机床与液压

作者：王永权，尹洋

单位：西华大学机械工程学院；西华大学机械工程学院

关键词：孔入式液体静压轴承;CFD仿真;正交试验;BP神经网络

基金：四川省科技厅重点研发项目（2017GZ0356）； 西华大学研究生教育质量工程项目（YTD202302；YKC202412；YAL202502）

针对孔入式液体静压轴承在多物理场耦合工况下温升预测精度不足及参数作用机制不明确的问题，提出一种融合CFD仿真、正交试验与BP神经网络的多尺度分析方法，旨在揭示关键参数的交互作用规律，实现复杂工况下的性能快速预测与优化。为此建立轴承油膜三维流场数学模型，通过数值模拟获取不同参数组合下的承载力、质量流量及温升数据；设计四因素四水平正交试验，结合极差分析量化主轴转速、供油压力、供油温度及油膜偏心率对性能指标的敏感性；基于正交试验样本构建四输入单输出的BP神经网络预测模型，通过数据归一化、隐含层节点优化及L-M算法训练等提升模型泛化能力；搭建试验系统平台测量轴承油膜温升。结果表明：主轴转速对温升影响最显著；构建的BP模型预测误差低于5%，供油压力每提升1 000 Pa可补偿转速1 r/min引起的温升，且供油温度在低压工况下易引发超线性温升效应；仿真及预测值与实际值的最大误差低于10%，证实了所提方法的准确性。

来源：2025年第20期

《机床与液压》期刊编辑部

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