Time-dependent reliability of spur gear system based on gradually wear process

• Autorzy: Zhu L. , Zhang Y. , Zhang R. , Zhang P.

Identyfikatory

DOI

10.17531/ein.2018.2.05

Warianty tytułu

PL

Zależna od czasu niezawodność układu przekładni zębatej jako funkcja procesu stopniowego zużycia

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

To study dynamic evolution law of mechanical reliability caused by wear, gear transmission system is taken as a research object. Considering the effect of clearance caused by wear on gear teeth load in double meshing area, the formula of dynamic distribution load which is undertaken by two adjacent teeth is deduced. And the distributed pressure and meshing speed, which should be taken into account while calculating gear wear, are obtained based on the Winkler surface model and principle of tooth mesh. Based on the Archard’s wear model, numerical simulation model for wear in spur gear is deduced, and the wear depth of each meshing points on teeth outline with different wear cycles are obtained. The calculation wear model is replaced with a surrogate model with Neural Network and Kriging method to overcome time-consuming defect. Random process model is integrated with the surrogate model, and dynamic reliability for nonlinear stochastic structure with unknown distribution characteristic is obtained with Neural Network-based Edgeworth series technique and four moment methods, which is compared with Kriging-based Monte Carlo simulation method. The computational efficiency and accuracy are also demonstrated.

PL

W artykule badano prawo dynamicznej ewolucji niezawodności mechanicznej powodowanej zużyciem na przykładzie układu przekładni zębatej. Na podstawie rozważań nad wpływem luzu powstałego na skutek zużycia na obciążenie zębów przekładni w obszarze podwójnych zazębień, wyprowadzono wzór na dynamiczny rozkład obciążeń przyjmowanych przez pary sąsiadujących zębów. Rozłożone naciski i prędkość zazębiania, które należy uwzględnić przy obliczaniu zużycia przekładni, otrzymano na podstawie modelu powierzchniowego Winklera oraz zasady zazębienia. W oparciu o model zużycia Archarda, wyprowadzono numeryczny model symulacyjny zużycia w przekładni zębatej oraz obliczono głębokość zużycia każdego z punktów zazębienia na zarysie zębów przy różnych cyklach zużycia. Aby uniknąć problemu czasochłonności, obliczeniowy model zużycia zastąpiono modelami zastępczymi bazującymi na sieci neuronowej i metodzie krigingu. Model procesu losowego zintegrowano z modelem zastępczym, a dynamiczną niezawodność dla nieliniowej struktury stochastycznej o nieznanej charakterystyce rozkładu uzyskano za pomocą techniki serii Edgeworth opartej na sieci neuronowej oraz metody czterech momentów, którą porównano z metodą symulacji Monte Carlo opartą na krigingu. Wykazano także wydajność obliczeniową i dokładność omawianej metody.

Słowa kluczowe

EN

reliability; gear; time-dependent; wear; gradually

PL

niezawodność; koło zębate; zależność od czasu; zużycie; stopniowy

• Wydawca: Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne
• Czasopismo: Eksploatacja i Niezawodność
• Rocznik: 2018
• Tom: Vol. 20, no. 2
• Strony: 207--218
• Opis fizyczny: Bibliogr. 27 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Zhu L.

• School of Mechanical and Automotive Engineering Zhaoqing University Zhaoqing Avenue, Duanzhou District, Zhaoqing, Guangdong, 526061, P.R. China
• School of Mechanical Engineering and Automation Northeastern University NO. 3-11, Wenhua Road, Heping District Shenyang, Liaoning, 110819, P.R. China

autor

Zhang Y.

• School of Mechanical and Automotive Engineering Zhaoqing University Zhaoqing Avenue, Duanzhou District, Zhaoqing, Guangdong, 526061, P.R. China
• Institute of Equipment Reliability Shenyang University of Chemical Technology NO. 11 Road, Economic and Technical Development Zone Shenyang, Liaoning, 110142, P.R. China

autor

Zhang R.

• School of Mechanical Engineering and Automation Northeastern University NO. 3-11, Wenhua Road, Heping District Shenyang, Liaoning, 110819, P.R. China

autor

Zhang P.

• Guangxi Research Institute Mechanical Industry NO. 5, Chuangxin Road, Xixiang tang District Nanning, Guangxi, 530000, P.R. China

Bibliografia

• 1. Amarnath M, Sujatha C, Swarnamani S. Experimental studies on the effects of reduction in gear tooth stiffness and lubricant filmthickness in a spur geared system. Tribology International 2009, 42: 340-352, https://doi.org/10.1016/j.triboint.2008.07.008.
• 2. Andersson S. Partial EHD theory and initial wear of gears, Stockholm: Royal Institute of Technology, 1975.
• 3. Archard J F. Contact and rubbing of flat surfaces. Journal of applied physics 1953, 24(8): 981-988, https://doi.org/10.1063/1.1721448.
• 4. Brandão J A, Martins R, Seabra J H O, Castro M J D. An approach to the simulation of concurrent gear micropitting and mild wear. Wear 2015, 324-325: 64-73, https://doi.org/10.1016/j.wear.2014.12.001.
• 5. Devooght J, Smidts C. Probabilistic reactor dynamics. I: The theory of continuous event trees. Nuclear science and engineering 1992, 111(3): 229-240, https://doi.org/10.13182/NSE92-A23937.
• 6. Dhanasekaran S, Gnanamoorthy R. Gear tooth wear in sintered spur gears under dry running conditions. Wear 2008, 265: 81-87, https://doi.org/10.1016/j.wear.2007.08.025.
• 7. Dugan J B, Bavuso S J, Boyd M A. Dynamic fault-tree models for fault-tolerant computer systems. Reliability, IEEE Transactions on 1992, 41(3): 363-377.
• 8. Flodin A. Wear of spur and helical gears, Stockholm: Royal Institute of Technology, 2000.
• 9. Flodin A, Andersson S. Simulation of mild wear in spur gears. Wear 1997, 207(1): 16-23, https://doi.org/10.1016/S0043-1648(96)07467-4.
• 10. Gomes H M, Awruch A M. Comparison of response surface and neural network with other methods for structural reliability analysis. structural safety 2004, 26(1): 49-67.
• 11. Hashim M, Yoshikawa H, Matsuoka T, Yang M. Considerations of uncertainties in evaluating dynamic reliability by GO-FLOW methodology - example study of reliability monitor for PWR safety system in the risk-monitor system. Journal of Nuclear Science and Technology 2013, 50(7): 695-708, https://doi.org/10.1080/00223131.2013.790304.
• 12. Johnson K L. CONTACT MECHANICS, Cambridge University Press, Cambridge, 1985.
• 13. Li X-T, Tao L-M, Jia M. A Bayesian networks approach for event tree time-dependency analysis on phased-mission system. Eksploatacja i Niezawodnosc – Maintenance and Reliability 2015; 17 (2): 273–281, http://dx.doi.org/10.17531/ein.2015.2.15.
• 14. Onishchenko V. Tooth wear modeling and prognostication parameters of engagement of spur gear power transmissions. Mechanism and Machine Theory 2008, 43: 1639-1664, https://doi.org/10.1016/j.mechmachtheory.2007.12.005.
• 15. Põdra P. FE Wear Simulation of Sliding Contacts, Stockholm: Royal Institute of Technology, 1997.
• 16. Park D, Kahraman A. A surface wear model for hypoid gear pairs. Wear 2009, 267(9): 1595-1604, https://doi.org/10.1016/j.wear.2009.06.017.
• 17. Po˜dra P, Andersson S r. Wear simulation with the Winkler surface model. Wear 1997, 207: 79-85, https://doi.org/10.1016/S0043-1648(96)07468-6.
• 18. Tan X H, Bi W H, Hou X L, Wang W. Reliability analysis using radial basis function networks and support vector machines. Computers and Geotechnics 2011, 38(2): 178-186, https://doi.org/10.1016/j.compgeo.2010.11.002.
• 19. Tombuyses B, Devooght J. Solving Markovian systems of O.D.E. for availability and reliability calculations. Reliability Engineering & System Safety 1995, 48: 47-55, https://doi.org/10.1016/0951-8320(94)00065-V.
• 20. Volovoi V. Modeling of system reliability Petri nets with aging tokens. Reliability Engineering & System Safety 2004, 84(2): 149-161, https://doi.org/10.1016/j.ress.2003.10.013.
• 21. Wang S R, Yan Y T, Ding J Y. Experimental Study on Mesh-wear of Involute Spur Gears. Journal of Northeastern University(Natural Science) 2004, 25(2): 146-149.
• 22. Wang Z, Xie L Y. Time-Dependent Reliability Theory and Method of Mechanical Component, Science Press, Beijing, 2012.
• 24. Zhang K X, Hu P, Zhang Y M. Numerical Calculation of Meshing Stiffness Based on Precise Modeling of Involute Gear. Machinery Design & Manufacture 2013, (2): 66-73.
• 25. Zhang Y M, Wen B C, Liu Q L. First passage of uncertain single degree-of-freedom nonlinear oscillators. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering 1998, 165(1-4): 223-231, https://doi.org/10.1016/S0045-7825(98)00042-5.
• 26. Zhang Y M, Wen B C, Liu Q L. Reliability sensitivity for rotor-stator systems with rubbing. Journal of Sound and Vibration 2003, 259(5): 1095-1107, https://doi.org/10.1006/jsvi.2002.5117.
• 27. Zhu Z F, Du X P. Reliability Analysis With Monte Carlo Simulation and Dependent Kriging Predictions. Journal of Mechanical Design 2016, 138(12): 121403, https://doi.org/10.1115/1.4034219.
• 28. Żurowski , Brzózka K, Górka B. Analysis of surface layers and wear products by Mössbauer spectral analysis, Wear 2013, 297: 958-965, https://doi.org/10.1016/j.wear.2012.10.012.

Uwagi

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2018).