基于多壓力變溫實(shí)驗(yàn)的缸套-活塞環(huán)摩擦因數(shù)預(yù)測(cè)研究*

馬 軒 王 哲 劉曉日

(1.河北工業(yè)大學(xué)能源與環(huán)境工程學(xué)院 天津 300401；2.清華大學(xué)天津高端裝備研究院 天津 300300)

在內(nèi)燃機(jī)的摩擦損失中，僅活塞環(huán)-缸套摩擦副所產(chǎn)生的摩擦損失即可占20%～30%[1]，是內(nèi)燃機(jī)最主要的一項(xiàng)機(jī)械損失。隨氣缸內(nèi)的燃燒以及活塞環(huán)和缸套的運(yùn)動(dòng)摩擦過(guò)程，活塞環(huán)接觸范圍內(nèi)缸套的溫差能達(dá)到50 ℃以上的高溫跨度[2-3]，且隨活塞沿氣缸軸向從上止點(diǎn)至下止點(diǎn)的工作過(guò)程，在溫度變化的同時(shí)也伴隨著快速的壓力變化。因此整合內(nèi)燃機(jī)工作過(guò)程中溫度、壓力及潤(rùn)滑油性能參數(shù)變化，建立缸套-活塞環(huán)摩擦因數(shù)預(yù)測(cè)模型，對(duì)于降低該摩擦副的摩擦損失具有重要意義。

已有研究表明，在缸套-活塞環(huán)摩擦副中，缸套的溫度對(duì)活塞環(huán)摩擦功耗的影響較為顯著?；跐?rùn)滑油溫度等于缸套溫度且為定值的假設(shè)，WOLFF[4]和RAHMANI等[5]分別在實(shí)驗(yàn)中設(shè)定不同的缸套溫度，研究了溫度對(duì)活塞環(huán)摩擦功耗的影響，結(jié)果表明缸套或潤(rùn)滑油溫度偏低時(shí)活塞環(huán)流體摩擦功耗較顯著，而高溫時(shí)流體摩擦功耗降低，粗糙接觸摩擦功耗顯著增加。同時(shí)，相關(guān)研究也表明，摩擦熱量會(huì)造成潤(rùn)滑油黏度和密度降低[6-7]，并且在摩擦過(guò)程中油膜厚度隨溫度升高而減小，使得微凸峰接觸數(shù)量增多，局部溫升增大，從而加劇摩擦功耗[8]。

目前內(nèi)燃機(jī)缸套-活塞環(huán)系統(tǒng)的摩擦磨損改良，主要從潤(rùn)滑油性能、表面改性、動(dòng)力學(xué)特性等方面展開(kāi)[9]。而缸套-活塞環(huán)摩擦副在摩擦過(guò)程中存在多種物質(zhì)的相互作用，包含實(shí)際工況的溫度、壓力以及摩擦表面的紋理與涂層處理[10-11]和潤(rùn)滑油黏度、添加劑作用[12]等，在眾多條件的影響下，很難以線性的數(shù)學(xué)方法描述該摩擦副的摩擦性能與各種影響因素之間的作用關(guān)系。所以本文作者擬通過(guò)實(shí)驗(yàn)的方法模擬內(nèi)燃機(jī)工況，采集摩擦性能數(shù)據(jù)并構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練以實(shí)現(xiàn)摩擦因數(shù)的預(yù)測(cè)。

BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[13]，通過(guò)信號(hào)前向計(jì)算和誤差反向傳播修正以及儲(chǔ)存大量無(wú)需事先描述的輸入-輸出映射關(guān)系，具有良好的線性和非線性映射能力，目前在多因素復(fù)雜系統(tǒng)的預(yù)測(cè)問(wèn)題上已取得了良好的效果。NIU等[14]整合跑道表面狀況和輪胎狀況提出了一種移動(dòng)式天氣-跑道-輪胎的傳感器系統(tǒng)來(lái)估計(jì)摩擦因數(shù)，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出(估計(jì)摩擦因數(shù))與相關(guān)模型相關(guān)聯(lián)，以預(yù)測(cè)飛機(jī)剎車時(shí)輪胎與跑道之間的摩擦因數(shù)。RIBEIRO等[15]采用時(shí)延神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(TDNN)檢測(cè)橫向力激勵(lì)下的道路摩擦因數(shù)，并基于真實(shí)車輛模型進(jìn)行了驗(yàn)證。TODOROVIC等[16]提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的四驅(qū)車摩擦勢(shì)預(yù)測(cè)模型，可以同時(shí)預(yù)測(cè)縱向和橫向激勵(lì)下的摩擦勢(shì)。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和摩擦屬性的結(jié)合上，目前已取得了較好的成果，但是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法應(yīng)用在內(nèi)燃機(jī)缸套-活塞環(huán)摩擦副上，預(yù)測(cè)摩擦因數(shù)和接觸面溫度、載荷等因素的關(guān)系和摩擦因數(shù)變化趨勢(shì)，相關(guān)研究尚不多見(jiàn)。

本文作者以內(nèi)燃機(jī)系統(tǒng)的缸套-活塞環(huán)的摩擦因數(shù)為輸出參數(shù)，摩擦接觸溫度、接觸壓力以及潤(rùn)滑油黏度為輸入?yún)?shù)，構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果和模型預(yù)測(cè)結(jié)果，驗(yàn)證了所構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型可以準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)缸套-活塞環(huán)的摩擦因數(shù)，為內(nèi)燃機(jī)摩擦性能預(yù)測(cè)及改進(jìn)提供了新的思路。

1 實(shí)驗(yàn)部分

1.1 實(shí)驗(yàn)材料及實(shí)驗(yàn)裝置

內(nèi)燃機(jī)系統(tǒng)中，缸套與第一道活塞環(huán)之間的摩擦工況最為惡劣，所以摩擦副材料采用原廠生產(chǎn)的某型號(hào)柴油機(jī)的缸套以及對(duì)應(yīng)的第一道活塞環(huán)，并切割成實(shí)驗(yàn)所需尺寸。潤(rùn)滑油選擇重型柴油機(jī)常用的15W-40潤(rùn)滑油。

采用SRV高溫摩擦磨損試驗(yàn)機(jī)(見(jiàn)圖1)可對(duì)多種摩擦副進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，輸出的摩擦因數(shù)曲線能夠直觀反映出摩擦副及潤(rùn)滑油的摩擦學(xué)性能[17]。文中通過(guò)SRV高溫摩擦磨損試驗(yàn)機(jī)模擬缸套-活塞環(huán)摩擦副之間的往復(fù)式運(yùn)動(dòng)。

1.2 實(shí)驗(yàn)條件

根據(jù)該型柴油機(jī)在實(shí)際工作中的額定工況參數(shù)設(shè)置實(shí)驗(yàn)條件。在柴油機(jī)的實(shí)際工況中，當(dāng)活塞達(dá)到上止點(diǎn)后曲軸轉(zhuǎn)角為9°時(shí)，缸套-活塞環(huán)摩擦副達(dá)到最大接觸壓力16.82 MPa，此時(shí)接觸溫度達(dá)到190 ℃?；谝陨蠗l件，在300～1 500 N壓力區(qū)間內(nèi)設(shè)置5組定壓變溫實(shí)驗(yàn)(見(jiàn)表1)，其中設(shè)置1 220 N對(duì)應(yīng)16.82 MPa的上止點(diǎn)工況載荷。

如表2所示，變溫實(shí)驗(yàn)設(shè)置初始溫度為室溫，在初期磨合過(guò)程中逐漸施加載荷至指定值，并穩(wěn)定溫度為30 ℃，然后利用加熱模組開(kāi)始均勻加熱，使摩擦試件的溫度由初始溫度按4.25 ℃/min速率均勻變化至200 ℃。實(shí)驗(yàn)中設(shè)置溫度加熱上限為200 ℃，作為模型構(gòu)建的輸入?yún)?shù)時(shí)僅取到190 ℃，主要因?yàn)樵跍y(cè)試潤(rùn)滑油黏度隨溫度的變化時(shí)，由于實(shí)驗(yàn)設(shè)備限制，溫度上限難以達(dá)到200 ℃的要求。通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試了不同預(yù)設(shè)壓力下摩擦因數(shù)隨于溫度的變化，以及15W-40潤(rùn)滑油在0～190 ℃之間的黏度變化曲線。

表2 實(shí)驗(yàn)基本參數(shù)

1.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

圖2展示了不同載荷下摩擦因數(shù)隨溫度(20～190 ℃)的變化關(guān)系?？梢钥闯?，載荷為4.14 MPa時(shí)，摩擦因數(shù)整體在0.14～0.15之間波動(dòng)，呈現(xiàn)出較為穩(wěn)定的趨勢(shì)，主要原因在于載荷較小，摩擦副之間的粗糙峰接觸較少，此時(shí)的摩擦狀態(tài)為油膜流體摩擦，其摩擦因數(shù)主要由潤(rùn)滑油性質(zhì)決定；載荷為8.27 MPa時(shí)，摩擦因數(shù)曲線隨溫度增加呈現(xiàn)出先升后降的趨勢(shì)，且在95 ℃時(shí)摩擦因數(shù)達(dá)到最大值0.163；當(dāng)載荷為12.41、16.82、20.48 MPa時(shí)，摩擦因數(shù)曲線變化規(guī)律比較接近，均在65～75 ℃溫度區(qū)間摩擦因數(shù)達(dá)到最大值，且最大值穩(wěn)定在0.156，然后隨溫度進(jìn)一步升高，摩擦因數(shù)值由上升趨勢(shì)轉(zhuǎn)變?yōu)橄陆?。?6.82 MPa工況實(shí)驗(yàn)為例，潤(rùn)滑油黏度由30 ℃時(shí)的0.233 5 Pa·s降低至99 ℃時(shí)的0.014 6 Pa·s，此時(shí)黏度已達(dá)到一較低值，油膜黏度的變化對(duì)摩擦因數(shù)影響較小，粗糙峰接觸情況漸趨穩(wěn)定；同時(shí)，潤(rùn)滑油中所含的極壓添加劑在較高溫度和載荷下，與金屬反應(yīng)并在粗糙峰表面生成剪切應(yīng)力較低的化學(xué)反應(yīng)膜，從而減少粗糙峰的直接接觸[18]；并且隨著摩擦溫度上升，粗糙峰位置的局部溫度較高，金屬塑性增強(qiáng)、材料軟化且出現(xiàn)一定的氧化現(xiàn)象[19]，這些現(xiàn)象的產(chǎn)生起到了一定的減摩作用，從而導(dǎo)致摩擦因數(shù)降低。

載荷變化對(duì)摩擦工況的影響較為復(fù)雜。對(duì)于一般情況下的滑動(dòng)摩擦，載荷增大時(shí)，摩擦阻力增大，而同時(shí)伴隨著微凸體接觸增加，即摩擦接觸面積增大。活塞環(huán)和缸套組成的摩擦副主要為彈性材料，其摩擦接觸面積S與摩擦副間的壓力Fn的2/3次方成正比[20]。并且在摩擦過(guò)程中，載荷增加使得接觸面積增加，進(jìn)而產(chǎn)生較大的塑性應(yīng)力和剪切力，并產(chǎn)生大量摩擦熱，摩擦反應(yīng)膜的形成最終導(dǎo)致摩擦因數(shù)進(jìn)一步降低。因而在隨著載荷增加時(shí)，摩擦因數(shù)的峰值最大為8.27 MPa工況的0.162 6，而隨著載荷繼續(xù)增加，其峰值降低，見(jiàn)表3。

表3 不同載荷下的摩擦因數(shù)峰值

圖3展示了潤(rùn)滑油黏度隨溫度的變化關(guān)系?？梢?jiàn)，潤(rùn)滑油黏度在30～80 ℃溫度區(qū)間內(nèi)呈現(xiàn)快速降低的趨勢(shì)，當(dāng)溫度高于100 ℃后，黏度降速趨緩，最終趨近于0.003 Pa·s。在摩擦過(guò)程中，機(jī)油黏度的影響區(qū)間主要在80 ℃以內(nèi)。

圖3 潤(rùn)滑油黏度隨接觸面溫度的變化

2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型

如圖4所示，Back Propagation(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱含層和輸出層構(gòu)成，輸入層設(shè)置摩擦接觸溫度、接觸載荷、潤(rùn)滑油黏度3個(gè)輸入單元；隱含層神經(jīng)元數(shù)目通常由經(jīng)驗(yàn)和測(cè)試確定，模型設(shè)置3個(gè)輸入單元，所以隱含層神經(jīng)元數(shù)量設(shè)置為9個(gè)；輸出層為對(duì)應(yīng)輸入?yún)?shù)下的缸套-活塞環(huán)摩擦因數(shù)。

圖4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

2.1 輸入值預(yù)處理

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)在導(dǎo)入模型前進(jìn)行歸一化，既可消除量綱的影響，也能夠提高模型的訓(xùn)練速度。當(dāng)某個(gè)輸入?yún)?shù)在某一區(qū)間內(nèi)呈現(xiàn)跨數(shù)量級(jí)的變化時(shí)，則在這一區(qū)間內(nèi)其對(duì)輸出參數(shù)的影響權(quán)重較大，預(yù)處理時(shí)進(jìn)行歸一化可有效提高模型訓(xùn)練的性能。將數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理的常用公式如下：

(1)

式中：Xi為變換后的變量；xi為輸入或輸出變量的原始數(shù)據(jù)；xmin為輸入數(shù)據(jù)中的最小值；xmax為輸入數(shù)據(jù)中的最大值。

經(jīng)歸一化處理后，輸入?yún)?shù)的原始數(shù)據(jù)由[xmin，xmax]變?yōu)閇0，1]。

在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中，從30～190 ℃溫度區(qū)間內(nèi)共提取出1 280組數(shù)據(jù)，其中70%作為訓(xùn)練集，15%作交叉檢驗(yàn)集，15%作為測(cè)試集。

2.2 訓(xùn)練算法的選擇

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的訓(xùn)練算法及傳遞函數(shù)采用Matlab軟件的Neural Network工具箱中的相關(guān)函數(shù)。輸入層和隱含層傳遞函數(shù)選用tansig函數(shù)，輸出層選用線性的purelin函數(shù)，訓(xùn)練算法擬采用梯度下降算法(traingd 函數(shù))和L-M算法(trainlm 函數(shù))，通過(guò)比較訓(xùn)練過(guò)程中2種算法的誤差下降速率來(lái)確定模型最終應(yīng)用的訓(xùn)練算法。

L-M算法類似于擬牛頓算法，主要根據(jù)下式修正網(wǎng)絡(luò)權(quán)值：

ωn+1=ωn-[JTJ+μJ]-1JTe

(2)

式中：ωn和ωn+1分別為修正前后的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值；J是包含誤差性能函數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值一階導(dǎo)數(shù)的雅克比矩陣。

當(dāng)μ=0時(shí)，L-M算法退化為擬牛頓法；當(dāng)μ值較大時(shí)，式(2)相當(dāng)于補(bǔ)償較小的梯度下降法。

圖5展示了2種算法在相同訓(xùn)練集參數(shù)下的誤差下降速度。采用梯度下降算法，經(jīng)過(guò)1 000次迭代，誤差尚未達(dá)到所設(shè)置的收斂精度；而L-M算法僅在43次計(jì)算之后即達(dá)到收斂精度。所以在模型中選用L-M算法作為實(shí)際應(yīng)用的訓(xùn)練算法。經(jīng)過(guò)以上分析，確定模型所選用算法如表4所示。

表4 預(yù)測(cè)模型的結(jié)構(gòu)參數(shù)

圖5 訓(xùn)練算法的誤差收斂性

2.3 模型預(yù)測(cè)與分析

經(jīng)過(guò)43次迭代訓(xùn)練，模型達(dá)到所設(shè)置的誤差收斂精度。運(yùn)行用時(shí)0.42 s，計(jì)算均方誤差MSE為9.331×10-7，表明所構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有較好的泛化效果。

圖6展示了在訓(xùn)練過(guò)程中所獲得的R回歸值。R值表示預(yù)測(cè)值和設(shè)定值的關(guān)系度，當(dāng)R值接近1時(shí)，表示預(yù)測(cè)值與設(shè)定參數(shù)具有較高的相關(guān)性。從圖中看，在訓(xùn)練集(Training)、交叉檢驗(yàn)集(Validation)以及測(cè)試集(Test)所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的綜合回歸分析中，R回歸值達(dá)到0.996 26，表明在訓(xùn)練與預(yù)測(cè)過(guò)程中，模型對(duì)各參數(shù)具有較高的處理能力。

圖6 預(yù)測(cè)模型回歸分析

圖7展示了測(cè)試集的5組數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)值和期望值的關(guān)系。測(cè)試集參數(shù)分別在5組不同載荷的實(shí)驗(yàn)結(jié)果中按每5 ℃取點(diǎn)，共180個(gè)采集點(diǎn)。從圖中不難看出，預(yù)測(cè)值與期望值的數(shù)據(jù)分布基本相同，該模型對(duì)摩擦因數(shù)的變化趨勢(shì)具有較好的預(yù)測(cè)性能。對(duì)5組數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)趨勢(shì)均和實(shí)驗(yàn)期望值的分布相符，均呈現(xiàn)出隨溫度增大而先升后降的趨勢(shì)。在輸入溫度大于150 ℃后，實(shí)驗(yàn)測(cè)得的摩擦因數(shù)呈現(xiàn)出波動(dòng)上升的趨勢(shì)，而在該溫度區(qū)間內(nèi)，預(yù)測(cè)值分布呈現(xiàn)為一段較為穩(wěn)定的曲線。綜合圖8中展示的誤差分布，結(jié)果表明在這一區(qū)間內(nèi)，相比較實(shí)驗(yàn)測(cè)定所存在的偶然性導(dǎo)致的摩擦因數(shù)波動(dòng)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可在保證誤差值的條件下做出較為穩(wěn)定的預(yù)測(cè)過(guò)程。

圖7 預(yù)測(cè)值與期望值對(duì)比

圖8 預(yù)測(cè)誤差分析

圖8中顯示出測(cè)試集中180組樣本數(shù)據(jù)的誤差分布，誤差值基本小于1%。在所有的誤差數(shù)據(jù)中，最大誤差為4.163%，最小為0.000 4%，誤差小于1%的數(shù)據(jù)共171組，除最大誤差外，預(yù)測(cè)結(jié)果較為精準(zhǔn)，基本滿足工程精度要求。

2.4 模型預(yù)測(cè)應(yīng)用

在30～190 ℃的溫度區(qū)間內(nèi)每隔0.5 ℃取點(diǎn)，在4.13～20.68 MPa的載荷區(qū)間內(nèi)每隔0.138 MPa(對(duì)應(yīng)實(shí)驗(yàn)壓力變化為10 N)取點(diǎn)，獲得321×121組數(shù)據(jù)，并根據(jù)溫度取點(diǎn)，在黏度實(shí)驗(yàn)輸出的黏溫曲線中取出對(duì)應(yīng)溫度的黏度值。以接觸面溫度、載荷、黏度為輸入，利用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，輸出一組321×121的關(guān)于接觸面溫度和載荷的摩擦因數(shù)預(yù)測(cè)值散點(diǎn)矩陣。

圖9所示為不同載荷和溫度下摩擦因數(shù)預(yù)測(cè)值散點(diǎn)矩陣的三維曲面?？梢钥闯?，沿載荷增加方向，摩擦因數(shù)呈現(xiàn)出先下降后穩(wěn)定的趨勢(shì)。當(dāng)載荷較小時(shí)，摩擦副的摩擦狀態(tài)為油膜流體摩擦，所以在30～190 ℃的溫度區(qū)間內(nèi)摩擦因數(shù)在0.145附近波動(dòng)。隨載荷逐漸增大，微凸體接觸加劇，摩擦接觸面逐漸進(jìn)入混合摩擦狀態(tài)，載荷對(duì)摩擦因數(shù)的影響增大。接觸面溫度低于100 ℃時(shí)，在同一溫度下，摩擦因數(shù)隨著載荷的初步上升而增大，然后在0.150～0.155的區(qū)間內(nèi)趨于穩(wěn)定。沿溫度增加方向，除在4 MPa附近的低載荷區(qū)間摩擦因數(shù)呈現(xiàn)較為穩(wěn)定的狀態(tài)，在其余的載荷區(qū)間內(nèi)，摩擦因數(shù)的預(yù)測(cè)值隨溫度增加均表現(xiàn)出先升后降的趨勢(shì)。圖9中摩擦因數(shù)整體預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)驗(yàn)結(jié)果較為吻合。

圖9 不同載荷和溫度下摩擦因數(shù)預(yù)測(cè)曲面

利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練僅需較少的時(shí)間，當(dāng)模型完成訓(xùn)練后，輸入?yún)?shù)可以即時(shí)完成預(yù)測(cè)參數(shù)的輸出，有效降低了計(jì)算成本。且機(jī)器學(xué)習(xí)方式的預(yù)測(cè)結(jié)果明顯優(yōu)于經(jīng)驗(yàn)公式或半經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算結(jié)果。因此，針對(duì)缸套-活塞環(huán)摩擦副實(shí)際工況的復(fù)雜過(guò)程，BP預(yù)測(cè)模型可有效解決在溫度、載荷、摩擦產(chǎn)熱以及潤(rùn)滑油性質(zhì)等多因素作用下確定摩擦因數(shù)的問(wèn)題，在內(nèi)燃機(jī)摩擦副摩擦性能預(yù)測(cè)方面具有廣闊的應(yīng)用前景，也為該領(lǐng)域的進(jìn)一步研究提供了新的方法和思路。

3 結(jié)論

通過(guò)對(duì)缸套-活塞環(huán)摩擦副在不同定壓力下進(jìn)行變溫實(shí)驗(yàn)，并構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以接觸面溫度、載荷、潤(rùn)滑油黏度作為輸入，預(yù)測(cè)了對(duì)應(yīng)的摩擦因數(shù)。得出主要結(jié)論如下：

(1)當(dāng)缸套-活塞環(huán)摩擦副的接觸面載荷較低，處于4 MPa附近時(shí)，接觸面接近油膜流體摩擦狀態(tài)，其摩擦因數(shù)較低，此時(shí)溫度變化以及伴隨的潤(rùn)滑油黏度變化對(duì)摩擦因數(shù)的影響較小。當(dāng)摩擦副接觸面載荷上升至8 MPa，微凸體接觸加劇，隨著載荷進(jìn)一步增加，摩擦因數(shù)的變化趨于穩(wěn)定。

(2)載荷大于8 MPa的摩擦因數(shù)曲線均表現(xiàn)出在溫度升高初期摩擦因數(shù)明顯增加的趨勢(shì)，主要原因?yàn)?5W-40型潤(rùn)滑油的黏度在溫度從室溫升高至80 ℃過(guò)程中迅速降低，對(duì)摩擦性能的影響較大。當(dāng)溫度逐漸升高至100 ℃后，此時(shí)黏性摩擦不再起到主導(dǎo)作用，潤(rùn)滑油中所含有的極壓添加劑在粗糙峰表面形成了化學(xué)反應(yīng)膜，起到了減摩和潤(rùn)滑效果，使得摩擦因數(shù)隨溫度升高呈現(xiàn)出下降趨勢(shì)。

(3)以接觸面溫度、載荷以及潤(rùn)滑油黏度作為輸入?yún)?shù)，摩擦因數(shù)作為輸出參數(shù)構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后表現(xiàn)出良好的預(yù)測(cè)精度，誤差基本保持在1%以內(nèi)，且關(guān)于接觸面溫度、載荷的摩擦因數(shù)曲面預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)驗(yàn)結(jié)果較為吻合，為內(nèi)燃機(jī)摩擦性能預(yù)測(cè)提供了新思路。