Prediction of Mechanical Efficiency of Parallel-Axis Gear Pairs

润滑 润滑油 扭矩 机械 参数统计 非圆齿轮 功率(物理) 转速 材料科学 流体轴承 控制理论(社会学) 机械工程 计算机科学 数学 工程类 螺旋锥齿轮 物理 人工智能 统计 热力学 量子力学 控制(管理)
作者
Haijun Xu,Ahmet Kahraman,Neil Anderson,D. G. Maddock
出处
期刊:Journal of Mechanical Design [American Society of Mechanical Engineers]
卷期号:129 (1): 58-68 被引量:278
标识
DOI:10.1115/1.2359478
摘要

Abstract A computational model is proposed for the prediction of friction-related mechanical efficiency losses of parallel-axis gear pairs. The model incorporates a gear load distribution model, a friction model, and a mechanical efficiency formulation to predict the instantaneous mechanical efficiency of a gear pair under typical operating, surface, and lubrication conditions. The friction model uses a new friction coefficient formula obtained by using a validated non-Newtonian thermal elastohydrodynamic lubrication (EHL) model in conjunction with a multiple linear regression analysis. The load and friction coefficient distribution predictions are used to compute instantaneous torque/power losses and the mechanical efficiency of a gear pair at any given rotational position. Efficiency measurements from gear pairs having various gear designs and surface treatments are compared to model predictions. Mechanical efficiency predictions are shown to be within 0.1% of the measured values, indicating that the proposed efficiency model is accurate. Results of a parametric study are presented at the end to highlight the influence of key basic gear geometric parameters, tooth modifications, operating conditions, surface finish, and lubricant properties on mechanical efficiency losses.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
1秒前
1秒前
田様应助千里采纳,获得10
2秒前
3秒前
王皮皮完成签到 ,获得积分10
3秒前
ymx完成签到,获得积分10
4秒前
斧王发布了新的文献求助10
5秒前
玲玲玲发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
7秒前
orange完成签到,获得积分10
11秒前
西瓜完成签到 ,获得积分10
14秒前
14秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
14秒前
浮游应助Hathaway采纳,获得10
17秒前
17秒前
瘦瘦安梦发布了新的文献求助10
17秒前
Castiron发布了新的文献求助10
18秒前
殷勤的紫槐应助Kevin采纳,获得200
18秒前
21秒前
呆萌凝琴完成签到,获得积分20
21秒前
怕孤独的访云完成签到 ,获得积分10
22秒前
24秒前
27秒前
ding应助科研通管家采纳,获得10
27秒前
科研通AI6应助科研通管家采纳,获得10
27秒前
xxfsx应助科研通管家采纳,获得40
27秒前
bkagyin应助科研通管家采纳,获得10
27秒前
浮游应助科研通管家采纳,获得10
27秒前
kentonchow应助科研通管家采纳,获得100
27秒前
linjt应助科研通管家采纳,获得10
27秒前
赘婿应助科研通管家采纳,获得10
28秒前
情怀应助科研通管家采纳,获得10
28秒前
田様应助科研通管家采纳,获得10
28秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
28秒前
上官若男应助科研通管家采纳,获得10
28秒前
充电宝应助科研通管家采纳,获得10
28秒前
乐乐应助科研通管家采纳,获得10
28秒前
浮游应助科研通管家采纳,获得10
28秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Alloy Phase Diagrams 1000
Introduction to Early Childhood Education 1000
2025-2031年中国兽用抗生素行业发展深度调研与未来趋势报告 1000
List of 1,091 Public Pension Profiles by Region 901
Item Response Theory 600
Historical Dictionary of British Intelligence (2014 / 2nd EDITION!) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 物理化学 基因 遗传学 催化作用 冶金 量子力学 光电子学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5425995
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4539674
关于积分的说明 14169934
捐赠科研通 4457491
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2444602
邀请新用户注册赠送积分活动 1435484
关于科研通互助平台的介绍 1412955