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标 题： A General Profile Parameterization of Hydrodynamic Journal Bearings for Efficient Shape Optimization
用于高效形状优化的流体动力学滑动轴承通用型参数化
作 者： XIAOPING PANG
NING QIN
ROB S. DWYER-JOYCE
JIN CHEN
JIAXU WANG
关键词： Hydrodynamic Journal Bearing  [水动力学滚动轴承]
Shape Optimization  [ 形状优化]
General Film Thickness  [ 一般薄膜厚度]
Genetic Algorithm  [ 遗传算法]
出版年： 2010
期刊名： Tribology Transactions
摩擦学 Transactions
年卷期： 2010, vol.53, no.1
摘 要： A new approach for shape optimization of hydrodynamic journal bearings using a profile parameterization method has been evaluated. A mathematical model for optimization has been derived using the solution of the hydrodynamic lubrication equations. A Fourier series function was used to represent the general film geometry in the bearing. The objective was then to determine the Fourier coefficients that maximized the load capacity with constraint on the minimum film thickness. The mathematical model, based on the Reynolds equation, was solved using the PDE Toolbox in MATLAB. The optimization process was achieved using a genetic algorithm (GA) also available within MATLAB. The results showed that this new method for bearing shape optimization achieved significantly higher load capacities than in previous published studies.

采用轮廓参数化方法对水动力滑动轴承的形状优化提出了一种新方法，并进行了评估。通过求解水动力润滑方程，建立了优化的数学模型。利用傅里叶级数函数来表示轴承中薄膜的总体几何形状。目标是确定能够最大化载荷能力、同时满足最小膜厚约束条件的傅里叶系数。该基于雷诺方程的数学模型使用MATLAB中的偏微分方程工具箱（PDE Toolbox）进行求解。优化过程则采用MATLAB内置的遗传算法（GA）实现。结果表明，这种新的轴承形状优化方法所获得的载荷能力显著高于此前发表的研究成果。
中文内容为网络AI翻译，专业术语未必准确，仅供参考。

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