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成本权衡:增加活塞数量,与制造成本之间如何平衡?

2024-11-02 17:35:19 来源:

文/观文史说编辑/观文史说提高轴向柱塞泵的成本成本转速有利于提高其功率密度,然而活塞的权衡搅动损失随着速度的增加而显著增加 ,这降低了轴向柱塞泵的增加制造之间性能和效率。为了提高轴向柱塞泵的活塞何平衡性能和效率,建立了搅拌损失的数量计算流体力学(CFD)仿真模型 ,详细研究了活塞数量对搅拌损失的成本成本影响在各种类型的液压泵中 ,轴向柱塞泵具有一些固有的权衡优点  ,例如尺寸可忽略不计、增加制造之间效率高 、活塞何平衡运行平稳、数量排量控制容易  、成本成本极限工作参数高。权衡现代工程机械、增加制造之间航空航天等重要领域几乎都采用轴向柱塞泵作为油源。活塞何平衡随着全球范围内节能需求的数量不断增加 ,需要进一步提高液压系统的效率 ,而这可以通过提高液压泵的效率来实现  。01CFD 建模为了研究轴向柱塞泵中的搅拌损失 ,一个轴向柱塞泵模型被建立,在这个模型中,机械能通过活塞的伸缩运动被转换成液压能。研究的重点是搅拌损失 ,因此需要一种方法来控制泵的排量为零 ,为了实现这一点,活塞-滑靴组件的缸体外部被设计成具有均匀的缸体伸长,这里的唯一可变因素是活塞的数量。在模型中,活塞-滑靴组件的缸体外长度被保持不变,以控制活塞的数量 ,这种设计考虑了摩擦损失难以剥离的问题,同时也经过了实验台的验证  。要达到避免摩擦,活塞  、滑靴 、气缸和主轴之间的接触面都被优化设计 ,缸体与主轴甚至设计成一体结构。模型中还取消了斜盘结构,而是使用特定的螺钉和垫圈将活塞固定在缸孔内。为了进行搅拌损失试验,物理模型中包括了温度传感器 、压力传感器 、出口孔 、盖板、端盖 、轴承 、密封件和密封圈。在研究中,关注点集中在活塞数量对搅拌损失的影响上。因此 ,研究对象仅限于活塞周围的流体区域 。活塞数量被视为唯一的变量 ,其它条件如转速保持相同  ,研究表明活塞数量的变化会引起对缸体的影响,而不是缸体对活塞的影响。液压系统中液压油的密度变化受到空化 、充气和压缩性等因素的影响 ,为了准确计算轴向柱塞泵中发生的搅拌损失和其他物理现象,这些因素必须被纳入考虑 。在计算流体力学(CFD)模拟中,空化是一个具有挑战性的问题 ,这是因为液体和气体之间的密度差异很大 ,并且气体或蒸汽成分与平均流量之间的耦合关系使得处理空化问题变得困难 。当发生空化时,常规的求解算法可能无法处理液气密度比较大的情况 ,可能导致数值不稳定的结果。在进行模拟之前 ,首先需要生成合适的网格,并在计算中指定CFD模型的计算条件和边界条件。在模型中 ,活塞和轴被设置为“旋转壁”,它们以相同的速度绕轴线旋转 。其他表面被设置为“墙” ,这个试验泵是一个对称结构的可逆泵,所以顺时针和逆时针的旋转对研究结果没有影响。为了进行模拟 ,假设流体在初始状态下是静止的 ,当活塞搅动流体时 ,不发生热传导。试验泵的壳体与大气相通 ,因此壳体的压力被设定为0.1MPa。在研究中,壳体压力被设定为参考液体压力 。02实验设置为了验证CFD模拟结果的准确性 ,建立了模拟泵搅动损失的试验台,搅拌损失试验台主要由油箱、试验泵 、电动机、传感器、电控箱 、操作台等组成,实验运行条件和测试泵几何形状与CFD模拟模型一致 。通过从九个活塞泵中去除三个活塞获得六个活塞泵,对于三活塞泵来说,它是通过从九个活塞泵中去除六个活塞而获得的。拆下活塞后,将普通活塞换成了特殊活塞,这种特殊的活塞可以在另一端连接到特定的螺钉,而不会粘在缸孔上测试泵由能够实现高速的电机提供动力。使用 JN338-10AG-T 型扭矩/速度传感器测量测试泵的扭矩和速度  。该传感器测量极限转速为16000 r/min  ,极限扭矩为10 N·m ,测量精度为±0.2% 。使用NEXON TA3000温度传感器测量壳体内的油温 ,温度范围为-50~600℃ ,测量精度为±0.2% 。在实验中 ,研究团队设立了一个被称为主室的油搅拌室  ,用于研究搅拌损失现象 。为了测量压力 ,他们选用了Huba 520压力测试传感器 ,该传感器内部集成信号放大器,具备高灵敏度 、高测量精度和长寿命等优点 ,此传感器能够测量最大压力为2.5 MPa ,其测量精度为±0.3%。主轴和电机通过扭矩/速度传感器和两个联轴器连接在一起,主轴得到密封球轴承的支撑 ,轴承的摩擦扭矩经过实验测定得出 。通过从总扭矩测量值中减去轴承摩擦扭矩 ,研究人员可以得到净搅动扭矩损失。搅动的扭矩损失则是通过比较“湿套管”和“干套管”之间的扭矩差得出的  。由于柱塞泵启动阶段的搅动损失较难测量,研究中的所有扭矩值均在系统稳定运行时测得。搅拌损失试验台成功地实现了旋转部件搅动损失的实验测量。通过使用具有稳定摩擦性能的润滑油脂轴承,他们消除了轴承摩擦力矩对搅拌损失测量的干扰。另外,为了保持液压油参数的稳定 ,他们控制实验过程中的液压油温度维持在35℃  ,油压维持在0.102MPa 。试验泵考虑了影响搅拌损失的所有因素,并消除了泵内其他功率损失的影响 ,通过这个实验装置,研究人员能够方便地进行针对转速和活塞变化的搅拌损失实验研究 。03测试结果研究中,平均搅拌损失是通过在试验台上重复测试获得的 ,不同轴向柱塞泵速度下搅动损失的扭矩随活塞数量的实验和模拟结果 ,不同轴向柱塞泵速度下搅动损失功率随活塞数量变化的实验和模拟结果 。从试验曲线可以看出,随着活塞数量的增加 ,除1500 r/min转速外,搅动损失扭矩先增大后减小 ,六活塞轴向柱塞泵的搅动损失扭矩最大 。实验结果与模拟结果存在一些误差 ,但总体趋势是一致的。通过比较三种柱塞泵在不同转速下的搅动损失的平均扭矩  ,可以计算出实验值比模拟值大15.2% 。同样 ,可以计算出6个柱塞泵的实验值比模拟值大18.5% ,9个柱塞泵的实验值比模拟值大18.2% 。在这项研究中 ,添加了一个额外的非空化模型对照组,以确定空化模型对搅拌损失的影响。在研究中,为了获得平均搅拌损失 ,研究团队进行了多次试验并在试验台上重复测试。他们关注了不同轴向柱塞泵速度下搅动损失的扭矩随活塞数量的实验和模拟结果,以及搅动损失功率随活塞数量变化的实验和模拟结果。从试验曲线可以观察到  ,在除了1500 r/min转速外的情况下 ,随着活塞数量的增加,搅动损失扭矩先增加后减小。特别是六活塞轴向柱塞泵的搅动损失扭矩达到最大值 。研究团队发现实验结果与模拟结果存在一些误差  ,但总体趋势是一致的,通过比较不同转速下三种柱塞泵的平均搅动损失扭矩 ,他们计算出实验值比模拟值大约15.2%。同样地,对于六个柱塞泵 ,实验值相对于模拟值的增加约为18.5%,而对于九个柱塞泵 ,这一比值约为18.2% ,在这项研究中 ,为了确定空化模型对搅拌损失的影响,研究团队还添加了一个额外的非空化模型的对照组。然而,在这种CFD模拟中  ,考虑到试验泵内部不规则壳体液室的差异以及未分析缸体周围油流状态对活塞周围油流状态的影响,可能会引入一定的误差。部分测试过程 、数据处理和分析过程也可能导致误差 ,从而影响到搅拌损失的最终结果。值得注意的是 ,随着转速的增加,实验值与仿真值之间的误差百分比逐渐减小 ,这是因为在高速工况下 ,多个活塞周围产生的气环使得机匣和气缸的影响可以被忽略,从而误差也相对减小。尽管存在一些误差 ,但将测试结果与仿真结果进行比较可以发现 ,随着转速的增加 ,实验值与仿真值之间的一致性逐渐提高 。尽管存在轻微的差异 ,测试结果与仿真结论基本上保持一致。这种对比表明,尽管考虑到实验和模拟中可能存在的误差 ,研究的总体结论仍然是可靠的 。04讨论随着活塞数量的增加,搅动损失呈现先增大后减小的趋势,不过 ,值得指出的是 ,目前工程实践中广泛采用的七种活塞泵尚未被充分研究。为了确保七柱塞泵和九柱塞泵的排量相同 ,可以通过调整活塞直径(d)、活塞孔节圆半径(R)和斜盘角(γ)来实现  。按照前述方法对七种不同参数的活塞泵进行了CFD模拟研究,以获得相同排量下不同泵的搅动损失扭矩结果 。结果表明,在相同排量情况下,七柱塞泵的搅动损失比九柱塞泵更大。进一步的研究发现 ,活塞直径(d) 、活塞孔节圆半径(R)和斜盘角(γ)这三个参数中,节圆半径(R)对搅动损失的影响最为显著。虽然七种活塞泵的角速度(ω)相同  ,但线速度(vp)随着节圆半径(R)的增大而增加了28.5%  。这可以根据方程得出 ,单个活塞的压力阻力与线速度(vp)的平方成正比 。因此 ,节圆半径(R)的增加会显著影响搅动损失 ,这一发现强调了节圆半径(R)在影响搅动损失方面的重要性。结论该研究主要以CFD模拟为手段 ,探究活塞数量与搅动损失之间的关系 。为了验证CFD模拟的可行性 ,还构建了搅动损失试验台,并对具有相同排量的七活塞泵和九活塞泵的搅动损失进行了比较 。通过对仿真和实验结果的深入分析 ,当转速相同时 ,活塞数量的增加会导致搅动损失扭矩先增大后减小的趋势,而六活塞轴向柱塞泵表现出最大的搅动损失扭矩。这一现象的主要原因在于,随着活塞数量的增加,水动力阴影效应逐渐显现 ,从而在一定程度上减少了搅动损失 。研究发现,空化现象有助于减少搅拌损失 ,尤其是在高速条件下 。而轴向柱塞泵的汽蚀区域主要分布在活塞周围,随着转速的增加 ,汽蚀现象变得更加显著。在相同排量情况下,九活塞泵的搅动损失明显小于七活塞泵,在相同活塞数量 、相同排量的前提下 ,活塞孔的节圆半径对搅动损失影响最大,通过减小活塞孔的节圆半径 ,可以显著降低搅动损失 。尽管研究结果对轴向柱塞泵的结构设计和选型提供了有价值的指导,但在建立CFD仿真模型的过程中 ,仍未充分考虑缸体对实际泵的影响 ,以及活塞伸出长度的差异 。因此 ,在今后的研究中 ,需要考虑更多影响因素,如缸体和活塞伸出长度等,以保障研究课题的连续性和可靠性。