滑动轴承中模拟瞬态磨损和摩擦的新型热磨损模拟方法

《Lubricants》：Novel Thermal Wear Simulation Approach to Model Transient Wear and Friction in Sliding Bearings

　　

磨损发生在滑动轴承中，因为这些轴承通常在重载应用中处于混合摩擦条件下运行。多年来，这促使了磨损模拟的发展，以预测滑动轴承中的磨损演变。作为磨损演变的一部分，轴承表面形貌发生变化，并且由于温度升高，轴承间隙发生变化。为了进行真实的磨损预测，必须同时考虑表面形貌变化和热效应。然而，现有的磨损模拟在混合摩擦期间未能准确考虑热效应。诸如局部和瞬态温度升高以及热膨胀等效应会改变轴承接触条件（间隙），从而影响磨损演变。由于这些效应未被准确建模，因此使用当前方法进行滑动轴承的真实磨损预测仍然具有挑战性。因此，本文通过局部和瞬态建模轴承温度与间隙变化，扩展了磨损模拟。其新颖之处在于能够在磨损演变过程中同时考虑瞬态热变化和表面形貌变化。这使得能够更真实地预测滑动轴承中的磨损发展，并可用于评估轴承设计中的磨损安全性。该热磨损模拟通过从径向滑动轴承试验台获得的摩擦扭矩、轴承温度和磨损体积的实验测量结果进行了验证。

**论文解读：滑动轴承中瞬态磨损与摩擦的新型热磨损模拟方法**

**研究背景与问题**
滑动轴承在重载应用中（如重型卡车发动机轴承、风力涡轮机齿轮箱行星齿轮轴承及船舶推进系统尾管轴承）常承受高载荷与低转速，导致混合摩擦（Mixed Friction）状态。混合摩擦引发粗糙峰接触，产生热量和磨粒磨损，严重时甚至导致过热和粘着磨损，威胁轴承寿命。现有磨损模拟已能预测磨损演变，但存在两大不足：一是未准确考虑热效应，如局部瞬态温度升高和热膨胀对轴承间隙的影响；二是接触模型中的弹性因子（γ-factor）通常设为常数，忽略了表面形貌演变对接触计算的影响。这些局限导致磨损体积预测误差较大（20-30%），无法实现真实预测。因此，研究人员开展了本研究，旨在通过引入瞬态热有限元（FE）模型和改进接触模型，提升磨损模拟的准确性。论文发表在《Lubricants》。

**主要关键技术方法**
研究人员基于前期开发的等温磨损模拟工具，扩展了热磨损模拟方法。关键技术包括：使用商业软件AVL Excite Power Unit 2022 R1进行热弹流动力（TEHD）模拟，计算压力分布；利用Abaqus CAE 2019建立瞬态热FE模型，分别模拟轴和轴承-壳体组件的温度与热膨胀；采用Lijesh磨损模型，基于熵产率计算局部磨损率；引入弹性因子模型，通过试错法确定初始弹性因子，并在磨损过程中根据表面粗糙度局部更新γ-factor。所有模拟均基于径向滑动轴承试验台（具体规格见表2）进行验证，试验台可实现特定压力载荷和滑动速度。

**研究结果**
**3.1 温度预测验证**
通过实验1（高摩擦能量输入）验证瞬态热FE模型。结果显示，轴承温度随时间演变的平均最大绝对误差为1.5°C，周向温度分布最大偏差为1.2°C，表明该模型能准确预测时空温度变化。

**3.2 瞬态磨损特性**
实验2和3的摩擦扭矩与轴承温度演变显示，热磨损模拟成功捕捉了跑合期特征：初始摩擦扭矩峰值（实验3因更高比压和粗糙度而更显著），随后随表面粗糙度降低而减小，最终进入线性磨损阶段。模拟与实验的摩擦扭矩最大误差为6 Nm（实验2）和4 Nm（实验3），温度预测误差在可接受范围内。

**3.3 磨损预测验证**
通过触觉测量比较轴承轮廓与磨损体积。热磨损模拟预测的轴向磨损分布与实验吻合良好，最大磨损深度误差为13%（绝对偏差1.32 μm）。磨损体积预测方面，热模拟2误差为3.08%，热模拟3误差为6.73%，而等温模拟误差更大（实验3中热模拟比等温模拟精度提高37%）。这归因于热模拟考虑了热膨胀导致的间隙减小和接触区扩大，从而更准确地计算了磨损体积。

**总结与结论**
研究讨论指出，在重载低转速下，滑动轴承的混合摩擦导致磨损，而现有模拟忽略了瞬态热效应和接触模型参数变化。本研究通过集成瞬态热FE模型和局部弹性因子更新，扩展了等温磨损模拟。结论部分翻译如下：在重载应用中，滑动轴承可能经历低速高载荷，导致混合摩擦和磨损。为理解磨损行为，需使用迭代磨损模拟。提出的新颖扩展使模拟能够同时考虑瞬态热变化和表面形貌变化，从而更准确地预测滑动轴承的瞬态跑合特征和磨损体积。摩擦扭矩、轴承温度、磨损轮廓和磨损体积的平均预测误差低于5%，磨损体积预测精度较等温模拟提升约37%。本研究聚焦于磨粒磨损，未来应进一步验证高热输入下的粘着磨损机制。