| Аннотация |
При эксплуатации, износ подшипниковых узлов трения и их разрушение приводят к простоям в работе оборудования и дорогостоящему ремонту, что сокращает межремонтный ресурс и надежность работы подшипников. Также значительные расходы обусловлены недооценкой значимости проблем износостойкости и долговечности подшипниковых узлов, как на этапе эксплуатации, так и на этапе разработки защитных пластичных смазочных материалов с высокими триботехническими характеристиками, с рациональным составом основных компонентов и концентрацией функциональных присадок.
При работе подшипников в среде смазочных материалов, в зоне контактного взаимодействия трибосистемы «вал – втулка (вкладыш)», возникает сложный многофакторный процесс взаимодействия: трения, износа, адгезии, деформации, разрушения, на соотношение величин которых влияют физико-механические, химические, тепловые, релаксационные свойства контактирующих материалов, контактные напряжения, смазка, частота оборотов, температура и т.д.
Таким образом, решение задачи разработки и выбора смазочных материалов для увеличения межремонтного ресурса подшипниковых узлов, оказывается затруднено из-за огромного количества эмпирических параметров трибологических систем, изменяющихся с течением времени, при различных условиях эксплуатации.
Решение такой сложной многофакторной задачи стало возможно на этапе стремительного развития в России сквозных цифровых технологий, с использованием современных полностью автоматизированных машин трения, таких как MFT- 5000, снабженных датчиками контроля и управления, сбора большого количества эмпирических параметров трибологических систем, использования новых методов анализа больших массивов данных (Big Data).
Организация и проведение длительных трибологических испытаний пар трения контактирующих деталей в среде смазочных материалов (трибосистем), моделирующих реальные промышленные условия эксплуатации подшипниковых узлов, позволяют прогнозировать кинетику изменения их эксплуатационных свойств и ресурс подшипника.
Цель данной работы заключается в разработке пластичных импортозамещающих смазочных материалов с высокими триботехническими характеристиками на базе отечественных сырьевых компонентов и функциональных присадок для увеличения межремонтного ресурса подшипниковых узлов с применением анализа больших данных.
Ожидаемая научная новизна:
1. Впервые будут разработаны пластичные импортозамещающие смазочные материалы для подшипниковых узлов трения на базе отечественных сырьевых компонентов и функциональных присадок, обладающих повышенными триботехническими характеристиками с целью увеличения межремонтного ресурса подшипников.
2. Впервые будут установлены фундаментальные закономерности между трением, износом, структурно- и механохимическими превращениями в пластичных смазочных материалах в зоне контактного взаимодействия поверхностей подшипниковых узлов с помощью применения современных физических методов исследования.
3. Впервые на мировом уровне будут разработаны новые физические и цифровые модели, а также алгоритм цифровых двойников, имитирующие процессы износа подшипникового трибоузла в среде смазочных материалов для проектирования, исследования и оптимизации трибосистем с использованием уникального научного оборудования MFT-5000 и применения современных методов обработки больших массивов данных Big Data.
4. Впервые будет создана новая методология управления структурно-механохимическим состоянием и свойствами контактирующих пар трения «вал – втулка (вкладыш)» при испытании в пластичном смазочном материале на основании разработанных физических и цифровых моделей.
5. Впервые будут установлены фундаментальные закономерности между реологическими и трибологическими свойствами пластичных смазочных материалов в зависимости от режимов нагружения и условий эксплуатации подшипниковых трибоузлов.
Реализация Проекта будет важной и значимой для решения задач социально-экономического развития Санкт- Петербурга.
|
| Приоритеты научно-технического развития |
а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта;
|
