在 司法学进展 1687 - 5923 1687 - 5915 印度发布公司 616923 10.1155 / 2012/616923 616923 研究文章 齿轮箱飞溅损失的CFD模拟 Gorla 卡洛 1 Concli 弗朗哥 1 斯塔尔 卡斯滕 2 Höhn. Bernd-Robert. 2 克劳斯 Michaelis. 2 Schultheiß Hansjörg. 2 stempling. johann paul 2 VELEX. 菲律宾 1 Dipartimento di Meccanica 米兰Politecnico di Milano, Via la Masa 1,20156米兰 意大利 2 Lehrstuhlfürmaschinenelemente. FZG，北芒兴街85748号 德国 2012年 29. 08 2012年 2012年 01 06 2012年 26. 06 2012年 2012年 版权所有©2012 Carlo Gorla等。 这是一篇在知识共享署名许可下发布的开放访问的文章，该许可允许在任何媒介上不受限制地使用、发布和复制，只要原稿被正确引用。

在动力传动装置的设计中，效率是一个主要的问题。因此，尤其在设计阶段，有适当的模型来预测功率损失是很重要的。为此，进行了CFD(计算流体动力学)仿真，以了解几何参数和运行参数对功率传输损失的影响。实验结果验证了模型的有效性。

 1.介绍

在功率传输的设计中，效率越来越成为一个主要的问题，从设计阶段的最初阶段开始，采用适当的模型来预测功率损耗是降低功率损耗的基础。齿轮箱的功率损耗一般按[ 1]，考虑到负责它们的机器元素及其依赖性或从负载中的依赖性。齿轮功率损失与润滑强烈相关，这些负载依赖于润滑膜中的摩擦效应以及独立于溅射，搅拌和风度效应的负载。

通过实验试验得到的一些模型可以在描述齿轮几何参数和运动参数对水力损失影响的文献中找到，如Mauz提出的模型[ 2]，谁集中在液压损失或由Dowson [ 3.]，谁集中在风盘损失上。

然而，作者认为，为了改进现有的模型，还需要对齿轮损耗的物理现象有更深入的了解，而CFD模拟是研究齿轮损耗的有效方法。

Marchesse等人[ 4.[基于最先进的技术支持CFD到齿轮功率损耗，应用CFD模型研究齿轮的风盘损失，或者通过实验测试验证了它们的结果。

关于飞溅功率损耗的大量实验数据仍然可以在FZG获得，由几年的测试产生[ 5.]，该数据涵盖了外径、齿面宽度、螺旋角、温度和油型等几个参数的影响。为了加深对飞溅损失机理的理解，进行了CFD模拟，以研究相同参数对飞溅损失的影响，并将数值结果与可用的试验结果进行了比较。

在本文提出的活动的第一阶段，已经考虑了单个盘和齿轮。简单良好的CFD模拟和实验测试已经证实，CFD代表了一种有效的研究溅到功率损耗的方法，因此因此已经开始了具有两个啮合齿轮的模拟程序。

 2.齿轮箱功率损耗的组成

根据( 1]，齿轮的功率损耗可以细分为负载依赖性和无关的损耗： （1） P. V. = P. V. G + P. V. G 0. + P. V. B. + P. V. B. 0. + P. V. D. + P. V. X 。 总功率损耗可以根据原点进一步细分：下标   G 那   B. 那   D. , X 分别与齿轮、轴承、接触密封和其他因素有关。下标0表示与负载无关的电源损耗。

P. V. G   are the load-dependent power losses of gears and arise primarily from the sliding between the flanks of the gear teeth.

P. V. B.   are the load-dependent power losses of bearings and are also related to sliding between the rolling elements and the rings.

P. V. B. 0. 是与负载无关的轴承功率损失，并与其他有关的粘性效应，由于润滑。

P. V. D.   are the power losses of the seals and are related to sliding.

P. V. X 是其他通用的电力损失。

P. V. G 0.   are the load-independent power losses of gears due to the interaction between the lubricant and the rotating/moving elements. These losses are the sum of squeezing, power, and splashing power losses. The lubricant squeezing power losses are related to the fact that the gap at the mesh position is changing its volume during the engagement causing an overpressure that squeezes the oil primarily in the axial direction [ 6.- 8.]。电力和溅功率损耗与移动/旋转元件上的润滑剂的粘性和压力效应有关[ 9.那 10]。对于倾角润滑的动力传输，这种损失不能被忽略，并且是总损失的重要组成部分。因此，作者已经研究了这种简单的几何形状和在不同的操作条件下的这种损失。

 3.问题描述

为了理解不同参数的影响，作者已经用简化的几何进行了一些初始模拟，该初始模拟包括在完全填充的情况下的简单旋转盘（在实验和CFD方法中存在自由表面）。一种单相的存在导致通过在固体周围移动流体产生的经典机械损失。例如，当流体是空气（或空气/油混合物）时，这些损耗称为风度，并且随着角速度功率3大致发展的损失3.分析的齿轮箱的示意性布局如图所示 1。圆盘安装在由两个轴承支撑的悬臂轴上。第二悬吊安装轴被放置在平行于主轴的情况下。在第二步，一个真正的齿轮几何替换磁盘。

带齿轮的变速箱的几何形状。

在压力下进行模拟，而齿轮箱开发以在海底操作，并且需要这种压力以补偿操作深度的外部水压。

3.1。油特性

在这些调查中，使用不同的油。润滑剂是基于不同粘度等级的矿物质。额外的虚拟油FVA3 *，具有与FVA3相同的粘度和与FVA2相同的密度，用于评估粘度对功率损耗的影响。详细的油性质可以在表格中看到 1。

二手润滑剂的油性质。

石油 运动粘度为40°C ν 40. （mm²/ s） 100的运动粘度°C ν One hundred. （mm²/ s） 密度在15°C ρ 15 (公斤/ m³)
FVA2 29.8 5.2 871
FVA3 95.0 10.7 885
FVA3* 95.0 10.7 871
3.2。几何

该数值模型的几何结构仅包含油的体积。如图所示 2，只有部分案例被建模，而且轴承也被忽略了。

数值模型的几何。

圆盘和齿轮都没有安装在轴的中心;因此，利用对称是不可能的。

第一个被分析的组件是一个磁盘;它的属性汇总在表中 2。

磁盘的几何特性。

直径 D. 一种 (毫米) One hundred.
宽度 B. (毫米) 40.

表格 3.显示了不同模拟中采用的齿轮的几何参数。

分析齿轮的几何特性。

宽度 B. (毫米) 尖端直径 D. 一种 (毫米) 螺旋角度 β （°） 压力角 α. N （°） 牙齿数量 Z. 1 () 正常调制 m N (毫米)
参考案例 40. 102.5 0. 20. 23. 4.
宽度影响 20. 102.5 0. 20. 23. 4.
齿顶圆直径的影响 40. 96.5 ÷ 98 0. 20. 23. 4.
螺旋角的影响 40. 102.5 20. 20. 23. 4.
3.3。啮合

对于磁盘的情况，假设一个简单的未格换网格。为了正确再现边界的运动，设定了适当的BC（边界条件）。已经使用了四面体元素。对于复杂的几何形状，实际上，通常可以产生四面体网格，而不是比由四边形/六面对元素组成的等效网格的细胞更少。这是因为四面体网允许在流动域的所选区域中聚类细胞。结构化的六面射出网通常将力量放置在不需要的区域中。

如果需要解决边界层，则四面体电池是不希望的靠近壁，因为第一栅极点必须非常靠近壁，而相对大的栅格尺寸可以在平行于墙壁的方向上使用。这些要求导致长薄的四面体元素，在扩散通量的近似下产生问题。因此，一些网格生成方法在固体边界（通胀）附近产生一层棱镜或六边一体，从表面的三角形或四边形离散化开始;在该图层之上，在域的剩余部分中自动生成四面体网格（图 3.)。

靠近墙壁的网格细节。

对于使用齿轮的模拟，使用了附加功能：为了模拟没有网眼变形的齿轮的旋转，将两个单独的域分别创建并啮合。齿轮周围的区域是圆筒，其被定义为动态，它围绕齿轮轴旋转。对应于域的其余部分的另一个区域被定义为静态区域。该区域具有圆柱形腔，其中动态网格位于其中（如图所示） 4.)。

网格划分:动态区域标记为浅蓝色，静态区域标记为浅灰色。

两个区域具有一些相互交叉的面，而是从它们没有连接的数值来看。为了链接它们，定义了接口区域。连接确保在界面的两侧仿真期间的通用字段的值相同。

由于两个区域中的一个旋转，需要附加特征，滑动网格。两个单元区域将沿网格接口相对于彼此移动。滑动网状条件不会直接移动流体但仅移动网状物，允许在这种情况下设定动态区域内边界的适当运动，在这种情况下齿轮的面。

 3.4。求解器设置 3.4.1。Navier Stokes方程式

CFD是基于一些微分方程。对于一般元，可以写出五个方程。第一个方程为非平稳不可压缩流动的平均质量守恒方程，可以写成: （2） ∂ 〈 ρ 你 一世 〉 ∂ X 一世 = 0. 那 哪里 X 一世 笛卡尔坐标是什么 你 一世   is the velocity component.

第二个等式是平均动量保守方程，可以如下写入： （3） ∂ ∂ T. （ ρ 〈 你 一世 〉 ） + ∂ ∂ X j （ ρ 〈 你 一世 〉 〈 你 一世 〉 ） = - ∂ ∂ X 一世 〈 P. 〉 + ∂ ∂ X j [ μ. （ ∂ 〈 你 一世 〉 ∂ X j + ∂ 〈 你 j 〉 ∂ X 一世 ） - ∂ ∂ X j τ. 一世 j ] 那 在哪里 P. 压力， X 一世 和 X j 笛卡尔坐标是什么 ρ 是密度。额外的术语 τ. 一世 j 在平均等式中出现（与未缺陷的传输方程相比）称为未解析的术语或雷诺项。平均过程产生未关闭的一组方程。因此，需要一种湍流模型，以便能够解决方程系统。

未解决项或雷诺数项采用涡流-粘性假设表示如下: （4） - τ. 一世 j = - ρ 〈 你 一世 ' 你 j ' 〉 = μ. T. （ ∂ 〈 你 一世 〉 ∂ X j + ∂ 〈 你 j 〉 ∂ X 一世 ） - 2 3. ρ δ. 一世 j K. 那 在哪里 K. 是动荡的动能和湍流的动能 μ. T. 涡粘度。

在给定模型中未激活能量方程：操作温度定义为先验，因此流体的性质在计算过程中不会改变。

对于压力 - 速度耦合，所建议采用简单方案进行闭合域中的流动[ 11]。

 3.4.2。湍流模型

湍流的特征在于速度场波动。这些波动混合传输量，例如动量，能量和物种浓度，导致运输的数量也波动。由于这些波动可能具有小规模和高频，因此在实际工程计算中直接模拟它们的计算非常昂贵。相反，可以平均瞬时精确的控制方程以去除小尺度，从而产生改进的等式，用于解决昂贵的昂贵。然而，修改的等式包含额外的未知变量，并且需要湍流模型来确定这些变量以已知数量来确定这些变量。

最简单的“完整模型”的湍流是两个等式模型，其中两个单独的传输方程的解决方案允许独立地确定湍流速度和长度尺度。该模型是基于模型传输方程的半级模型，用于湍流动能（ K. )及其耗散率( ε. )[ 12]。

RNG K. - ε.   model assumes that the eddy viscosity is related to the turbulence kinetic energy and dissipation via the following relation: （5） μ. T. = C μ. ρ K. 2 ε. 。 的模型输运方程 K. 源自精确方程，而模型传输方程 ε. 是通过物理推理得到的，与精确的数学模型几乎没有相似之处[ 11]。在推导中 K. - ε.   model, the assumption is that the flow is fully turbulent, and the effects of molecular viscosity are negligible: (6) ∂ ∂ T. （ ρ K. ） + ∂ ∂ X 一世 （ ρ K. 你 一世 ） = ∂ ∂ X j [ α. K. μ. eff. ∂ K. ∂ X j ] + G K. + G B. - ρ ε. - y m + S. K. ∂ ∂ T. （ ρ ε. ） + ∂ ∂ X 一世 （ ρ ε. 你 一世 ） = ∂ ∂ X j [ α. ε. μ. eff. ∂ K. ∂ X j ] + C 1 ε. ε. K. （ G K. + C 3. ε. G B. ） - C 2 ε. ρ ε. 2 K. - R. ε. + S. ε. 。 在这些方程, G K. 表示由于平均速度梯度而产生的湍流动能。 G B. 是由于浮力效应引起的湍流动能的产生。 y m 表示波动扩张对压缩湍流的贡献对整体耗散率。 C 1 ε. 那   C 2 ε. , C 3. ε. 是常数。 σ. K. 和 σ. ε. 是湍流的普兰蒂号码 K. 和 ε. ， 分别。数量 ∝ K. 和 ∝ ε. 逆有效普朗特数是什么 K. 和 ε. ， 分别。 S. K. 和 S. ε. 是用户定义的源术语。 R. ε. 是额定术语的额外术语 - K. - ε.-模型。 R. ε. 源自称为重整化组理论的严谨统计技术，提高了标准的准确性 - K. - ε.-模型。

存在一些其他更复杂的湍流模型，但有些工人声称该模型在旋转流动方面提高了精度[ 13]。因此，选择该湍流模型以执行模拟。

 3.4.3。空间离散化

默认情况下，求解器存储标量的离散值 φ.   at the cell centers. However, face values φ. F 是对流项所需要的，并且必须从单元中心的值进行插值。这是利用逆风方案完成的。上盘意味着面值 φ. F   is derived from quantities in the cell upstream, or “upwind,” relative to the direction of the normal velocity V. N 。

为了求解微分方程，作者选择了二阶迎风格式。选择二阶上绕时，其面值为 φ. F   is computed on the base of the cell-centered averaged value   φ. 及其渐变 Δ φ. 。为了确定梯度，使用了最小二乘单元的评价。在这种方法中，假设解在两个细胞中心之间线性变化。

 3.4.4。边界条件

所有边界设置为无滑移条件。这意味着在壁面上，壁面和流体之间没有相对速度。为了正确地描述法向速度剖面，采用了强化壁处理。该方法计算出单元中心处的速度，然后从这些量开始重建速度剖面。因此，在墙壁附近创建一个合适的细网格是很重要的。

为了根据速度剖面来评价结果的质量，必须检查 y + 定义的值如下： (7) y + = 你 * y ν 那 如果是加强墙治疗的话，应该大约等于1。 你 *   is the friction velocity at the nearest wall, y   is the distance from the center of the first cells to the wall and ν 是液体的局部运动粘度（图 5.)。

墙上附近的速度曲线。

 3.4.5。时间步长

时间步长的确定基于与时间集成方案相关联的截断误差的估计。如果截断误差小于指定的公差，则时间步长的大小增加;如果截断误差更大，则时间步长减少。可以通过使用根据[的预测校正器类型的算法来获得截断误差的估计 14]，以配合时间积分方案。在每一个时间步长，一个预测的解可以获得使用计算廉价的显式方法(Adams-Bashford二阶不稳定公式)。该预测解被用作时间步长的初始条件，并使用与隐式公式相关的非线性迭代计算校正。预测值和修正值之间的差值范数被用作截断误差的度量。通过将截断误差与所需的精度水平相比较，代码能够通过增加或减少时间步长来调整时间步长。

 4.操作条件

通过CFD分析，研究了不同参数的效果。对于磁盘而不是档位的简单情况，唯一的变化参数是500至8000 rpm之间的速度（表 4.)。

不同模拟中采用的参数的组合。

磁盘或装备 D. 一种 (毫米) B. (毫米) β （°） N (转) P. (酒吧) T. （°C） 油位 （％） 石油
一种 D. One hundred. 40. / 500 6. 40. One hundred. FVA2
B. D. One hundred. 40. / 2000年 6. 40. One hundred. FVA2
C D. One hundred. 40. / 5000 6. 40. One hundred. FVA2
D. D. One hundred. 40. / 8000. 6. 40. One hundred. FVA2
1.1 G 102.5 40. 0. 1500 6. 88.* One hundred. FVA2
1.2 G 102.5 40. 0. 3000 6. 84.* One hundred. FVA2
1.3 G 102.5 40. 0. 4500 6. 85.* One hundred. FVA2
1.4 G 102.5 40. 0. 6000 6. 93* One hundred. FVA2
1.5 G 102.5 40. 0. 7500 6. 107* One hundred. FVA2
2.1 G 102.5 40. 0. 500 6. 90. One hundred. FVA2
2.2 G 102.5 40. 0. 2000年 6. 90. One hundred. FVA2
2.3 G 102.5 40. 0. 5000 6. 90. One hundred. FVA2
2.4 G 102.5 40. 0. 8000. 6. 90. One hundred. FVA2
3.1 G 102.5 20. 0. 500 6. 90. One hundred. FVA2
3.2 G 102.5 20. 0. 2000年 6. 90. One hundred. FVA2
3.3 G 102.5 20. 0. 5000 6. 90. One hundred. FVA2
3.4 G 102.5 20. 0. 8000. 6. 90. One hundred. FVA2
4.1 G 98 40. 0. 500 6. 89.+ One hundred. FVA2
4.2 G 98 40. 0. 2000年 6. 89.+ One hundred. FVA2
4.3 G 98 40. 0. 5000 6. 89.+ One hundred. FVA2
4.4 G 98 40. 0. 8000. 6. 109+ One hundred. FVA2
5.1 G 98 40. 0. 500 6. 90. One hundred. FVA2
5.2 G 98 40. 0. 2000年 6. 90. One hundred. FVA2
5.3 G 98 40. 0. 5000 6. 90. One hundred. FVA2
5.4 G 98 40. 0. 8000. 6. 90. One hundred. FVA2
6.1 G 96.5 40. 0. 500 6. 90. One hundred. FVA2
6.2 G 96.5 40. 0. 2000年 6. 90. One hundred. FVA2
6.3 G 96.5 40. 0. 5000 6. 90. One hundred. FVA2
6.4 G 96.5 40. 0. 8000. 6. 90. One hundred. FVA2
7.1. G 102.5 40. 20. 500 6. 90. One hundred. FVA2
7.2 G 102.5 40. 20. 2000年 6. 90. One hundred. FVA2
7.3 G 102.5 40. 20. 5000 6. 90. One hundred. FVA2
7.4 G 102.5 40. 20. 8000. 6. 90. One hundred. FVA3
8.1 G 102.5 40. 0. 500 6. 90. One hundred. FVA3
8.2 G 102.5 40. 0. 2000年 6. 90. One hundred. FVA3
8.3 G 102.5 40. 0. 5000 6. 90. One hundred. FVA3
8.4 G 102.5 40. 0. 8000. 6. 90. One hundred. FVA3
9.1 G 102.5 40. 0. 500 6. 90. One hundred. FVA3*
9.2 G 102.5 40. 0. 2000年 6. 90. One hundred. FVA3*
9.3 G 102.5 40. 0. 5000 6. 90. One hundred. FVA3*
9.4 G 102.5 40. 0. 8000. 6. 90. One hundred. FVA3*

+测量温度。

*油的粘度为FVA3，密度为FVA2。

对于带齿轮的情况，研究的参数是速度，压力，和几何(面宽，叶尖直径，螺旋角)。

表格 4.总结了不同仿真中所采用的参数组合。

用于实验的真正的齿轮箱是在海底工作的，需要一个内部压力(6巴)来补偿工作深度的外部水压力。

因此，使用6巴的操作条件进行了实验。在具有0巴的操作压力的一些实验之后制备齿轮箱的加压。采取了用6个条形操作的选择，以确保在齿轮箱中只有油，避免气泡存在。

此外，静压的高低不影响结果。

 5.实验测试

为了验证CFD模拟结果，进行了一些实验。在驱动轴上，安装了扭矩表。该仪器可以测量阻力转矩和转速，从而可以评估功率损失。由于系统的配置，不可能直接测量与负载无关的功率损失。为此，在没有齿轮/盘的情况下进行了一些附加测试，并在齿轮箱中使用空气而不是油，以便能够测量轴承产生的功率损失。使总损失和轴承损失之间的差异，有可能评估损失只有由于搅拌。

 6.结果 6.1。结果：磁盘

数字 6.在没有负载损耗扭矩方面显示结果 P. V. Z. 0. 那 P. L. 与圆周 V. T. 圆盘的速度。连续的直线代表实验结果，没有轴承损失的点代表模拟结果。在这个简单的例子中，模拟结果似乎低估了损失。但也可以说，实验结果如图所示 6.就像工作配置中测量的总损失(因此包括轴承损失)与仅用轴(不含盘)和变速箱中空气而不是油测量的损失之间的差值一样。这样，就有可能把油中圆盘转动造成的功率损失与轴承造成的功率损失分开。不过是说,在这第二次测量,没有润滑剂可能最低限度影响造成的损失轴承:轴承内座圈,事实上,在横向旋转接触空气而不是石油,这导致一个最小低估损失的轴承。这个问题变得不那么重要，在齿轮的测量中，功率损失明显更高。

结果的阻力扭矩与周向速度的磁盘。

数值和实验结果之间的差异差异的另一个原因可以发现在模拟中，在实验中，温度（并因此油性能）在40℃下固定到40°C时，它因其而变化事实上，冷却/加热系统无法立即补偿温度的变化。

 6.2。结果:齿轮

数字 7.示出了四个不同的切向速度的齿轮对称平面中的速度场。可以看出，随着切向速度的增加，速度可观的速度是可明显的区域。

齿轮对称平面内四种不同切向速度(m/s)的速度场等值线图:(a) 500 rpm;(b) 2000转;(c) 5000转;(d) 8000 rpm。

从图 8.，这是可能有一个想法的润滑剂内的变速箱。一个理想的流体粒子从齿轮的径向逃逸，然后，经过一个循环，它再次从轴向与齿轮接触。由于齿轮的旋转，在齿轮箱中没有区域的润滑油是稳定的，但完整的领域涉及到润滑油通量。

Velocitystreamlines; B. = 40. mm; D. = 102 。 5. mm; T. = 90. °C; N = 8000.  rpm.

数据 9.至 13在耐抗扭矩方面显示结果 P. V. Z. 0. 那 P. L. 与圆周速度相比 V. T. 带齿轮的箱子。连续的线表示没有轴承损失的实验结果，折线表示根据Mauz [ 2]，并虚线线的模拟结果。

导致扭矩与温度的圆周速度效应而言。

Mauz通过实验推导出了一些方程。Mauz提出的模型有很大的优势，它不需要计算资源，但是，如下图所示，它也有一些限制。例如，对于大于60m /s的切向速度，它是无效的，并且它没有考虑一些参数，例如螺旋角。

数字 9.分析了温度对抗转矩的影响。可以看出，温度对结果的影响是不可忽视的。实验测试的温度不是完全恒定的，这是由于冷却/加热系统不能立即补偿润滑槽温度的波动。在相同的温度下，对不同转速下的润滑性能进行了模拟:在不同转速下，随着温度的变化，润滑性能会发生变化。可以看出，CFD计算结果与实测值有很好的一致性。相反，其他一些计算是在90℃的恒温下进行的。只有在低转速下，当试验台油浴的有效温度低于90℃时，对恒温的CFD结果才低于测量值。对于较高的转速，在90℃的恒温条件下计算得到的CFD结果高于在90℃以上的油浴温度下的测量结果。

该图还显示了根据Mauz的功率损耗。结果与测量值和模拟值显着不同。

数字 10如图所示 8.但对于另一个尖端直径。在这种情况下，在相同温度下的模拟结果与测量结果重叠。

导致扭矩与温度的圆周速度效应而言。

数字 11显示尖端直径对功率损耗的影响。已经为直径为102.5毫米，98毫米和96.5毫米进行了模拟。实验仅为最大和最小的直径进行（见图 9.和 10)。

导致抗扭矩与尖端直径的圆周速度影响。

尖端直径对功率损耗的影响非常高。根据Mauz的结果没有正确描述这种现象。然而，模拟的结果能够良好地预测实验证实的功率损失。

当叶尖直径从96.5 mm增加到98 mm时，功率损失增加约64%。

类似地，尖端直径的增加从96.5毫米到102.5mm导致电力损耗的增加约142％。

数字 12显示了面宽对功率损失的影响。

结果在抗扭矩与面宽度的圆周速度影响方面。

结果在螺旋角的抗性扭矩与周向速度影响方面。

面宽对功率损失的影响是非常高的。在这种情况下，仿真结果比Mauz得到的结果要好，即使在这种情况下，对于Mauz来说，增加100%的面宽会显著增加功率损失。

尖端直径从20mm到40 mm的加倍导致电力损耗的增加约60％。

数字 13展示了螺旋角对功率损耗的影响。这是可能的欣赏如何减少损失与螺旋角。

特别地，损耗减小到约45％从0°到20°改变螺旋角度。Mauz提出的模型不考虑螺旋角度。

数字 14显示油粘度对电源损耗的影响，而图 15显示油型（密度）对功率损耗的影响。

结果在抗转矩对周向速度的影响方面，润滑油粘度。

结果在抗转矩对周向速度的影响，润滑油密度。

增加密度从819.5公斤/米3.824.5公斤/米3.导致电力损耗的增加约15％。

 7.结论

实验结果证实，CFD代表了一种预测功率损耗的有效方法。分析病例的预测中的错误低于5％。

对圆盘和齿轮两种不同的部件进行了仿真。dip润滑盘的功率损耗明显低于dip润滑齿轮的功率损耗。

进行额外的模拟，以了解不同参数对功率损耗的影响。功率损耗显着增加，具有较大的尖端直径或面部深度，并用较大的螺旋角度减小。此温度也对结果产生影响：损耗随着较高的温度而降低，从而降低润滑剂粘度和密度。但是，虽然密度的影响是显着的，但粘度似乎对功率损耗没有显着影响。

结果的趋势与H呈现的结果一致 ӧhn等[ 5.为两个齿轮的机箱。此外，如预期的那样，损耗随角速度功率3的变化而变化。

由于CFD被证明是预测负载无关的损耗的有效工具，因此计划研究负载无关的功率损耗的其他组件，例如，例如油挤压损耗。

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