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Journal of Tsinghua University(Science and Technology) >

2025 , Vol. 65 >Issue 11: 2303 - 2315

DOI: https://doi.org/10.16511/j.cnki.qhdxxb.2025.21.036

Mechanical Engineering

Study on the internal flow field and temperature field and flow channel optimization of aluminum alloy gearbox for high-speed train

  • Zhiyong YANG ,
  • Xiyang DAI ,
  • Yu ZHANG ,
  • Huade SUN ,
  • Zhiqiang LI
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  • School of Mechanical and Electronic Control Engineering, Beijing Jiao Tong University, Beijing 100044, China

Received date: 2025-04-07

  Online published: 2025-11-07

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Abstract

Objective: The internal flow channel design and oil immersion depth of gearboxes play a crucial role in determining the lubrication effectiveness of gears and the temperature rise within the gearbox. These effects intensify as train speeds increase. This study focuses on a specific high-speed rail aluminum alloy gearbox, using Simcenter STAR-CCM+ (hereinafter referred to as Star CCM+, a multi-physics simulation software) simulation software to develop a thermal-fluid-solid coupling simulation and analysis model. By integrating the simulation results with bench test data, this study aims to investigate the internal flow field and temperature field of the gearbox. The effects of various factors, including rotational speed, oil immersion depth, and steering direction, on the flow and temperature distributions within the gearbox are examined, providing insights into optimal operating conditions and potential design improvements. Methods: To analyze the performance of the gearbox, parameterized simulation analyses were performed considering different rotational speeds, oil immersion depths, and steering directions. The distribution of the internal flow and temperature fields under these varying conditions was studied. The analysis also focused on the mass flow rate and temperature field of each flow channel. This comprehensive approach allowed for a detailed evaluation of the lubrication performance of the gearbox. The Star CCM+ simulation model was calibrated using experimental data from a 1∶1 test bench, where temperature measurements were taken at various points within the gearbox. These measurements were compared with the simulation results to ensure the accuracy and reliability of the simulation model. The study also incorporated detailed thermal conditions, including gear frictional power losses, bearing power losses, and forced convection heat transfer, to represent the true working conditions of the gearbox under different operational scenarios. Results: The simulation results showed that the lubrication and temperature control effects of the gearbox were most effective when the internal oil immersion depth was between 1.75 and 2.00 times the tooth height. It was found that insufficient lubrication occurred on the upper and right sides of the gearbox, highlighting areas that require design improvements. Additionally, the research revealed that increasing the oil immersion depth improves the flow and distribution of lubrication oil within the gearbox. However, a deeper oil immersion beyond the optimal range increases churning losses and heat generation. By adjusting the flow channel configuration and improving the number and distribution of the internal flow paths, the optimized design reduced the temperatures in critical areas, including the bearing and meshing zones, by approximately 5℃. This improvement was achieved by increasing the oil flow to the gears and bearings while enhancing the cooling effect on the gearbox walls. Conclusions: This study demonstrates that a proper oil immersion depth is critical for maintaining effective lubrication and temperature control in high-speed rail aluminum alloy gearboxes. The results highlight that there is an optimal oil immersion depth range (1.75-2.00 times the tooth height) that ensures sufficient lubrication and effective cooling. Furthermore, the study reveals that there are areas within the gearbox, particularly on the upper and right sides, where lubrication is insufficient, suggesting that the design of the flow channels in these regions can be improved. The proposed modifications, such as the addition of more flow channels and optimizing their distribution, provide a substantial enhancement in the lubrication and cooling efficiency of the gearbox. These modifications result in a notable temperature reduction of approximately 5℃ in key areas, thereby demonstrating the effectiveness of the flow channel optimization strategy. This research provides insights into future gearbox design, particularly in optimizing lubrication systems and minimizing temperature rise to ensure the reliable operation of the system at high speeds.

Key words： aluminum alloy gearbox; internal flow field; temperature field; oil immersion depth; flow channel optimization

Cite this article

Zhiyong YANG , Xiyang DAI , Yu ZHANG , Huade SUN , Zhiqiang LI . Study on the internal flow field and temperature field and flow channel optimization of aluminum alloy gearbox for high-speed train[J]. Journal of Tsinghua University(Science and Technology), 2025 , 65(11) : 2303 -2315 . DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2025.21.036

齿轮箱是高速列车的关键部件, 可靠性将直接影响到列车的运行安全性[1-2]。轨道车辆传动齿轮箱通过齿轮搅油实现其润滑功能, 齿轮飞溅润滑可以为轴承、齿轮以及箱体提供润滑油[3]。润滑油要求具有良好的低温性能、高黏温性和高抗氧化性, 通过其在箱体内部的清洗和润滑作用, 有效减轻齿轮箱内运动零件接触表面的磨损并降低产热量, 从而保证齿轮箱的正常工作[4]。列车高速运行情况下齿轮箱内温度场平衡温度升高, 高温状态下轴承若没有得到充分润滑降温将直接影响列车运行安全[5]。因此, 齿轮箱内部流场的分析对设计、改进润滑流道的结构及提高轴承和齿轮润滑效果具有重要意义[6]。
随着列车的高速化与轻量化发展, 铝合金齿轮箱成为国内外学者的研究重点。研究人员采用理论计算、数值模拟及试验研究等方法[7], 在齿轮润滑、热平衡温度及结构强度等方面取得了诸多成果。同时, 理论层面的定性研究也逐渐趋于成熟, 研究重点也逐渐转移到润滑及密封结构的设计。基于流-固-热耦合的仿真技术, 逐渐成为润滑系统改进设计的重要研究手段。
在对齿轮箱的流场研究中, 简单的流体方程计算具有极大的局限性, 计算流体动力学(CFD)仿真方法被广泛用于计算流场相关的温度、体积分数、流速、压力等具体参数[8]。同时, CFD仿真中的流体域设置从最初的单相流逐渐发展至多相流, 边界条件由静止发展至运动边界条件。目前, CFD仿真技术已经发展成了考虑多场条件的耦合仿真方法[9]。Peng等[10]指出油液分布和搅油损失是齿轮传动润滑系统设计中的主要问题, 并建立了一个三维数值模型来模拟准双曲面齿轮在箱体内部喷油时的复杂油液流动, 同时采用分布云图的方法描述油气两相流动特性, 发现搅油损失与主动轮转速及浸油深度的关系。张忍[11]以齿轮箱中间截面作为二维分析模型, 模拟齿轮箱中截面上的流场分布, 但由于忽略了齿轮箱复杂的内部结构, 二维模型的仿真更多是一种规律性的探究, 并不能得出齿轮箱内部结构及流道的作用。王庭楷等[12]基于Simcenter STAR-CCM+(以下简称Star CCM+)软件, 构建了齿轮箱内部气液两相流模型, 对内部流场进行了仿真, 得到较为逼真的润滑油到达齿轮啮合处时的瞬态分布图。刘志强等[13]建立了HXN3齿轮箱三维热流耦合模型, 研究齿轮箱内温度、压力及主动轮转速变化规律。Vande等[14]利用Fluent软件计算了旋转容积泵的内部流场。任崇会等[15]利用体积分数(VOF)法追踪自由液面, 获得了流体分布情况。卢凯文等[16]基于计算流体力学的理论, 建立了流场模拟试验平台的三维数值分析模型, 通过试验和仿真的对比, 验证了三维数值分析模型的可靠性。Zhao等[17]利用ICEM建立了齿轮箱内油-气混合的三维CFD模型, 利用CFD湍流模型进行了数值模拟, 提出了直齿圆柱齿轮风蚀功率损失(WPL)的计算方法。姚恒[18]基于CFD理论建立了高线速度齿轮传动系统齿轮副啮入侧喷油润滑流场仿真模型, 揭示了齿数、模数、主动轮转速、传动比对齿轮箱内气流流动特性的影响规律以及对最优喷嘴角度的影响。王飞[19]基于CFD仿真技术, 建立了齿轮箱流场的三维仿真模型, 进行齿轮箱结构设计和润滑系统优化。刘逸等[20]基于流固耦合理论, 建立机车齿轮箱内部流场的三维RNG k-ε模型和VOF模型, 对浸油润滑齿轮箱进行数值分析, 得到准稳态时润滑油分布规律。
目前, 齿轮箱温度场的研究方法主要包括物理试验法、热网络法和有限元法3种[21]。物理试验法成本高昂、费时费力。相比热网络法, 有限元法在计算中可以获得更高的精度及齿轮箱整体温度场分布云图, 对温度场的分布观察更为直观[22]。同时有限元法的应用使得复杂的多物理场耦合计算得以实现[23-24]。因此越来越多的研究逐渐采用有限元法, 通过仿真获取箱体内部温度信息[25]。Xue等[26]针对某跨座式单轨列车齿轮箱, 分析齿轮箱内各元件的发热机理和传热方式, 建立了齿轮箱的传热模型, 分析了不同喷油量和大螺旋锥齿轮转动对齿轮箱温度场分布的影响。HÖHN等[27]通过试验研究, 发现齿轮温度与浸油量并不是呈简单线性关系。余伟涛[28]对风扇驱动齿轮箱进行温度场仿真分析, 建立温度场仿真模型, 发现其潜在的润滑及散热问题并进行喷射参数优化。陈炳瑞等[29]以齿轮箱为研究对象, 构建了齿轮传动系统浸油润滑热-流耦合数值仿真模型, 揭示了在不同载荷级、不同主动轮转速下齿轮箱流场和温度变化规律。
不同齿轮箱的零部件尺寸、形状、内部结构、筋板分布均不相同, 同时不同位置的换热系数、油液分布、热源分布等也不尽相同[30-31]。所以, 单一的流场或温度场仿真已不能满足需求, 目前针对浸油润滑方式下齿轮箱温度场的多场耦合研究较少。
本文以某型号高铁铝合金齿轮箱为研究对象, 基于Star CCM+仿真软件, 构建了齿轮箱热-流-固耦合仿真分析模型, 并与台架试验相结合, 开展了齿轮箱的内流场和温度场的仿真研究, 获得了不同主动轮转速、注油量和转向下的齿轮箱内流场和温度场分布规律, 得到了合适的齿轮浸油深度, 发现了齿轮箱润滑存在的问题, 并提出了对齿轮箱内部流道的优化建议。

1 齿轮箱热-流-固耦合仿真模型

1.1 几何模型建立与网格划分

本文所采用的铝合金齿轮箱总体模型见图 1, 主要包括齿轮箱体、法兰盘、啮合斜齿轮、轴承、轴等零部件。
图 1 铝合金齿轮箱总体模型
为减小计算量同时保持准确性, 简化了箱体复杂的曲面, 去除了过多的圆角、倒角、螺栓孔等不影响油流的结构。考虑到箱体内部结构的导油和储油作用, 将内部润滑系统全部保留, 同时保留外部散热筋结构, 以保证仿真的准确性。简化后的箱体模型如图 2所示。选取与内流场有关的零部件如箱体、齿轮、在箱体内部的部分轴等。CFD计算模型构建及流固区域模型如图 3所示。
图 2 简化后齿轮箱体模型
图 3 CFD计算模型构建及流固区域模型
新增外界空气域主要起到与箱体对流换热的作用。因为内部流场是封闭的, 空气域并不参与内流场, 主要参与外流场, 与齿轮箱散热有关。施加外风场如图 4所示, 齿轮箱尺寸约为1 080 mm×383 mm×673 mm, 根据齿轮箱在高速列车转向架中的位置分布[32], 推算出齿轮箱周围空气域的长约为齿轮箱的1.5倍, 宽约为齿轮箱的3.5倍, 高约为齿轮箱的2倍, 为验证空气域大小对仿真结果准确性的影响, 空气域大小分别设计为1 600 mm×1 400 mm×1 200 mm和2 000 mm×1 600 mm×1 400 mm, 仿真得出固定点温度误差小于2%, 因此兼顾计算效率与准确性, 将空气域大小设置为前者。外界空气入口边界条件设置为速度入口(设定进风速度), 出口边界条件设置为压力出口, 设定为1个标准大气压(101 325 Pa)。
图 4 CFD模型的边界条件
在Star CCM+中, 选取局部包面和表面重构的方法, 为体网格生成器提供较高质量的初始表面。兼用多面体和棱柱层网格生成器, 将模型的面划分为二维网格, 再进行多面体非结构三维网格划分。网格尺寸是影响仿真结果准确性的关键因素, 因此对网格无关性的检查至关重要, 选取啮合区温度为评判标准, 结果如图 5所示, 当网格基本尺寸不超过5 mm时, 啮合区温度基本保持不变。因此多面体网格的基本尺寸设置为5 mm, 如图 6所示。为保证计算效率与准确性, 网格进行局部加密, 空气网格最大尺寸为基本的5倍, 共657 623个网格, 2 775 937个节点。箱体和流体域尺寸为基本尺寸, 分别为432 464个网格和74 765个网格; 齿轮啮合区网格细化, 为基本尺寸的一半大小, 主动轮和从动轮旋转域分别为214 063和65 156个网格; 齿轮适当加大网格增长率, 保证齿轮与流体域网格之间的强烈信息交换, 如图 7所示。
图 5 网格尺寸无关性

1.2 热条件设置

本文热-流-固耦合模型的建立采用单向耦合的方法, 将齿轮箱内的热源、导热与对流换热系数等热条件耦合到流固区域中, 并通过流固体属性耦合至热力学模型, 从而实现齿轮箱系统温度场的准稳态求解, 耦合示意图如图 8所示。
图 8 热-流-固耦合示意图
仿真中, 齿轮摩擦功率损失计算采用Anderson方法[33], 轴承功率损失计算则采用Palmgren公式[34], 齿轮箱风阻损失计算采用Anderson方法, 齿轮箱箱体内润滑油与内壁面对流换热系数计算采用不可压缩流体与平板强迫对流换热公式。同时考虑内部油液对于齿轮箱结构的冷却润滑效果, 结合选用的润滑油类型, 选用黏温公式计算润滑油的运动黏度:
$\begin{gather*}\lg \lg \left(v /\left(\mathrm{mm}^{2} \cdot \mathrm{~s}^{-1}\right)+0.6\right)= \\A-B \lg \left(\theta /{ }^{\circ} \mathrm{C}+273.5\right) .\end{gather*}$
其中: v为运动黏度; A、B为油品常数, 本文取A为7.58, B为2.91; θ为油品温度。
考虑齿轮箱体积热源以及能量源与压力、温度、流速的关系。把齿轮箱的各种热功率计算结果施加在流固耦合区域的对应位置上。本文以主动轮转速为4 000 r/min为例, 计算得到的热源项分配如表 1所示。
表 1 齿轮箱耦合模型热源及分布
热源位置 体积/m3 分配功率/kW 体积功率/(kW·m-3)
大齿轮 0.011 03 1.991 2 180.5
小齿轮 0.001 892 0.458 2 242.2
轴承1 2.575 6×10-4 0.257 2 998.6
轴承2 2.575 6×10-4 0.257 2 998.6
轴承3 2.575 6×10-4 0.257 2 998.6
轴承4 4.742 7×10-4 0.575 1 1 212.6
轴承5 4.742 7×10-4 0.575 1 1 212.6
流固区域 0.062 83 0.658 7 10.48
齿轮箱箱体内润滑油与内壁面对流换热系数h1计算采用不可压缩流体与平板强迫对流换热计算公式:
$h_{1}=0.664(\lambda / l) {Re}^{1 / 2} {Pr}^{1 / 3}, $
${Re}=u l / v, $
${Pr}=\rho c v / \lambda . $
其中: λ为润滑油导热系数, W/(m2·K); l为壁面特征长度, m; u为润滑油流速, m/s; v为运动黏度, mm2/s。
由式(2)、(3)、(4)可知, h1主要与内部气液两相流的特性、Re和Pr相关, 计算得到在不同主动轮转速下的h1如表 2所示。
表 2 不同主动轮转速下的h1
主动轮转速/(r·min-1) h1/(W·m-2·K-1)
1 500 65.8
2 000 70.2
2 500 77.4
3 000 82.3
3 500 88.6
4 000 93.6
4 500 98.2
5 000 104.6
5 500 112.7
6 000 120.4
齿轮对流换热系数包括齿轮齿面对流换热系数h2和端面对流换热系数2种。
$\begin{equation*}h_{2}=0.228(\lambda / L) P r^{1 / 3} R e^{0.731} . \end{equation*}$
其中L为特征长度, 取齿轮分度圆直径。
齿轮端面和轴承端面对流换热系数均可以计算如下:
$\begin{equation*}h_{3}=0.0197 \lambda(m+2.6)^{0.2} {Pr}^{0.6}(w / v)^{0.2} r_\text{c}^{0.6} . \end{equation*}$
其中: m为指数常数, 本文取m=2; w为各部件(大齿轮、小齿轮、大轴承、小轴承)的转速, rad/s; rc为端面半径。
齿轮端面和轴承端面不同半径处的对流换热系数均不同, 为便于计算时施加端面对流换热系数, 分别选取二者在rc取值范围内的平均对流换热系数。
计算得到小齿轮齿面、大齿轮端面、小轴承端面和大轴承端面的对流换热系数如表 3所示。
表 3 齿轮及轴承对流换热系数
主动轮转速/(r·min-1) 对流换热系数/(W·m-2·K-1)
小齿轮齿面 大齿轮端面 小轴承端面 大轴承端面
1 000 173.2 71.4 69.5 46.8
1 500 186.4 80.4 76.8 54.3
2 000 198.2 93.6 82.6 61.1
2 500 207.9 101.8 90.3 67.9
3 000 217.5 112.4 97.4 73.9
3 500 228.8 124.1 105.2 80.7
4 000 241.4 133.9 111.5 88.4
4 500 253.6 146.5 118.9 94.3
5 000 265.3 158.7 126.5 103.8
5 500 276.2 170.2 134.3 110.2
6 000 285.7 182.6 143.8 116.5
在大小轴承、齿轮以及内部气液两相流区域施加热源, 同时在气液两相流与齿轮箱体的内壁面、齿轮的端面和齿面与轴承端面之间设置对流边界条件。外部风场设置速度入口的温度及流速, 出口设置为压力出口并设定回流温度。

1.3 齿轮箱台架试验与仿真模型校验

进行了齿轮箱的1∶1台架试验研究, 并采用温度传感器进行温度监测, 以验证齿轮箱温度场仿真结果, 如图 9所示。试验时, 外界空气温度为25 ℃, 通过来自风扇的模拟气流(12 m/s)实现对箱体外表面的强制风冷, 选用巴斯夫合成齿轮油75W-90, 填充油量为5 L。对齿轮箱的5个轴承测温点(T1~T5)进行温度测试, 同时测试了底部油池测温点(T6)温度, 如图 10所示。
图 9 齿轮箱试验台
图 10 轴承测温点示意图
本文共进行了4个工况的试验, 如表 4所示。在负载相同的条件下分别进行了最大输入转矩和最大输入转速的正反转工况的温度测试。对测得的稳态温度数据进行统计, 结果如表 5所示。
表 4 试验工况
工况号 描述 时间 $\frac{\text { 主动轮转速}}{\mathrm{r} \cdot \min ^{-1}}$ $\frac{\text { 输人转矩}}{\mathrm{N} \cdot \mathrm{~m}}$
1 最大输入扭矩 1.5 h以内 2 111(反转) 1 900
2 最大输入扭矩 1.5 h以内 2 111 1 900
3 最大输入转速 1.5 h直至稳定 6 070(反转) 661
4 最大输入转速 1.5 h直至稳定 6 070 661
表 5 试验测得的稳态温度 ℃
工况号 T1 T2 T3 T4 T5 T6
1 74.1 81.9 75.2 66.3 63.2 55.0
2 73.2 72.2 70.1 56.5 55.4 51.4
3 127.8 121.1 126.6 125.2 128.4 116.8
4 123.2 120.0 122.8 122.1 118.8 105.0
采用与齿轮台架试验相同的工况条件, 进行仿真分析, 图 11为工况1和3的仿真温度云图。由图可知, 其温度分布趋势大致相同, 轴承处温度最高, 箱体温度呈现出由大轴承中心向外降低的趋势。
图 11 试验工况下的温度云图
采集对应点的温度数据, 并与试验测得的温度进行对比, 结果如表 6和7所示。试验温度与仿真温度的最大误差在5%以内, 说明所建立的热-流-固耦合模型可以用于后续的仿真研究, 其仿真结果具有一定的可靠性。
表 6 工况1齿轮箱试验温度与仿真温度对比
测温点 T1 T2 T3 T4 T5 T6
试验温度/℃ 74.1 81.9 75.2 66.3 63.2 55.0
仿真温度/℃ 76.8 78.8 78.5 68.0 65.8 53.4
相对误差/% 3.6 3.8 4.4 2.6 4.1 2.9
表 7 工况3齿轮箱试验温度与仿真温度对比
测点位置 T1 T2 T3 T4 T5 T6
试验温度/℃ 127.8 121.1 126.6 125.2 128.4 116.8
仿真温度/℃ 123.1 120.4 120.8 127.8 127.6 114.8
相对误差/% 3.7 0.6 4.6 2.1 0.6 1.7

2 齿轮箱热-流-固仿真结果分析

流场的计算条件主要包括初始转速、温度、浸油深度等。分别以主动轮、从动轮的中心为原点设置运动坐标系, 且根据后续仿真过程中主动轮的旋转情况, 来设置两轮以及包裹区域的旋转方向和旋转速度。空气为不可压缩流, 密度设置为恒值, 初始温度为25 ℃, 铝合金箱体设置其初始温度为50 ℃, 润滑油初始温度设为40 ℃。浸油深度在Z方向上, 利用场函数设置浸油深度H和齿高h(本文取18 mm), 结合文[35-36]试验结果及研究可知, 在主动轮转速一定且浸油深度小于1.5h的条件下, 齿轮箱热平衡温度随浸油深度的增加呈线性增加, 但在浸油深度达到1.5h之后, 齿轮箱最高温度升高的速度加快。为全面覆盖从低到高的浸油深度情况, 同时避免过高油位引起非线性散热干扰, 选择1.0h、1.5h、2.0h和2.5h四个典型浸油深度进行对比分析: 1.0h、1.5h和2.0h用于观察温升是否在1.5h处发生拐点变化, 2.0h和2.5h用于分析高浸油深度下的热性能特征。同时创建关于主动轮转速和油液质量的标量函数。考虑到油液回流的问题, 需要在物理模型中选择重力, 导入模型后重力方向为-Z方向, 在初始条件中重力值设为-9.81 m/s2。
运用正交试验方法, 基于所建立的热-流-固耦合模型, 考虑在不同主动轮转速、浸油深度以及齿轮转向等参数变化时, 齿轮箱内部流场的变化情况, 从而模拟出油液分布状态及质量流量的变化规律, 文中选取的研究变量及取值如表 8所示。
表 8 研究变量及其取值范围
研究变量 初始值 变量取值
主动轮转速/(r·min-1) 4 000 1 500、3 000、4 500、6 000
浸油深度齿高倍数/h 1.75 1.0、1.5、2.0、2.5
主动轮转向 顺时针 顺时针、逆时针

2.1 齿轮箱内流场分析

2.1.1 不同主动轮转速下的内流场分布

主动轮顺时针转动, 润滑油设为40 ℃, 浸油深度为2.5h即45 mm, 在主动轮转速为1 500、3 000、4 500、6 000 r/min的工况下开展对比仿真。图 12和13为油液随着主动轮转速改变的分布图, 图中油液体积分数指的是油液体积占齿轮箱内部油液和空气总体积的比值。
图 12 不同主动轮转速下的油液分布中截面图
图 13 不同主动轮转速下的油液空间分布图
由图 12a和13a可知, 当主动轮转速为1 500 r/min时, 明显看到箱底有部分油液积聚于此, 参与润滑的油量相应有所减少, 且可发现油液难以从齿轮啮合区脱离; 当主动轮转速达到6 000 r/min时, 箱底油量减少, 大量的油液分布到了齿轮啮合区与箱壁上。图 13c和13d中油液体积分数要远高于图 13a和13b中相同位置的, 且油液较多地粘附在箱体壁上, 壁面得到充分的冷却润滑, 同时润滑油分布差异并不明显。由此可见, 当润滑油充足时, 主动轮转速对于油液飞溅润滑的效果有较大的影响。车辆低速运行时, 齿轮对润滑油的卷吸作用较弱, 润滑油更多保留在箱体底部, 而高速运行时则由齿轮的强烈作用带动其向箱体各处飞溅。

2.1.2 不同浸油深度下的内流场分布

在其他工况不变时, 存在一个最佳供油量值, 使齿轮箱工作温度最低。尤其是对于轴承和齿轮来说, 当浸油量小于需油量时, 难以形成有效润滑的油膜; 当浸油量过大时, 又会导致齿轮和轴承搅油量增大, 产生大量热功率。
选择浸油深度分别为1.0h、1.5h、2.0h和2.5h, 其余参数相同, 进行对比。主动轮以6 000 r/min顺时针旋转, 保证油液充分运动, 得到图 14和15的油液分布云图。由图可知, 随着浸油深度的增加, 油液的分布范围更加广泛, 润滑效果变好。在浸油深度为1.0h时, 油液大多分布在啮合区, 几乎对于箱体壁没有润滑。在浸油深度达到1.5h后, 油液在齿轮箱中飞溅得更充分, 弥散在箱壁、轴承和齿轮上的油液都有明显增加。但同时由图 15d也能看出油液并不是越多越好, 油液太多容易积累在箱体底部, 增大搅油功率损失。在2.0h时, 从中截面图和壁面图看出, 油液在箱体、齿轮啮合和轴承处都分布均匀。因此, 可以初步确定浸油深度在2.0h附近具有较好的润滑效果。最终浸油深度的确定还要参考各流道的实际需求量, 也要参考后续的温度场计算, 使齿轮箱在保证润滑的同时满足冷却条件。
图 14 不同浸油深度下的油液分布中截面图
图 15 不同浸油深度下的油液空间分布图

2.1.3 不同工况下润滑油质量流量

齿轮箱内部油液分布与主动轮转速、浸油深度及齿轮转向等相关, 除了稳态下定性分析各种情形下齿轮箱内油液空间分布, 定量计算流道内的润滑油质量流量更有助于全面掌握不同工况下齿轮箱内油液的特点。齿轮箱流道如图 16所示, 包括图 16a的3条输入轴箱体流道和图 16b的5条输出轴流道。通过对箱体内各个传输流道的油量监测, 可以得到齿轮与轴承相关流道中润滑油的实际质量流量。
图 16 齿轮箱流道示意图
不同主动轮转速、浸油深度及转向时, 流道内的润滑油质量流量如图 17所示。
图 17 不同条件下不同流道内的润滑油质量流量
由图 17a可知, 在其他参数完全相同的情况下, 随着主动轮转速的增大, 齿轮箱流道内的润滑油质量流量均有增加。从动轮侧的流道1至5这5个流道内的润滑油质量流量都有明显的增长, 且随主动轮转速增加几乎呈线性变化。齿轮顺时针运行时, 到达流道1和2处的润滑油主要依靠齿轮搅油飞溅, 回收壁面上的油液。同时流道1和2都位于左侧, 且流道2旁边的挡油板要长于流道1, 加之重力原因, 流道2更有利于集油, 故流道1内的润滑油质量流量要远小于流道2。流道4和5位于右侧, 与齿轮转向相同, 油液可直接到达此处, 流道4主要依靠挡油板集油, 且位置优越, 而流道5则主要是通过与其相连的右上集油槽结构, 因此这2个流道内的润滑油质量流量都较大。流道3为方形斜向流道, 且直接连接箱体底部与轴承处, 油液大多通过此通道进行回流。对于主动轮侧, 流道a和b的进油量随着主动轮转速增大而增大, 流道c在一定程度上促进了这一侧的油液循环, 流道b的润滑油质量流量要大于流道a。而流道c主要起到回油作用, 实现油液在大小齿轮间的循环作用。
由图 17b可知, 各个流道内的润滑油质量流量随着浸油深度增加而增长, 且基本呈线性变化, 可见增加浸油深度对各流道内的润滑油质量流量有明显的影响。同时浸油深度达到2.0h后, 流道润滑油质量流量随着浸油深度的变化增加速度变缓, 浸油深度2.0h和2.5h时部分流道内的润滑油质量流量差异不大。
图 17c表明, 反转时主动轮侧流道油液明显增多, 从动轮侧流道油液减少。随着主动轮转速增大, 输入轴流道受主动轮转速影响逐渐减小, 而输出轴流道受到的影响逐渐增大。可见, 流道内的润滑油质量流量的分布和主动轮转向存在着关联。由图 17d可以发现与正转时相同的规律, 即流道内的润滑油质量流量随着浸油深度增加先迅速后缓慢增大, 在浸油深度到达2.0h后增大趋势变缓。
综合分析图 17c和17d, 主动轮反转时, 与正转时相比齿轮箱内各流道内的润滑油质量流量发生较大变化。其中流道a和b内的润滑油质量流量明显增大, 其余流道c和左侧流道1也都有所增大, 左侧箱体得到较好润滑。而输出侧分布的流道2、3、4、5内的润滑油质量流量都有所减小, 尤其是流道4和5内的润滑油质量流量减小量较大。
其他参数设置相同, 仅改变主动轮转向, 进行正反两种转向的仿真。图 18是浸油深度为2.0h, 主动轮转速为4 500 r/min的正反转油液分布云图。由图可知, 位于流道4至流道5之间箱体壁面油液极少, 润滑较差, 形成了润滑盲区。
图 18 正反转油液分布对比

2.1.4 内流场综合评估

通过对比不同主动轮转速下的油液空间分布与流道润滑油质量流量分布, 发现现有流道的作用较为明显, 分布也较为合理, 基本起到了输送油液的作用。对于从动轮侧来说, 右侧挡油板、集油槽设计合理, 左侧与下侧润滑油质量流量充足, 右侧与上侧供油稍有不足, 可考虑改进优化。对于主动轮侧, 上方两个进油孔作用明显, 下方出油孔作用也很显著, 仅在主动轮侧箱体的水平方向薄壁处存在润滑盲区, 可考虑改进设计。
通过对比不同浸油深度下的油液空间分布与流道内的润滑油质量流量, 发现浸油深度与流道内的润滑油质量流量基本呈线性正相关。综合考虑油液润滑的需求, 确定浸油深度为2.0h左右。

2.2 不同工况对齿轮箱温度场的影响分析

本文使用点探针的方法, 采集相关点的温度数据, 进行温度性能的评估。采点示意图如图 19所示, 点1至3分别位于小轴承位置, 点4和5位于大轴承位置, 点6位于油池底, 点7位于啮合区薄壁, 测点8位于箱顶。
图 19 温度点探针分布图
对不同工况下齿轮箱温度场仿真结果进行统计分析, 得到正转时不同主动轮转速的齿轮箱关键点位的温度对比图, 如图 20所示。
图 20 不同主动轮转速下温度值
由图可知, 大小轴承、油池底、啮合区以及箱顶的温度都随着主动轮转速增加而明显增加。小轴承的温度要高于大轴承的, 啮合区的温度要高于油池底和箱顶的。在主动轮转速较低时, 啮合区与油池底和箱顶的温度差异较小且低速时油池底温度要略低于箱顶的, 而在高速时油池底温度超过了箱顶的。因为低速时搅油较弱, 箱体内部温度较低, 在较好的润滑条件下温度差异不大。而在高速时, 箱体内部温度快速上升, 尤其是啮合区温度明显增加。
当箱体内浸油量过低时, 由于齿轮飞溅润滑冷却不充分, 易造成局部无冷却引发高温, 而当浸油深度过高时, 搅油产生的热量剧烈增加, 齿轮箱温度过高。为了求得齿轮最佳浸油深度, 同时考虑到齿轮箱的温度分布特点, 重点开展浸油深度对轴承、油池底和啮合区温度的影响研究。在主动轮正转4 000 r/min的工况下开展仿真研究, 仿真结果如图 21所示。
图 21 不同浸油深度下温度值
由图可以看出, 齿轮箱大小轴承最高温度都呈现随浸油深度先减小后增加的趋势, 其中在浸油深度小于1.75h时温度变化不明显, 但是在浸油深度大于2.00h后轴承温度急剧增加, 在1.75h至2.00h之间温度较低。啮合区薄壁温度变化与轴承的类似, 而油池底的温度随着浸油深度的增加而增加。结合前面流场的分析, 通过模拟得出在齿轮浸油深度为1.75到2.00h之间有较好的润滑和冷却性能。

3 齿轮箱流道优化

为了增强润滑和降低温度, 同时考虑到挡油板与油孔的布置关系, 重点对少油高温区进行流道结构的优化。优化方案主要包括2部分: 一部分是在输入轴箱体侧新增2条润滑油流道d和e, 同时改变此处内侧筋板角度与流道连接, 保证油液顺畅流通, 增强对中间薄壁的冷却润滑效果, 加强油液从箱体底部向主动轮侧的传输; 另一部分是在输出轴箱体正上方新增2条油路即流道6及与它在Y方向对称的另1条, 增强对箱体上侧的润滑, 也可使更多油液流向轴承。改进齿轮箱结构如图 22所示。
图 22 优化齿轮箱结构
针对主动轮正转4 000 r/min、浸油深度2.0h的工况, 对齿轮箱结构改进前后内流场的润滑油质量流量和油液分布进行对比分析, 如表 9和10所示。
表 9 输出轴箱体侧流道内的润滑油质量流量 kg/s
流道编号 1 2 3 4 5 6
改进前 0.033 0.064 0.062 0.144 0.152 －
改进后 0.038 0.057 0.074 0.176 0.136 0.049
表 10 输入轴箱体侧流道内的润滑油质量流量 kg/s
流道编号 a b c d e
改进前 0.052 0.102 0.045 － －
改进后 0.046 0.088 0.076 0.024 0.030
各流道内的油液量普遍明显增加。在输出轴侧虽然流道2和5的润滑油质量流量略微降低, 但流向轴承的流道润滑油质量总流量在增大, 润滑效果总体增强; 在输入侧因为增加了流道d和e, 流道a和b被分流而导致润滑油质量流量略有降低, 但由于流道d和e的作用, 流向主动轮的油液量提升明显。而流道c作为回油通道, 其润滑油质量流量大大增加, 新增2条流道对输入侧油液循环的促进作用明显。
各个测点的稳态温度优化前后对比如图 23所示。优化后的齿轮箱体温度更低, 除了油池底以及输出侧大轴承处的温度变化不大以外, 小轴承、啮合区与箱顶的温度都有所降低, 尤其是小轴承位置和啮合区温度均降低了5 ℃左右。
图 23 优化前后测点温度对比图

4 结论

本文以轨道车辆的某型号高速列车铝合金齿轮箱为研究对象, 通过数值模拟与试验相结合的方法, 开展了铝合金齿轮箱的内流场和温度场研究。构建了齿轮箱的热-流-固耦合仿真模型, 并通过齿轮箱台架试验的温度测试结果, 对模型进行校验, 仿真模型的计算结果可靠, 误差约为5%。该型号齿轮箱润滑效果总体良好, 但箱体上侧和右侧润滑效果相对较差; 内部浸油深度与流道的润滑油质量流量基本呈线性正相关, 浸油深度为1.75到2.00倍齿高时, 齿轮箱的润滑和控温效果较好。完成了齿轮箱流道数量及分布的优化, 新流道设计有效增大了流向主动轮与轴承的油量, 提高了油液对箱体润滑降温效果, 轴承与啮合区温度均下降5 ℃左右; 在输出轴箱体正上方新增2条油路, 增强了对箱体上侧的润滑, 也可使更多油液流向轴承。

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