where Qi is the oil leakage at each crank angle, Vd means the dis- placed volume of the cylinder, &˙ is the angular speed of crankshaft, Pi  is the friction loss at each crank angle。

To gain more samples which can provide robust statistics, we design two orthogonal experiment L(2 × 49) + L(2 × 49), the case 1–32 are designed according to the Table 2, the case 33–64 are also designed with the Table 2, while the level 1 is changed to level 4, the level 2 is changed to level 3。 The orthogonal experiment is shown in Table 4。 Asperity contact always appears in the lubrica- tion, while this phenomenon needs to avoid in the bearing design。论文网

Compared with the case 64, the hydrodynamic friction power loss of the case 33 is greater due to the higher oil viscosity and the higher surface roughness。摘要: 连杆动态润滑分析是一个非常复杂的问题。某些因素直接影响润滑油的粘度，如间隙、供油孔，轴承的弹性模量、表面粗糙度、供油压力、发动机转速和轴承宽度。在本文中，有十个指标将作为输入参数对轴承性能的评估：最小油膜厚度（MOFT）、摩擦损失、最大油膜压力（MOFP）和润滑油的平均泄漏量（OLK）等，且将两正交实验相结合以确定轴承承载性能的影响因素。去除影响不明显的变量后，采用逐步回归法建立回归模型，并且最重要的两个变量作为每个模型进行响应面分析的输入。最后，支持向量机（SVM）用来识别接触面的粗糙度。与支持向量机模型相比，该粒子群优化算法的支持向量机（PSO–SVM）可以更精确地检测粗糙面接触的情况，特别是样品附近的分界线。在今后的工作中，更多的统计学计算机软件将应用于摩擦学分析。

关键词： 连杆； 逐步回归； 动态润滑； 正交试验； 支持向量机（SVM）

1。简介

据估计，柴油发动机的机械摩擦损失约占燃料燃烧总能量的10%，其中大约40–55%的摩擦损失是由于动力缸系统造成的。其余损失，活塞为25–47%，活塞环组为28–45%，连杆轴承为18–33%[1]，所以连杆也是发动机摩擦损失的主要部件。连杆作为活塞和曲柄销之间的重要部件，通过杆、螺帽、螺栓、连杆大头轴承与小端衬套装配在发动机上。由于复杂的动载荷和表面摩擦运动，使连杆成为发动机部件中承受摩擦应力最大的部件之一。为了解决这个重要的问题，连杆就必须要有好的润滑性能。文献综述

轴承是最重要的也是最难的设计元素，之所以最难设计是因为气缸压力和动态平衡导致轴承载荷的多变性。根据文献回顾，在过去的二十年中，许多文章都阐述了关于连杆轴承的研究。由于柔性变形的重要性和影响润滑的因素太多，经典的流体动力润滑模型逐渐发展成为弹性流体动力润滑模型（EHD）或热弹流润滑模型（TEHD），几乎所有的影响性能的参数都被研究了。Fantino等人[2,3]研究了一个关于大端轴承上的弹性汽车连杆的油膜特性变形的影响。Fantino和Frêne[4]研究了汽油发动机和柴油发动机在同一润滑情况下的影响，但不能做出关于负载和速度的其他参数的影响的结论，他还注重连杆大头端轴承的MOFT的粘度对润滑的影响。Aitken[5,6]发现一个关于弹性流体动力参数的结论，其表明了在每分钟100–700转情况下MOFT减少的范围。一个更加完整的涉及负荷、发动机转速，轴承刚度的润滑参数的研究也被报道了，Okamoto等人[7]报道了轴承长度和壳体刚度对连杆大头端轴承的影响。结果表明，由于负载能力的降低，轴承长度的减少对MOFT和最大压力有很大的影响。

因为影响润滑性能的参数太多，所以很难得到全面的信息，要克服这一困难，需要做许多实验以便对轴承性能进行评估。因为影响润滑性能的参数太多，所以很难得到全面的信息，要克服这一困难，需要做许多实验以便对轴承性能进行评估。为了减少实验实施的次数，需要研究最新的实验实施方法。Francisco[8]利用实验设计的方法，分析连杆大头端轴承的运转状态，目前工作的主要目的是确定影响轴承性能的因素。Smith[9]使用实验设计（DOE）的设计方法优化活塞环组。结果表明，这种改进的设计，可以实现减少57%的油环损耗，同时减少39%的向上油流量。Johansson[10]用实验来评估缸套——活塞环的接触摩擦，证明了基于实验设计的动态粘度，速度和接触压力的相互作用下的摩擦试验机可以在一个实验中研究。除了对实验设计的研究，许多研究者开始使用实验设计与智能算法相结合，分析问题。Ko[11]应用人工神经网络和田口方法用以考虑加工性的金属塑性成形的预成形设计。Papadopoulos[12]将实验设计与人工神经网络相结合，用矩阵固相分散法测定鱼中的氯化化合物，实验结果表明，其所提出的软计算策略对得出准确结果是非常有用和高效的。Benardos[13]预测了采用神经网络与田口方法的实验设计，即控制数控加工中心铣面的表面粗糙度。根据正交试验设计法的原理检测数据，并将此训练和网络性能测试的数据在数控铣床上进行了验证。Hao[14]分析了应用人工神经网络和正交实验条件下复合土钉墙变形的参数敏感性，25套测试的目的是用来分析影响复合土钉墙水平位移的最大值因素的敏感性。Chang[15]提出了一种系统的和具有成本效益的最小实验运行过程优化的方法，所有的优化是基于神经网络模型和正交阵列，所提出的方法是一种有效的和经济的工艺优化解决方案。来自~优尔、论文|网www.youerw.com +QQ752018766-