


  端面熱流無論接觸式還是非接觸式密封,動環和靜環端面都會產生一定的摩擦熱。由泄漏介質帶走的熱量較少,絕大部分熱量由動環和靜環通過各種形式向周圍介質傳遞。相對于端面溫度,熱通量q是較易計算的量,一旦q確定后,即可計算得到端面的溫度分布。對于液體潤滑的機械密封,q可按式(3)計算<7>q=%r22hr,(3)hr,=hi+r-ritanhi可根據液膜的承載力和施加在端面上的閉合力的平衡條件來確定。


  熱變形的計算當密封端面線速度較大,介質壓力較低時,介質壓力與端面比壓對密封面軸向變形的影響較小,相對于熱變形可忽略。幾何參數、材料物性參數及熱通量值對端面軸向變形的影響較為顯著。幾何參數、材料物性參數和熱通量都改變時,熱變形值分布較為離散。材料和幾何尺寸不變,q值改變時,熱變形變化規律明顯。本文研究的動環和靜環的幾何參數均為:L=10mm,l=5mm,w=5mm,W=10mm,ri=15mm,ro=30mm,材料分別為316L和碳石墨。


  已知密封環尺寸和材料、介質與環境溫度、密封環表面對介質和環境的傳熱系數以及熱通量值時,采用有限元軟件ABAQUS可求得端面的軸向變形量。由于介質側的散熱狀況良好,靠近空氣側的材料膨脹明顯,端面內徑處的變形為正,即軸向拉伸;外徑處的熱變形為負,即軸向壓縮,導致外徑處液膜厚度大于內徑處的液膜厚度。雖然端面的軸向變形沿徑向是非線性的,但由于變形量微小,且變形量與端面寬度相比非常小,故可近似認為是線性的。忽略熱變形引起的密封面內徑和外徑的變化,因此可用端面內徑和外徑處的相對變形量z來衡量端面變形程度。


  熱變形的預測人工神經網絡簡述人工神經網絡系統是一個高度復雜的非線性動力學系統,3層ANN模型可以實現任何的函數映射,文獻成功應用ANN對氣液兩相流型進行識別。


  本文采用誤差反向傳播算法的前饋多層神經元網絡,即BPANN,尋找各因素與端面熱變形之間的關系。BPANN模型如所示,包括輸入層、中間層、輸出層3個神經元層次。


  訓練樣本的選擇ANN訓練樣本的選擇對網絡的精度影響很大。正交設計法選擇樣本考慮因素多,樣本個數少,具有很強的代表性、均衡分散性和整齊可比性,可以保證針對每一個輸入分量,選取最少的樣本,同時這些樣本所包含的信息又是最豐富的,如此可避免訓練樣本中各分量間出現的不均衡性,使訓練的網絡對每一個輸入分量具有相同的預測能力。文獻<12>的研究表明,根據正交表將正交設計法應用于ANN學習訓練樣本的選擇對提高網絡的預測精度是有效的。本文亦采用正交設計法選擇端面熱變形預測的ANN訓練樣本。


  選L25(56)正交設計表,取根據式(3)計算q值時所用的3個參數hi、和為正交表的3個因素,每個因素取5個水平,見。介質側的傳熱系數r或s與轉速相關,不作為獨立的因素。密封介質為水,其熱導率=006Wm-1K-1,動力黏度%=0001Pas,運動黏度=110-6m2s-1,Pr=702,U=V=05ms-1,Ss=015m.


  摩擦熱由動環和靜環同時傳遞至介質,任一密封環端面熱通量可表示為Aq(A為常數,0  43BPANN的訓練根據正交設計表,用式(3)計算不同、hi和值所對應的q值,然后將q值作為邊界條件計算端面的變形量。若用、hi和作為網絡的輸入樣本,網絡需模擬式(3)的功能,增加了系統的非線性度,訓練所得網絡的預測能力降低。


  若將模型端面上的積分點的熱通量值作為輸入樣本,對應的計算結果z作為輸出樣本,獲得的網絡的預測精度大大提高。取輸入層的單元數為11(端面上徑向有11個積分點),輸出層單元數為1.隱含層神經元數目的選取尚無明確規定,過少會導致網絡不易收斂,而過多則可能引起網絡的過擬合,取中間層單元數為10時能滿足訓練及網絡精度要求。對于材料為316L的密封環,輸入、輸出樣本的形式分別如、所示,樣本為多點對單點,訓練時間短,網絡精度高。


  z值隨值的增加而增加,且增幅變大。值和hi值的變大均使得z值變小。對比可知,當q值相同時,由于316L的熱膨脹系數和熱導率要高于碳石墨,前者的z值要比后者的大得多。由于金屬材料的熱導率大,作為動環材料,可有效地將摩擦熱傳遞至介質中,但端面變形較大。若靜環由碳石墨加工而成,由于其端面獲得的熱通量值較小,其端面變形值與動環相比可忽略,因此考慮端面變形時可僅考慮動環,問題進一步簡化。機械密封環端面上熱、力與變形之間的相互作用關系較為復雜,將人工神經網絡方法應用于該研究,可大大減少計算時間。


  結論端面的熱變形受密封環尺寸、材料,工況條件等多種因素制約。對于材料、尺寸一定的密封環模型,按正交設計法獲得端面熱通量樣本,不僅反映了多種因素的影響,而且減少了計算量。將端面熱通量值作為輸入樣本,端面內、外徑處的相對變形作為輸出樣本,訓練3層BP人工神經網絡,所得網絡對密封環端面熱變形的預測具有較高的精度,可代替數值計算。


     東莞市道滘中星順密封制品廠位于廣東省東莞市,始創于1999年,是一家專業從事密封件、TTO骨架油封、液壓密封件、設計、研發、生產、代理、倉儲、銷售為一體的綜合性企業,KVK密封件品牌生產商。 從事密封行業20年,有著卓越的密封設計能力和開發能力,先進的加工設備和工藝,高品質的進口密封件,專注(液壓往復密封)與(骨架旋轉密封)滿足市場不同領域的密封需求。


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