냉매로 윤활되는 난류 가스 포일 베어링의 회전체역학적 성능 예측 :

문진혁

추천

검색

자료유형: 학위논문

저자정보: 문진혁 (국민대학교, 국민대학교 일반대학원)

지도교수: 김태호

발행연도: 2019

저작권: 국민대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수5

이 논문의 연구 히스토리 (4)

2019

난류 유동을 갖는 가스 포일 스러스트 베어링의 성능 예측

문진혁 , 김태호 Tribology and Lubricants 2019.10 학술저널

난류 유동을 갖는 가스 포일 저널 베어링의 성능 예측

문진혁 , 김태호 Tribology and Lubricants 2019.06 학술저널

냉매로 윤활되는 난류 가스 포일 베어링의 회전체역학적 성능 예측

문진혁 기계설계학과 2019.01 학위논문

2018

난류 효과를 고려한 가스 포일 저널 베어링의 성능 예측

문진혁 , 김태호 한국트라이볼로지학회 학술대회 2018.10 학술대회자료

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

가스 포일 베어링은 소형, 초고속 회전체 시스템에 적용되는 베어링으로 별도의 윤활유 공급 없이 공기 또는 가스를 작동유체로 구동된다. 저점도의 작동유체로 구동되어 낮은 소비 동력손실을 가진다. 하지만 낮은 점도로 인해 높은 레이놀즈수를 가지며 특히 낮은 점도와 높은 밀도를 가지는 냉매는 낮은 회전속도에서부터 층류 상태를 벗어나 난류가 발생한다. 본 논문은 작동유체와 회전속도에 따른 베어링 국부적인 난류 발생을 확인하고 난류 발생에 따른 베어링 성능 예측하였다. 저널 베어링에서 공기의 경우 200 krpm 이상의 고속회전에서 전 영역 난류가 발생하였으며 난류가 발생함에 따라 유막 두께가 증가하고 편심이 감소하였으며, 동력손실이 증가하였다. 냉매의 경우 5 krpm 에서부터 전 영역 난류가 발생하였다. 난류 해석 모델이 층류 해석 모델보다 유막 두께가 크고, 편심이 작으며, 동력손실이 큰 것으로 예측되었다. 강성 및 감쇠의 경우 난류 모델은 초기 유막이 빠르게 성장함에 따라 강성 및 감쇠가 층류 모델과 비교하면 낮았다가 유막이 충분히 성장하고 유체동압에 따른 강성 및 감쇠가 층류 모델과 비교하면 크게 성장하였다. 스러스트 베어링의 경우 스러스트 러너의 선속도에 따라 반경 방향으로 레이놀즈수가 다르게 발생하였다. 공기의 경우 스러스트 베어링의 경사면에서 큰 유막 두께로 인해 난류가 발생하지만 높은 압력이 발생하는 베어링의 평탄한 부분에서 작은 유막 두께로 인해 난류가 발생하지 않으며 층류 모델과 난류 모델 사이의 하중 지지력과 동력손실의 차이가 크지 않았다. 냉매의 경우 스러스트 베어링의 경사면과 평탄한 부분 중 절반 정도의 부분에서 난류가 발생하였으며, 난류 모델이 층류 모델과 비ㅛ하면 높은 하중 지지력과 낮은 편심, 그리고 높은 동력손실이 나타나는 것을 예측하였다.

Gas foil bearings are applied to small and ultra high speed rotating system baring, it driven by air or gas working fluid with out additional lubricant supply. Air and gas has a low viscosity working fluid so it has a low power consumption loss. However, it has a high reynolds number due to its low viscosity. Especially, refrigerants with low viscosity and high density generate turbulence at low rotational speed. This paper confirms the occurrence of local turbulence in bearing due to working fluid and rotational speed and predicts the bearing performance according to turbulent flow. In the case of air in journal bearings, turbulence in the whole region occurred at a hight speed of 200 krpm or more. As the turbulence occurred, the film thickness increased, eccentricity decreased, and the power loss increased. In refrigerant, total area turbulence occurred from 5 krpm or more. The turbulence analysis model is predicted to have larger film thickness, smaller eccentricity, and higher power loss than the laminar flow analysis model. In the case of the stiffness and damping, the stiffness and damping of the turbulent model were lower than those of the laminar flow model due to the rapid growth of the initial film thickness. in the case of thrust bearings, the reynolds number in the radial direction was different depending on the linear velocity of the thrust runner. In the case of air, turbulence occurs due to large film thickness on the ramp region of the thrust bearing. However, turbulence does not occur due to the small film thickness in the flat part of the bearing where high pressure is generated. So, the bearing load capacity between the laminar flow model and turbulent flow model are almost same. In the case of the refrigerant, turbulence occurred in ramp region and half of the flat region of the thrust bearing. So, the turbulence model predicted that the higher bearing load capacity, lower eccentricity and higher power loss than the laminar flow model. Therefore, considering the turbulence effect, the performance of the refrigerant is greatly different from that of the bearing performance prediction, and this difference confirms the necessity to consider the turbulence effect in the design of the rotor-bearing system.

1. 서론 1
1.1 연구 배경 1
1.2 연구 목적 4
2. 가스 포일 베어링 해석 모델 5
2.1 가스 포일 저널 베어링 개요 및 모델 5
2.2 가스 포일 스러스트 베어링 개요 및 모델 7
3. 난류 효과를 고려한 가스 포일 베어링 검증 8
3.1 난류 효과가 고려된 레이놀즈 방정식 8
3.2 가스 포일 저널 베어링 해석 검증 10
3.3 가스 포일 스러스트 베어링 해석 검증 14
4. 작동유체에 따른 층류, 난류 모델 해석 및 비교 20
4.1 공기로 윤활 되는 포일 저널 베어링 해석 22
4.2 냉매로 윤활 되는 포일 저널 베어링 해석 27
4.3 공기로 윤활 되는 포일 스러스트 베어링 해석 33
4.4 냉매로 윤활 되는 포일 스러스트 베어링 해석 37
5. 결론 43

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (4)

초록· 키워드

목차

최근 본 자료

댓글(0)