ZC蜗杆传动的多目标优化设计

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双锥面二次包络环面蜗杆传动多目标优化设计

双锥面二次包络环面蜗杆传动多目标优化设计

双锥面二次包络环面蜗杆传动多目标优化设计邱清盈;舒勤业;冯培恩;朱肖虎;曹磊【摘要】The work introduced in this paper is based on the research of a dual-cone double enveloping hourglass worm gear pair,while taking the dual-line contact transmission performance of the dual-cone double enveloping hourglass worm into account.The optimization goal of this work is to enhance transmission efficiency and carrying capacity.This paper adopted the method of imitation of biological evolution to multi-objectively optimize the design parameter of the dual-cone double enveloping hourglass worm gear pair,thereby establishing a general optimization model which avoided worm undercutting and addendum pointing during the ing independently developed dual-cone double enveloping hourglass worm gear processing equipment and a test platform,an experiment was carried out.The result confirmed that the optimization model has practical performance.%针对环面蜗杆副优化设计不能兼顾传动性能与承载能力这2个性能指标的问题,建立了双锥面二次包络环面蜗杆通用的优化模型.该模型考虑双锥面二次包络环面蜗杆的双线接触传动性能,以传动效率和承载能力为优化目标,以避免在加工时产生根切和齿顶变尖为约束条件,利用仿生物进化法对设计参数进行多目标优化.结合自主研发的加工和检测设备进行了实验,结果显示,优化后的双锥面二次包络环面蜗杆副的接触线分布更广,传动效率更高,从而验证了该优化模型具有实际的效能.【期刊名称】《哈尔滨工程大学学报》【年(卷),期】2012(033)007【总页数】6页(P869-874)【关键词】环面蜗杆;双线接触;传动效率;承载能力;多目标优化设计【作者】邱清盈;舒勤业;冯培恩;朱肖虎;曹磊【作者单位】浙江大学机械工程学系,浙江杭州310027;浙江大学机械工程学系,浙江杭州310027;浙江大学机械工程学系,浙江杭州310027;浙江大学机械工程学系,浙江杭州310027;浙江大学机械工程学系,浙江杭州310027【正文语种】中文【中图分类】TH132.44环面蜗杆副传动相对于普通圆柱蜗杆传动,具有同时啮合齿数多、啮合时呈双线接触、接触点的法向速度大、综合曲率半径大、接触应力小、易形成油膜等优点,因此具有更高的传动效率和承载能力,更长的使用寿命.环面蜗杆副传动在冶金、采矿、军工、化工、造船等领域已得到了广泛的应用.环面蜗杆按产型面的不同可分为直廓环面蜗杆、平面包络环面蜗杆、锥面包络环面蜗杆以及双锥面包络环面蜗杆,根据是否以一次包络所得的滚刀产型面来加工蜗轮又可分为一次和二次包络环面蜗杆传动.国内外学者针对各种类型的蜗杆传动副,在模型建立、啮合性能分析、加工修型、优化设计等各方面开展了长期的研究[1-4].在环面蜗杆副的优化设计方面,学者也做了相关的研究[5-9],建立了各种不同类型,不同优化目标的优化设计模型. 双锥面二次包络环面蜗杆传动不仅具有环面蜗杆副的承载能力大、传动效率高及使用寿命长的优点,而且不易引起蜗杆边齿顶变尖和根切等加工问题.在加工时,由于其左右侧齿面同时进行磨削,在生产效率方面也有很大的优势.但国内外针对双锥面二次包络环面蜗杆副的研究却较少.本文以双锥面二次包络环面蜗杆作为研究对象,结合自主研发的加工和检测设备,对该种环面蜗杆传动进行多目标优化设计,以期获得一种比较通用的设计方法,使双锥面二次包络环面蜗杆副达到更优的性能.1 双锥面二次包络环面蜗杆副模型选择如图1所示的坐标系,建立蜗杆副的数学模型.其中σo1(O1;io1,jo1,ko1)为蜗杆静坐标系,σo2(O2;io2,jo2,ko2)为蜗轮静坐标系,σod(O d;iod,jod,kod)为刀座静坐标系.σo1、σo2、σod均与机架固连.σ1 (O1;i1,j1,k1)、σ2(O2;i2,j2,k2)、σd(Od;id,jd,kd)分别与蜗杆、蜗轮、刀座固连.k1=ko1,k2=ko2,kd= kod.蜗杆转角为φ1,蜗轮转角为φ2,φ2=i21φ1,i21为蜗轮蜗杆的传动比,初始位置φ1=φ2=0°,σ1与σo1重合,σ2与σo2重合.刀座转角为φd,蜗杆毛坯转角为φ,φd=id1φ,id1为刀座与蜗杆毛坯的速比,初始位置φ=φd=0°,σd与σod重合.图1 双锥面二次包络环面蜗杆副的坐标系Fig.1 Coordinate system for dual-cone double enveloping hourglass worm gear pair如图2所示,砂轮的齿形角为αd,齿顶宽为sa.取坐标系σa(Oa;ia,ja,ka)与砂轮固连.产形双锥面Σd在σa里的方程为式中:xa=-ucosαdcos θ+rdcos θ,ya=-ucosαdsin θ+ rdsin θ,za=±(usinαd+0.5sa).式中:za取正,表示砂轮右侧;za取负,表示砂轮左侧.在Σd任一点Q处的切平面上建立活动坐标系σd(Q;αξ,aη,n).对式(1)进行σa→σd坐标变换,可得到产形双锥面Σd在σd里的方程:式中:R[id,-(90°-β)]的意义是表示矢量绕id转过-(90°-β)角度的回转矩阵. 式(2)通过σd→σod→σo1→σ1的转换,最终可将产形面上的啮合点在刀座动坐标系中的位置表达,转换到蜗杆动坐标系:一次包络共轭条件方程为根据式(4),可求出砂轮上的啮合点,将求得的啮合点参数代入式(3),即可得到在σ1里蜗杆上的各个接触点.这些接触点就组成了在σ1里的蜗杆螺旋面Σ1.图2 双锥面砂轮在坐标系中的位置Fig.2 The position of dual-cone grinding wheel at the coordinate system双锥面二次包络蜗轮的加工过程,是以滚刀齿面作为成型面,进行二次包络对蜗轮齿面的成形.因此,建立蜗轮齿面模型即为求解二次包络过程中产出的蜗轮齿面啮合点.通过σ1→σo1→σo2→σ2的转换,可获得啮合点在蜗轮动坐标系中的位置表达:蜗杆副二次包络共轭条件方程为根据式(6),可求出滚刀上的啮合点,将求得的啮合点的参数代入式(5)中,即可得在σ2里蜗轮上的各个接触点.而所有的接触点就构成了在σ2里蜗轮齿面Σ2.2 优化模型的建立2.1 优化参数的选择设计开发一套新的蜗轮蜗杆减速器,首先应提出中心距a和传动比i这2个基本条件.蜗杆的头数z1和蜗轮的齿数z2根据传动比i的要求进行选择.此外,针对双锥面二次包络环面蜗杆传动,还需要确定其他3个重要的参数,分别是蜗杆分度圆直径系数k1、主基圆直径系数k2和产型面倾角β.如表1所示,这3个参数又影响到蜗杆副其他的几何参数,从而影响蜗轮蜗杆减速器的综合性能.常规设计时,k1、k2和β都是根据经验在推荐的一定的范围内选取的,为此,本文选择这3个参数作为所建立的优化模型的优化参数,即:表1 双锥面二次包络环面蜗杆副部分几何参数Table 1 The geometric parameters of the dual-cone double enveloping hourglass worm gear pair根据设计要求确定传动比i 根据设计要求确定蜗杆头数z1 选取蜗轮齿数z2z2=i21z1蜗杆分度圆直径d1/mm d1=k1a (0.33≤k1≤0.50)蜗轮分度圆直径d2/mm d2=2a-d1蜗轮端面模数mt/mm mt=d2/z2蜗杆齿根圆直径df1/mm df1=d1-1.8mt主基圆直径db/mm db=k2a(0.50≤k1≤0.67)蜗杆分度圆压力角α/(°) α=arcsin(db/d2)蜗杆喉部分度圆导程角γm/(°) γm=arctan[d2/(i21d1)]成形面倾角β/(°) β≥γ参数计算公式中心距a/mm m由第1节可知,蜗轮蜗杆副的齿面模型,与参数αd、sa、a0、β、a、rd有关.其中a根据设计要求确定,rd根据加工的条件决定,均可设为一定值;αd、sa与蜗杆副中的主基圆直径db、蜗杆分度圆压力角α等密切相关,受优化参数k2的影响;a0=a-0.5df1-rd,受优化参数k1的影响;而β即为优化参数之一.可见,蜗杆分度圆直径系数k1、主基圆直径系数k2和产型面倾角β这3个参数的选择,对蜗杆副的齿面模型有着直接的影响.2.2 优化目标在现有的平面环面蜗杆优化研究中,一般以提高润滑性能和减小传动副体积为优化目标,但只是以环面蜗杆的一次接触性能为基础进行分析,没有将环面蜗杆双线接触的传动特性进行综合分析,而且也没有考虑二次接触线的分布位置.本文对双锥面二次包络环面蜗杆优化设计的研究,基于优先提高性能的考虑,追求更高的传动效率和更优的承载能力2个方面性能.传动效率主要取决于润滑条件,可以蜗杆副传动时的油膜厚度为参考因素,承载能力则受接触线分布情况影响较大,因此选择油膜厚度最厚、一次和二次接触线分布范围最广作为优化目标.2.2.1 油膜厚度的几何系数根据弹性流体动压润滑理论,蜗杆副接触齿面间油膜厚度,可按道森(Dowson)公式进行计算:式中:κ12N表示蜗杆副沿瞬时接触线法向的诱导法曲率;W表示作用在单位齿宽上的载荷;Ch表示与润滑油的运动粘度、压粘系数及蜗杆蜗轮材料的弹性模量和泊松比有关的系数;vn表示相对卷吸速度.蜗杆副沿αξ和αη方向的诱导法曲率为式中:Nξ和Nη为蜗杆副瞬时接触线上任一点处的法矢量N沿αξ和αη方向的分量,Ψ为蜗杆副二次包络曲率干涉界限函数.根据式(9)、(10),可求出蜗杆副沿瞬时接触线法向的诱导法曲率为计算蜗杆副齿面间油膜厚度时,还需要求相对卷吸速度,即式中:v1和v2分别为蜗杆副啮合点处的蜗杆和蜗轮的线速度在不考虑润滑油和蜗轮蜗杆材料性质,以及具体载荷的情况下,可选择油膜厚度的几何系数作为油膜厚度的评定参数[5]:在蜗杆副不同的啮合角度和蜗杆齿面不同的啮合位置,油膜厚度的几何系数各不相同.为了获得最优的润滑条件,需要使接触面间的最小油膜厚度最大.由于蜗杆副啮入端蜗杆齿根处的油膜厚度最小,因此,以该位置处的油膜厚度几何系数建立优化目标模型,即2.2.2 接触线分布双锥面二次包络环面蜗杆具有双线接触的特性,包括一次接触线和二次接触线,其中一次接触线是产型面上接触线在蜗轮齿面上的再现,二次接触线是滚刀加工蜗轮的过程中产生的新接触线,传动过程中2类接触线同时作用.从工作起始角处开始,一次和二次接触线由蜗轮两侧面逐渐向蜗轮中心对称面附近移动.双锥面二次包络环面蜗杆副的一次和二次接触线在蜗轮齿面上的分布,不能过宽,也不能过窄.分布过宽时,工作起始角处的接触线在蜗轮齿面的外侧,这表示从工作起始角处开始的一定角度内,蜗轮外侧齿面未参与啮合,这将减少参与啮合的蜗轮齿数,从而降低了蜗杆副的承载能力.反之,当接触线在蜗轮齿面分布过窄时,接触线会集中于蜗轮齿面的中心对称面处,从而降低齿面强度,缩短了蜗杆副的使用寿命.为了获得较好的分布区域,即接触线分布范围和蜗轮齿面的重合度更高,需要使工作起始角处的接触线,即最外侧的接触线,与蜗轮侧面的距离越小越好.为了具有代表性,选择该接触线位于蜗轮分度圆处的接触点为参考点建立目标模型,即式中:zj表示接触线的位置方程,j=1表示一次接触线,j=2表示二次接触线,其计算见式(5);B表示蜗轮齿宽.2.3 约束条件如2.1节所述,与蜗杆分度圆直径系数k1、主基圆直径系数k2和产型面倾角β相关的约束主要考虑避免环面蜗杆根切和蜗杆齿顶变尖.2.3.1 避免环面蜗杆根切为了在加工环面蜗杆的过程中避免发生根切,需要保证一次包络的曲率干涉界线Ψd在蜗杆齿根环面之内.为建模方便,只需要保证根切曲线与蜗杆齿根环面之间的最小径向距离处不发生根切即可.经计算分析,可得一次包络曲率干涉界限在蜗轮齿面内的变化,如图3所示.图3 一次包络曲率干涉界线Fig.3 Once-enveloping curvature interference limit line曲率干涉界限径向距离变化趋势,如图4所示.可见,在工作起始角处,对应根切曲线的最右侧位置,其径向距离最小.所以选择约束条件:式中:L表示根切曲线与蜗杆齿根环面之间的最小径向距离.图4 L随φd的变化趋势F ig.4 The curve of L and φd2.3.2 避免蜗杆齿顶变尖环面蜗杆与普通圆柱蜗杆相比,成型面在蜗杆齿面上的啮合点随着刀座转角的变动而变动,所以蜗杆的齿顶宽度随着刀座转角变化.利用蜗杆左右两侧的齿面方程对蜗杆齿顶宽进行计算[10],可知蜗杆边齿顶宽最小.为了避免蜗杆齿顶变尖,则需要保证:式中:ks表示边齿顶宽度系数;sb表示边齿顶宽;mt表示蜗轮端面模数.2.4 模型的建立与求解通过以上优化模型建立各要素的讨论,可确定双锥面二次包络环面蜗杆副多目标优化模型:利用浙江大学机械设计研究所开发的柔性优化软件FlxOpt,建立上述优化模型.设定油膜厚度的几何系数和接触线分布的权重各为0.5,而在油膜厚度几何系数和接触线分布中,又分别设定一次接触线二次接触线的权重为0.5,如图5所示.图5 柔性优化软件FlxOpt界面Fig.5 Interface of the flexible optimization designing software FlxOpt3 双锥面二次包络环面蜗杆副优化设计实例设计的双锥面二次包络环面蜗杆传动的中心距为a=75 mm,传动比i=40,采用单头蜗杆,蜗轮齿数为40.加工时,取砂轮半径rd=100 mm.取原始优化参数X=[0.35,0.63,10°],经优化之后所得参数为X=[0.37,0.62,10.5°].模型目标经优化后结果如表2所示.表2 优化结果对照表Table 2 Comparison of optimization results目标及约束参数优化前优化后油膜厚度几何系数 kh 12.26 13.80接触线分布0.55 0.42 0.01 1.87根切 L 4.02 5.76齿顶 sb/mt ||z1|-B/2| ||z2|-B/2| 1.99 3.94根据双锥面二次包络环面蜗杆副的数学模型,选取u=0的位置,即蜗轮齿根处,对其油膜厚度几何系数kh进行计算分析,结果如图6.对双锥面二次包络环面蜗杆副的接触线进行计算分析,结果如图7、8.图7中,线1及1'为工作起始角处(φ2=-17.7°)的一次接触线和二次接触线,线2~9和线2'~8'对应的φ2从-14°以4°的增量递增,最后线10为工作结束角处(φ2=17.7°)的一次接触线.图8中表示了蜗杆副的双线接触性能.经计算可知,优化前当φ2=-15.1°时,蜗轮齿面上开始出现二次接触线,蜗杆副开始具有双线接触的性能,而当φ2=13.2°时,齿面上的二次接触线消失;而优化后,当φ2=-16.8°时,蜗轮齿面上开始出现二次接触线,当φ2=14.6°时,齿面上的二次接触线消失.由表2及图6~8可见,经过优化后,双锥面二次包络环面蜗杆副在约束的范围内,油膜厚度几何系数有所提高,其接触线分布范围与蜗轮齿面的重合度也有所提高,并且还具有了更长的双线接触区域.为了从实验中对优化模型的效用进行分析,本文设计并搭建了用于实际数据测试的试验平台和数据处理系统.其中试验平台设计方案如图9所示.利用自主研制的双锥面二次包络环面蜗杆副加工设备,根据优化前后的设计参数,加工了2套用于对比实验的环面蜗杆减速器.对这2套环面蜗杆减速器,采用相同的装配和安装方式,并且使用同种润滑油.最后,利用搭建的蜗杆减速器试验平台对转速、转矩和传动效率进行了测试.经过测试可以得到,双锥面二次包络环面蜗杆副减速器在优化前最高传动效率为57.39%,而优化后的最高传动效率能够达到62.56%.通过上述实验数据可知,利用上述多目标优化模型,对双锥面二次包络环面蜗杆副进行优化后,其传动性能有了一定的提高,从而证明该优化模型具有实际的效能.图6 优化前后的油膜厚度几何系数Fig.6 The geometrical coefficient of the oil film thickness before and after optimization图7 优化前、后接触线在齿面上的分布情况Fig.7 The distribution of the contact lines before and after optimization图8 优化前、后蜗杆副双线接触性能分析Fig.8 Analysis of dual-line contact performance before and after optimization图9 试验平台设计方案Fig.9 Design of the test platform4 结论1)与普通圆柱蜗杆副相比,润滑性能和双线接触体现了双锥面二次包络环面蜗杆副优越的传动和承载性能,本文集中这2个方面的内容为优化目标,建立了多目标优化模型.2)在考虑润滑性能这一优化目标时,选取油膜厚度的几何系数作为油膜厚度的评定参数.而在考虑承载能力这一优化目标时,不仅考虑了一次接触线的分布,而且同时考虑了二次接触线的分布情况.3)通过理论分析和实验测试对优化前后的双锥面二次包络环面蜗杆副进行了对比,验证了该模型的有效性,为后续深入研究的开展提供了参考的方向.参考文献:【相关文献】[1]SIMON V.The influence of gear hobbing on worm gear characteristics[J].Journalof Manufacturing Science and Engineering,2007,129(5):919-925.[2]LITVIN F L,PEREZ I G,YUKISHIMA K,et al.Design, simulation of meshing,and contact stresses for an improved worm gear drive[J].Mechanism and Machine Theory,2007,42(8):940-959.[3]HILTCHER Y,GUINGAN M,VAUIANY J P.Numerical simulation and optimisation of worm gear cutting[J].Mechanism and Machine Theory,2006,41(9):1090-1110.[4]SU Daizhong,QIN Datong.Integration of 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Jinge,ZHANG Junfu,DENG Xingqiao,et al.Parameter optimization of the non-backlash double-roller enveloping hourglass worm gearing[J].Chinese Journal of Mechanical Engineering,2010,46(21):7-12.[9]邓星桥,王进戈,张均富,等.基于遗传算法的无侧隙双滚子包络环面蜗杆传动的参数优化设计[J].四川大学学报:工程科学版,2010,42(2):250-254.DENG Xingqiao,WANG Jinge,ZHANG Junfu,et al.Optimization design of the non-backlash double-roller enveloping hourglass worm's parameters based on genetic algorithm[J].Journal of Sichuan University:Engineering Science E-dition,2010,42(2):250-254.[10]董学朱.环面蜗杆传动设计和修形[M].北京:机械工业出版社,2004:70-84.DONG Xuezhu.Design and modification of hourglass worm gearing[M].Beijing:China Machine Press,2004:70-84.。

基于改进元胞遗传算法的蜗杆传动多目标优化设计

基于改进元胞遗传算法的蜗杆传动多目标优化设计

文章编号 : 1 0 0 1 — 2 2 6 5 ( 2 0 1 5 ) 0 8— 0 0 1 0— 0 5
D O I : 1 0 . 1 3 4 6 2 / j . c n k i . m m t a mt . 2 0 t 5 . O 8 . 0 0 3
基 于改 进 元 胞 遗 传算 法 的蜗 杆传 动 多 目标 优 化设 计 术
t i v e o p t i mi z a t i o n u n d e r ha t t he t WO r l T I t r a ns i s m s s or f s re t n g h t a n d s t i f f n e s s a n d o t h e r s .An
该算 法 同其 他典 型 的 多 目标 进化 算法在 标 准测试 函数上 进行 性 能对 比试 验 , 结果 显 示所提 出的 算 法
相 比其他 算法具 有 更好 的收 敛性 和 分 布性 。 工程 实例 的 求 解证 明 了该 算 法 可有 效 解 决相 关 实 际 问
题。
关键 词 : 元 胞遗 传算 法 ; 蜗杆 传动 ; 多 目标优 化设 计
t r o l w a s f o r m e d . A i mi n g a t he t c h ra a c t e i r s t i c s o f c e l l u l a r mu l t i — o b j e c t i v e o p t i mi z a i t o n a l g o r i t h m, he t n e w i m—
第 8期 2 0 1 5年 8月
组 合 机 床 与 自 动 化 加 工 技 术
Mo d ul a r Ma c h i ne To o l& A u t o m at i c Ma n uf a c t ur i n g Te c hn i q ue

机械设计中的多目标优化策略

机械设计中的多目标优化策略

机械设计中的多目标优化策略在当今的工业领域中,机械设计扮演着至关重要的角色。

随着科技的不断进步和市场需求的日益多样化,单纯追求某一单一性能指标的优化已经难以满足实际需求。

多目标优化策略应运而生,成为了机械设计领域中的关键技术,为设计出更高效、更可靠、更经济的机械产品提供了有力支持。

多目标优化问题的特点在于需要同时考虑多个相互冲突的目标。

例如,在设计一款汽车发动机时,既要追求更高的功率输出,又要降低燃油消耗和尾气排放,同时还要确保发动机的可靠性和耐久性。

这些目标之间往往存在着复杂的权衡关系,使得优化过程变得极具挑战性。

为了有效地解决多目标优化问题,首先需要明确各个目标的数学表达式和约束条件。

这需要对机械系统的工作原理、物理特性以及相关的工程规范有深入的理解。

以设计一个齿轮传动系统为例,目标可能包括最小化齿轮的体积、降低传动误差、提高传动效率等。

相应的约束条件可能包括齿轮的强度、齿面接触疲劳强度、轴的扭转强度等。

在确定了目标和约束之后,接下来就需要选择合适的优化算法。

常见的多目标优化算法包括遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等。

这些算法各有特点,适用于不同类型的问题。

遗传算法是一种基于自然选择和遗传变异原理的优化算法。

它通过模拟生物进化过程中的遗传操作,如选择、交叉和变异,来逐步搜索最优解。

在机械设计中,遗传算法可以有效地处理复杂的多目标优化问题,但其计算效率相对较低,对于大规模问题可能需要较长的计算时间。

粒子群优化算法则是通过模拟鸟群觅食的行为来寻找最优解。

粒子在解空间中根据自身的历史最优位置和整个群体的最优位置来调整自己的飞行速度和方向。

该算法具有收敛速度快、易于实现等优点,但在处理多峰问题时可能容易陷入局部最优。

模拟退火算法则基于固体退火原理,通过在搜索过程中引入随机因素,以一定的概率接受劣解,从而有可能跳出局部最优,找到全局最优解。

然而,其收敛速度相对较慢,需要合理设置参数以保证优化效果。

基于改进遗传算法的蜗杆传动多目标优化设计

基于改进遗传算法的蜗杆传动多目标优化设计

) ( I 6 )】 i - . 一z 4


( + ) [x + + x 2×( 2 3 i
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单 目标 优化 设计 ,其 优 点是 求 解 简单 ,但 得 到 的最优 设
计 方案 只能 是某 一 特定 指标 下 的最 优解 ,而无 法 获得 蜗
0 0 7年 9月
De eo me t& I n v t n o a hn r v lp n n o ai f o M c ie y& E e t c l rd c s lcr a o u t i P
机 电 产 品 开 发 与 钊 崭
的优化 效果 ,使 整 体结 构 更 紧凑 ,传 动效 率 更 高 ,综 合 性 能更 好 。本文 在 保证 蜗 轮和 蜗杆 满 足承 载 、强 度及 其 它 要 求 的前 提 下 , 以蜗 轮 齿 冠 体 积 最 小 、传 动 效 率 最
( )蜗杆 传 动 效率 最 高 。分 析 蜗杆 传 动 的 工作 情 况 2 可 知 ,其 总效 率 主要 取决 于啮合 摩擦 损 耗效 率 , 啮合 面 而 间 的相对 滑 动 速 度则 对 影 响很 大 ,成 反 比关 系 。为 了提
根据蜗杆传动 的工作特点 、结构要求和 生产成本 , l 齿数 的限制 :常取 z i= 0 8 ;③模数 m的限制 :常 2 z 3 ~0 = 将蜗轮齿冠体积最小 、传动效率最高 、中心距最小作为 l 取 2 ≤m≤1 ;④蜗 杆特性 系数 q的限制 :常取 8 ≤ 8 ≤q
( )蜗轮 齿 冠体 积 最小 。为 了降低 生 产 成 本 ,节 省 I
较 贵 重 的有 色金 属 材 料 .以蜗 轮有 色 合金 齿 冠体 积 最 小

基于LINGO的蜗杆传动多目标优化设计

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Kew rs y o d:mu ioj t e p mztnds n W r v; IG f ae l- b ci t i i ei ; O d e LN Os t r t e v oi ao g m r i ow
随着现代 工业 和技术 的发展 , 传统 的设计方
法 已越 来 越 不 能 满 足 现代 化 工 业 的需 求 , 优 化 而
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CAIYu -h a e u
( e ate tfMeh n a nier g H nnU w  ̄t A t adSi c, hn d, 1 0 0C ia D p r n m o c ai l gnei , u a n e i o r n c n e C age 4 5 0 hn ) c E n yf s e
设计 在现代化设计 和生产 中显 得相 当重要 .蜗 杆传动同时啮合 的齿数多 , 传动平稳 , 噪声低 , 且 传动 比大 , 件数少等一 系列优 点 , 蜗轮齿 圈 零 但 为铜合金材料 , 价格高 , 且传动效率低 , 为此 , 本
文 建立 蜗 杆 传 动 的 多 目标 优 化模 型 . 线 性 加 权 用 转 化 为单 目标 优 化 问题 , 使用 LN O软件 编 制 了 IG 通 用 程 序 , 用 时 只修 改 相 应 语 句 即可 , 用 简 使 使 单, 值得 推 广应 用 .

蜗轮 齿 数 z =11u为 齿数 比 )齿 宽6 g 2 2 . ( 1 , Z , = +) ,

基于粒子群算法的蜗杆传动多目标优化设计

基于粒子群算法的蜗杆传动多目标优化设计

mn( =∑ ( i ) f )
』= 1
() 8
式 中 : 为 最 小 油 膜 厚 度 , m; c 润 滑 油 的 黏 压 系 h 0为 。 数 , 2 2X1 P ; 为 环 境 黏 度 , 7 5X 1 P / 取 . 0 a 伽 取 . 0 a s 为 接 触 点 处 润 滑 油 的 卷 吸 速 度 , ; m/s P 为 接 触 点 ;
mn ( ) 号 i X = i f
卷 吸 速 度 可 按 下 式 计 算 】 :
1 一
() 2
13 1 强 度 约 束 ..
蜗 轮齿 面接 触 疲劳 强度 条 件约 束 :

言( i + 。 ) n s 亩 mls A A z。 eA
( 3 )
g ( )= 1 ・ Kr ( 1 06  ̄
h =2 6 8 (7M 。 E ”( /L) ” ( ) . 5 * ) P o 1
对 于 多 目标 优 化 问 题 , 般 不 能 保 证 所 有 的 目标 一 同 时 达 到 最 优 , 根 据 各 目标 的 重 要 程 度 , 别 乘 以 权 需 分
重 系 数 , 后 相 加 作 为 总 目标 函 数 。 然
14 0r mi 传 动 比 i 0, 荷 平 稳 , 杆 材 料 为 4 5 / n, =2 载 蜗 5 钢 ,表 面 淬 火 ,硬 度 为 4 5~5 HRC, 轮 材 料 为 5 蜗 Z u n0 1砂模 铸 造 。 C S lP ,
1 1 目 标 函 数 的 建 立 .

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( 0) 1
式 中 : 、 为 蜗杆 、 轮 的 圆周速 度 ; : 蜗 A为 蜗 杆 导 程 角 ;

带传动多目标优化设计的贴近度解法

带传动多目标优化设计的贴近度解法

带传动多目标优化设计的贴近度解法
带传动多目标优化设计的贴近度解法是一种针对机械系统进行设
计的方法。

该方法可以同时考虑多个不同的设计目标,例如提高机械
系统的效率、减少机械系统的噪声、增强机械系统的稳定性等。

在该
方法中,通过对带传动系统中的各个部件进行参数化,建立数学模型
并进行仿真,最终得到最优的设计方案。

该方法的核心是“贴近度解法”,即通过建立不同目标之间的相
关性,将多个目标问题转化为一个综合目标问题。

在带传动多目标优
化设计中,不同目标之间往往存在相互制约的关系,例如提高机械系
统的效率可能会增加机械系统的噪声。

因此,为了解决这些制约关系,该方法采用了贴近度解法,从而实现了多目标优化设计的高效率和精度。

通过采用带传动多目标优化设计的贴近度解法,可以对机械系统
进行全面的设计,提升机械系统的性能和效率。

该方法在诸多应用领
域有很广泛的应用,例如汽车工业、机械制造业、机器人技术等。

双锥面二次包络环面蜗杆传动多目标优化设计

双锥面二次包络环面蜗杆传动多目标优化设计
e v l p n o g a s wo m e r p i n eo i g h ur l s r g a a r
Q U Qnyn , HU Qne E G P i ,Z i h ,C O L i I igig S iy ,F N e n HU Xa u A e e o
o e u lc n o l n eo i g h url s r lg a r c s i g e u p n n e tp af r ,a x e me t p d d a - o e d ube e v l p n o ga s wo n e r p o e sn q i me ta d a ts l t m o n epr i n wa a re u .T e r s l c n ime h tt e o tmia in mo e a a tc lpe o ma c . sc ri d o t h e ut o fr d t a h p i z t d lh sprc i a r r n e o f
h u ga swom no a c u t o r l s r i t c o n .Th p i z to o ft swo k i o e h n e ta s s in e f in y a d c ry n e o tmiain g a o hi r st n a c r n miso fi e c n a r i g l c
中图分类号 :H124 文献标志码 : 文章 编号 : 0 -0 3 2 1 ) 70 6 -6 T 3 .4 A 1 674 (0 2 0 - 90 0 8
Mut- jcieo t zt nd s n o u l o ed u l l ・bet pi ai ei fd a- n o be i o v mi o g - c

ZC蜗杆传动的多目标可靠性优化设计

ZC蜗杆传动的多目标可靠性优化设计
ห้องสมุดไป่ตู้
作者简介 g 莫才颂 ( 7 )男 , 1 3 , 广东茂名人 , 9 一 硕士 , 讲师 , 从事 机电工 程的教 学与研究工作 。
维普资讯
3 2
茂 名 学院 学报
2c 年 0r 7
2 可靠性优化设计的数 学建模
为使 z C蜗杆传动优化设计能取得技术经济效益显著的最优结构设计方案 , 根据 z C蜗杆传动的工作 特点和结构要求 , 可将 z 蜗杆传动在满足承载能力和疲劳强度条件下 , C 其蜗杆齿冠体积最小 , 动效率 传 最高, 中心距最小作为优化 目 函数 , 标 分别记为 A( )A( , 。 , ) ( )
2 1 目标 函数 .
1蜗轮齿冠体积最小分 目 函数 ( ) ) 标 戈 。为节省较贵重的有色金属材料 , 降低生产成本 , 以蜗轮有色 合金齿冠体积最小建立 目标 函数[ 。将有关参数代入整理后得 2 】
mI = = mq2 ++ ) (-6)=(,, i ) - (+) -2 一.2 fm - I (  ̄ [ 一 4] g
莫才颂 林伟 明 , 学明 , 千
(. 1茂名 学院 机 电工程学 院, 东 茂名 55 0 ; 广 20 0 2 九江学 院 机械 工程 学院, . 江西 九江 320 ; . 300 3 西安 工业大学 机 电工程学 院, 陕西 西安 70 3 ) 102
摘要: 将可靠性设计理论与 多 目标优化设 计方法应用于 z C蜗杆传 动设 计 , 考虑约 束条件 的离散性 , 立了 z 建 C蜗杆传 动多 目标 可靠性 优化 设计的数学模型 , 通过用 优化方法求解 , 得到 了比常规设计更 为合理 的结构设 计方案 。给出了具体设 计实 例 , 果表明 , 结 该设计 方法是一种更具有工程实用价值 的综合设计方法 。 关键 词 :C蜗杆传动 ; 目标 ; Z 多 可靠性 ; 优化设计

弧面蜗杆传动的多目标优化设计

弧面蜗杆传动的多目标优化设计
培 出 7设计 实例
关键词 : 面蜗杆传动 ; 孤 优化设计 ; 多目标
中闰分类 号: H[2 T 2
文献 标识码: A
文章 编号 :0 6 0 1 【0 2 [ —02 —0 10 — 3 6 20 )1 0 0 3 )
蜗 杆传 动 由于减 速 比大在 机械 传动 中得 到广 泛 应 用 目前在 进 行 蜗杆 传 动优 化 设 计 时 , 多是 进 大 行 单 目标 优化 设计 ” , 这 种 优化 设 计 的优 点 是 求 解 简 便 , 所 得 的最 优设 计 方 案 只 能是 某 一特 定 优 但
维普资讯

2 0
韶辫
2 0 年蕈 2 卷蕈 1 02 9 期
弧 面 蜗杆 传 动 的多 目标 优化 设 计
张 鄂 . 怍孝 , 马 奚延辉
( 西安 交通 大 学 . 西 西安 70 4 ) 胰 10 9
摘 要: 多 目标优化设计方击应用于弧面蜗杆传动设计 , 特 建立 了弧面蜗杆传动 多 目标优 化设计的数 学模 型; 求解该模 型 . 可 得 到整 体最优 的结构设 计方案 , 孤面蜗杆传动在 满足承载能力及 强度要 求条件下 , 率最高 、 使 效 体积最小 、 滑条件最佳 。文 中 润
最小 . 即
l 多 目标概 率 优 化模 型 的 建 立
为使弧 面蜗 杆传 动优 化设 计 能取 得技 术 经济 效
f( ) = 2 = z
将 上式 化简可得


() 2
L) ( j 3
益显著 的最优结 构设计方案 , 根据蜗杆传动的工作 特 点和结构要求, 可将 弧面蜗杆传动在满足承载能 力及 疲劳强 度 条件下 . 结构 尺寸 最小 、 其 传动 效率 最

机电传动系统的多目标优化设计方法研究

机电传动系统的多目标优化设计方法研究

机电传动系统的多目标优化设计方法研究随着科技的不断发展,机电传动系统在各个领域起着重要作用。

机电传动系统的设计通常涉及到多个目标,例如提高效率、减小体积、降低材料成本等。

为了实现这些目标,研究者们致力于提出多目标优化设计方法,以提供有关系统设计的最佳解决方案。

一种常用的多目标优化设计方法是基于遗传算法的方法。

遗传算法模拟自然界的遗传机制,通过不断进化和优胜劣汰来搜索最优解。

在机电传动系统的设计中,可以将设计参数作为个体,通过交叉、变异等操作来生成新的设计解,并通过适应度函数评估解的质量。

经过多代进化,最终得到最优的设计解。

此外,粒子群算法也是一种广泛应用的多目标优化设计方法。

粒子群算法模拟鸟类群体的行为,通过粒子之间的信息交流和学习来搜索最优解。

在机电传动系统的设计中,设计参数被看作是粒子的位置,通过不断调整位置来寻找最优解。

粒子群算法具有快速收敛、易于实现的特点,在多目标优化设计中具有广泛的应用前景。

另外,还有一种称为多目标粒子群优化算法(MOPSO)的方法被应用于机电传动系统的设计中。

MOPSO算法通过维护一个非支配解的外部存档,实现对非劣解的保留和更新。

通过不断迭代更新,逐渐收敛到Pareto前沿,得到多个最优解,从而提供多个可行的设计方案供工程师选择。

除了遗传算法、粒子群算法和MOPSO算法,还有其他的多目标优化设计方法,如多目标蚁群算法、多目标蛙跳算法等。

这些方法都在机电传动系统的设计中得到了应用,并取得了一定的效果。

需要注意的是,在使用多目标优化设计方法时,需要根据具体的设计目标和需求进行合理的设定和调整。

不同的设计目标可能具有不同的重要性和约束条件,设计者需要在算法中进行设置。

此外,算法的参数选择也需要经验和实践的积累,以保证算法的有效性和可靠性。

综上所述,机电传动系统的多目标优化设计方法研究是一个重要且具有挑战性的课题。

遗传算法、粒子群算法、MOPSO算法等方法在机电传动系统设计中得到了广泛应用,并取得了一定的成果。

【doc】动力锥蜗杆传动的优化设计

【doc】动力锥蜗杆传动的优化设计

动力锥蜗杆传动的优化设计机械传动2007短文章编号:1004—2539(2007)03—0054—02动力锥蜗杆传动的优化设计(西南科技大学制造科学与工程学院,四川绵阳621010)熊矢摘要在动力锥蜗杆传动设计中,为了使工作传动时齿面接触应力小,而不致使锥蜗杆副尺寸,重量过大,提出了一种多目标优化设计方法.关键词锥蜗杆传动多目标CAD优化设计引言由于在锥蜗杆传动中对润滑油的卷吸速度与齿面的瞬时接触线的法线所夹锐角较小,有利于传动中形成流体动压润滑,而且由于锥蜗杆的偏置而使其重合度大,锥蜗杆副也适于设计为动力传动.国外动力锥蜗杆传动已形成系列化;国内很多仅用于小功率传动上.为了传递大功率,锥蜗杆传动在设计上除了应使卷吸速度与齿面瞬时接触线的法线所夹锐角较小外,还应使齿面诱导法曲率2较小,以降低工作传动时齿面的赫兹应力,延长传动副的使用寿命.但从设计参数的分析知,为了使诱导法曲率K2减小,即齿面的诱导法曲率半径p增大,锥蜗杆副的尺寸和体积会增大.为增加锥蜗杆副传递的动力,而又不致使其尺寸体积过大,我们采用优化设计中的乘除法来实现锥蜗杆传动的多目标优化设计.1目标函数的确定由上所述,为实现动力锥蜗杆传动的优化设计,其目标函数有两个,一是传动副齿面诱导法曲率K2最小(或齿面的诱导法曲率半径ID最大),二是锥蜗杆副的体积V最小,可以认为是一个多目标优化问题.现采用优化方法中的乘除法,将两个目标合二为一,即使商V/p为最小,这里ID为齿面中点诱导法曲率半径.D:监'』Dl+』D2式中,』Dt和』D2分别为锥蜗杆齿面和锥蜗轮齿面中点的法曲率半径.为简化设计计算,将锥蜗杆齿面近似看作圆锥面,锥蜗轮纵向齿线近似视为延长渐开线.齿面曲率半径可简化为下式计算]』D—tanvic—os3Yi』D2—COS—~"i式中——锥蜗杆""面齿形倾角rml——锥蜗杆齿面中点参考圆半径yJ——锥蜗杆传动中间计算参数,——锥蜗杆中点啮合位置坐标参数当锥蜗杆面锥的体积最小时,锥蜗杆实体的体积也最小.为减化计算,在计算锥蜗杆副的体积时,分别按锥蜗杆和锥蜗轮面锥的体积计算.由锥蜗杆传动的啮合分析可知,将参考计算点选在锥蜗杆小端齿顶,以便在设计时避免根切.因此锥蜗杆分度圆半径r在小端测量.根据文献[1],锥蜗杆大端齿顶圆半径为ra1rlbxltanc~I式中r——锥蜗杆分度圆半径bl——锥蜗杆轴向实际齿宽——锥蜗杆分度锥角按文献[1],锥蜗轮大端顶圆半径为ra2=ra2一Ahcos3Ⅱ2式中2——锥蜗轮面锥角△——文献[1]计算中锥蜗轮大端齿高修正值rfJ一锥蜗轮大端顶圆半径近似值ra2=√n+(+bl)式中n——锥蜗杆传动中心距b——锥蜗杆轴向计算齿宽——文献[1]计算中参考点的坐标值.由锥蜗杆和锥蜗轮的大端直径,顶锥角以及锥蜗杆的轴向齿宽和锥蜗轮的齿面宽b2,可分别得出锥蜗杆和锥蜗轮小端的顶圆半径和2,从而锥蜗杆副的总体积为1=l+2=17rbl(rⅡl2+rolr口l+rol2)+1—17rb2c0s口2(ra22+ra2ra2+ra22)(2优化计算的数学模型(3)在锥蜗杆传动设计中,目标函数确定后,采用我国学者独创的齿面耐久性计算法[¨,确定设计变量向量为[]第3l卷第3期动力锥蜗杆传动的优化设计X=(1,2)=(a,b)(4)式中a——锥蜗杆传动齿面耐久性计算中的中心距系数b——锥蜗杆轴向计算齿宽按齿面耐久性计算法,由中心距系数.的值,CAD程序可在数据库中查得并确定锥蜗杆沿分度锥母线模数m.由锥蜗杆副传动比(原始参数)也可查得锥蜗杆头数和锥蜗轮齿数,因此设计变量采用二维向量即可满足设计要求.对约束条件考虑设计变量的上下界约束,并同时需要满足以下条件:为使蜗杆齿面上不存在二类界点, 齿面参考点的法向齿形角不小于极限压力角;为使蜗轮齿面不存在一类界点,参考点处蜗杆齿面在相对运动方向的法曲率必须不大于临界法曲率;为使锥蜗杆和锥蜗轮的螺旋方向不致相同(因相同螺旋方向的锥蜗杆副传动效率很低),锥蜗杆和锥蜗轮的中点参考螺旋角1和2分别按下式计算l1jl1=arctan[(1一tantan8肘1COS(~M1]{(5)ltim2:aFCCOS(rMAi12cos/3"1)式中r,H1——锥蜗杆中点参考圆半径rm2——锥蜗轮中点参考圆半径P——锥蜗杆轴向螺旋参数——锥蜗杆齿形倾角——锥蜗杆中点参考锥角而J=rl+tan(6)式中r,——锥蜗杆分度圆半径,——锥蜗杆分度锥角h——锥蜗杆测量部位齿顶高这些都必须使选用的设计变量a不大于文献[1]中的许用中心距系数的最大值..在动力锥蜗杆传动设计过程中,必须进行许用输出功率校核,由锥蜗轮许用输出转矩[]计算出许用输出功率.其许用输出转矩为(7)式中KM——许用磨损系数.——工作条件系数——接触线总长r——锥蜗轮工作半径而:——一(8)L式中h——工作齿高——锥蜗杆轴截面i面齿形角m——锥蜗杆沿分度锥母线模数所设计的锥蜗杆传动的输出功率必须满足许用输出功率条件,但不能富余太多.考虑上述约束条件,建立优化设计的数学模型,从而设计编制了动力锥蜗杆传动的CAD程序.3结束语由以上优化设计计算的数学模型,对下例的锥蜗杆传动进行了设计计算,输入参数为:传动比5l,锥蜗杆转速1500r/rain,输出功率20kW.通过CAD程序计算,原锥蜗杆副体积由5505em3变为3620cm3,使体积减少约34%,重量减轻,既达到了锥蜗杆副的承载能力,又使结构更加紧凑,体现了这种优化设计方法的效益和应用价值.参考文献1齐麟,张亚雄,黎上威等.蜗杆传动设计(下册).北京:机械工业出版社,1987:585~5862熊矢.锥蜗杆传动的多目标优化设计.机械传动,2002,26(2):44~45 收稿日期:20060430收修改稿日期:20060707作者简介:熊矢(1948一),男,四川德阳人,工学硕士,教授。

机械设计中的多目标优化方法

机械设计中的多目标优化方法

机械设计中的多目标优化方法在机械设计领域,追求性能的卓越和成本的控制是永恒的主题。

为了实现这一目标,多目标优化方法逐渐成为了关键的手段。

多目标优化,顾名思义,就是要同时优化多个相互冲突的目标,这绝非易事,但却对提升机械产品的质量和竞争力有着至关重要的意义。

机械设计中的多目标优化问题通常具有复杂性和不确定性。

例如,在设计一款汽车发动机时,既要考虑提高功率输出,又要降低燃油消耗,还要减少尾气排放,同时还要保证发动机的可靠性和耐久性。

这些目标之间往往存在着相互制约的关系,增加功率可能会导致燃油消耗上升,降低排放可能会影响发动机的性能。

因此,如何在这些相互冲突的目标中找到一个最佳的平衡点,是机械设计师们面临的巨大挑战。

常见的多目标优化方法可以大致分为传统方法和现代智能算法两大类。

传统方法中,加权法是较为常用的一种。

它通过为每个目标赋予一个权重,将多目标问题转化为单目标问题进行求解。

然而,权重的确定往往具有主观性,而且可能无法准确反映各个目标的实际重要性。

另一种传统方法是约束法,通过将一些目标作为约束条件,只对主要目标进行优化。

但这种方法可能会忽略一些潜在的优秀设计方案。

相比之下,现代智能算法在处理多目标优化问题时表现出了更强的适应性和优越性。

遗传算法就是其中的典型代表。

它模拟了生物进化的过程,通过选择、交叉和变异等操作,在解空间中进行搜索,逐步逼近最优解。

由于其具有全局搜索能力和并行处理的特点,能够有效地处理复杂的多目标优化问题。

粒子群优化算法也是一种常用的智能算法,它通过模拟鸟群的觅食行为,让粒子在解空间中不断更新自己的位置和速度,从而找到最优解。

这种算法简单易懂,计算效率高,在机械设计中得到了广泛的应用。

除了算法的选择,多目标优化中的目标函数和约束条件的定义也至关重要。

目标函数应该准确地反映设计的要求和期望,而约束条件则要考虑到实际的工程限制和技术要求。

例如,在设计一个机械零件时,目标函数可以是零件的强度、重量和成本,约束条件可以是材料的强度限制、加工工艺的要求等。

多目标优化设计方法在机械工程中的应用

多目标优化设计方法在机械工程中的应用

多目标优化设计方法在机械工程中的应用多目标优化是一种在机械工程中广泛应用的设计方法,它可以帮助工程师们在设计过程中同时考虑多个目标,以达到最优的设计方案。

本文将介绍多目标优化设计方法的基本原理和在机械工程中的应用。

多目标优化设计方法的基本原理是通过建立一个数学模型,将设计问题转化为一个多目标的优化问题。

在这个优化问题中,有多个设计变量和多个设计目标,工程师们的任务就是找到一个设计方案,使得各个设计目标能够在一定的约束条件下最优化。

为了实现这一目标,工程师们需要结合多目标优化算法和设计空间搜索策略。

多目标优化设计方法在机械工程中的应用非常广泛。

举个简单的例子,假设我们要设计一辆汽车,我们可以将车辆的重量、燃油效率和操控性能作为设计目标,而车辆的长度、宽度、发动机类型等参数则是设计变量。

利用多目标优化设计方法,工程师们可以在不同的参数组合中进行搜索,找到一组最优的设计参数,以在满足各个设计目标下获得最佳的汽车设计方案。

多目标优化设计方法的应用不仅局限于汽车设计,还可以应用于其他各种机械工程领域。

例如,在航空工程中,可以将飞机的重量、升力和阻力等目标进行优化,以达到提高飞机性能的目的。

在机械制造领域,可以通过优化设计参数来提高机械设备的生产效率和质量。

在结构工程中,可以利用多目标优化设计方法来优化各种结构参数,以提高结构的强度和稳定性。

多目标优化设计方法的应用不仅可以帮助工程师们在设计过程中提高效率和性能,同时也有助于实现可持续发展的目标。

例如,在能源领域,可以利用多目标优化设计方法来优化太阳能电池板的材料和结构,以提高太阳能的转换效率。

在环境保护领域,可以利用多目标优化设计方法来优化工业生产过程中的废水处理方法,以减少对环境的影响。

然而,多目标优化设计方法也面临一些挑战和问题。

首先,多目标优化设计方法需要建立合理的数学模型,以准确描述设计问题的各个目标和约束条件。

其次,在设计空间搜索过程中,可能会遇到多个局部最优解的问题,需要通过合理的设计策略和算法来找到全局最优解。

C语言实习报告-蜗杆传动的优化设计

C语言实习报告-蜗杆传动的优化设计

C语言实习报告XXXXXX学院XXXXXXX班XXXXX一、设计题目:蜗杆传动的优化设计设计一普通圆柱蜗杆,已知参数:输入功率P =8.8K w ;蜗杆转速1960/min n r =;传动比18i =;由电动机驱动,载荷平衡。

蜗杆材料20C r,表面硬度58H R C ≥,蜗轮材料为101ZQSn -,离心铸造,蜗杆减速器每日8h ,全年按300个工作日计,要示工作寿命不低于10年。

根据以上条件进行优化设计,通常在满足使用要求的前提下,以结构尺寸是否紧凑、传动效率是否较高作为评判设计优劣的指标,在此以传动中心别具匠心为目标函数21()/2()/2a m q z m q iz =+=+式中:a ——传动中心距;m——蜗杆轴向和蜗轮端面模数; q——蜗杆直径系数;1z ——蜗杆头数;2z ——蜗轮齿数;i ——工程传动比;二、题目分析:由上式可知传动中心别具匠心与模数、蜗杆直径系数和蜗杆头数有关。

此三个参数可作为独立设计变量,即[][]1231,,,,TTx x x x m q z ==,与此相对应,目标函数可写为:123()()/2f x x x ix =+在进行蜗杆传动设计时,各参数应满足强度和刚度方面的要求,应用网格法可求解这一问题。

网格法是约束直接优化方法中较为简单的一种方法,它的基本思想是将可行域分为许多网格,求出满足设计约束的网格点上的目标函数值,比较它们的大小,从中选择函数值最小的网格点。

依次循环,直到网格之间的距离达到控制精度,即可得满足精度要求的近似最优解。

三、算法步骤:网格法的算法步骤为:(1)给定目标函数初值*f(一个足够大的正数)、对应各设计变量(1,2,)i x i n = 的等分数和计算精度ε。

(2)将区间[],i i a b 进行i m 等分,间距为i i i ib a h m -=,各分点坐标为()i t ii i ix a t h =+,式中:1,2,,1,2,i i t m i n== ,共有T 个分点:1(1)nii T m==+∏(3)对T 个分点按顺序逐一进行可行性检查,放弃那些不满足设计约束()0(1,2,,)u g x u m ≤= 的网格点,计算满足设计约束的网格点所对应的目标函数值()()k f x ,并与目标函数初值*f比较,若()*()k f xf≤,则*()()k ff x=。

蜗杆设计优化工程方案模板

蜗杆设计优化工程方案模板

蜗杆设计优化工程方案模板一、项目背景1.1 项目概况描述本项目的整体概况,包括项目的名称、任务目标、所属行业和现状等。

1.2 项目意义分析本项目的重要性和必要性,说明需要进行蜗杆设计优化的原因和意义。

1.3 技术难点简要介绍本项目的技术难点和挑战,说明需要解决的主要问题。

二、项目目标2.1 总目标阐明本项目的总体目标和期望效果,明确蜗杆设计优化的总体目标。

2.2 分目标描述蜗杆设计优化的具体分目标和实施步骤,包括设计优化的内容、原则和方法等。

2.3 成果要求明确对蜗杆设计优化的成果要求和评价标准,包括效果评价、应用效果和经济效益等。

三、技术路线3.1 前期工作总结前期相关工作,说明对蜗杆设计优化工作的前期准备和基础。

3.2 设计原理阐述蜗杆设计优化的设计原理和基本思路,概述设计优化的技术路线。

3.3 优化方法介绍蜗杆设计优化的具体方法和步骤,包括建模分析、参数优化和方案选择等。

3.4 关键技术强调蜗杆设计优化的关键技术和核心问题,明确需要攻克的关键技术难题。

四、工作内容4.1 数据收集说明蜗杆设计优化所需的数据和信息,包括设计要求、原始数据和相关资料等。

4.2 建模分析阐述对蜗杆系统进行建模分析的具体内容和要求,包括模型建立、分析方法和计算手段等。

4.3 参数优化描述蜗杆设计优化的参数选择和优化方法,明确各优化参数的范围和限制条件。

4.4 方案设计说明蜗杆设计优化的方案设计和方案选择,包括设计方案、计算分析和方案比较等。

五、关键工作5.1 设计优化详细描述蜗杆设计优化的过程和关键技术,包括优化流程、技术指标和优化效果等。

5.2 仿真分析介绍对蜗杆设计优化方案的仿真分析和效果评估,包括系统性能、效率和可靠性等。

5.3 试验验证阐述蜗杆设计优化方案的试验验证和数据对比,明确实验方案、测试方法和结果分析等。

六、安全环保6.1 安全保障说明蜗杆设计优化工程中的安全保障措施和应急处理措施,确保工程施工和运行的安全。

基于模糊贴近度法的蜗杆传动多目标优化设计

基于模糊贴近度法的蜗杆传动多目标优化设计

基于模糊贴近度法的蜗杆传动多目标优化设计
魏锋涛;宋俐;李言
【期刊名称】《机械传动》
【年(卷),期】2011(35)4
【摘要】常规多目标优化设计处理方法一般只能求出问题的若干有效解,为了从若干有效解中选择出最有效解,将模糊贴近度法引入多目标优化设计。

以蜗轮齿冠体积最小、传动效率最高和中心距最小为目标,在保证蜗轮和蜗杆满足承载、强度及其他要求的前提下建立蜗杆传动多目标优化设计的数学模型,用改进遗传算法求得该问题的理想解和若干个有效解,采用正态模糊分布,将理想解和若干个有效解转化为目标函数值空间上的模糊子集,并根据模糊贴近度法从若干个有效解中找出最贴近理想解的最有效解即最优设计方案,并排出若干个有效解的优劣次序。

整个求解过程和结果验证了所提方法的有效性和可行性。

【总页数】4页(P23-25)
【关键词】模糊贴近度法;蜗杆传动;多目标优化设计;改进遗传算法
【作者】魏锋涛;宋俐;李言
【作者单位】西安理工大学机械与精密仪器工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TH122
【相关文献】
1.基于灰色聚类法的蜗杆传动多目标优化设计 [J], 宋俐;魏锋涛;石坤
2.基于Matlab的圆柱蜗杆传动多目标模糊优化设计 [J], 吴广益
3.多目标结构模糊优化的贴近度法 [J], 徐昌文;吴剑国
4.ZK蜗杆传动的多目标模糊可靠性优化设计 [J], 赵彦茹
5.基于模糊概率约束的ZK蜗杆传动参数的多目标模糊优化设计 [J], 林国湘;罗金良;刘迪荣
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基于二次开发和GA优化的ZC型蜗杆传动设计

基于二次开发和GA优化的ZC型蜗杆传动设计

基于二次开发和GA优化的ZC型蜗杆传动设计马骏【期刊名称】《价值工程》【年(卷),期】2011(30)20【摘要】ZC型蜗杆机构有着承载力大,传动效率高的优点,但由于其复杂的齿面结构等使得参数确定和造型都变得困难.Matlab是强大的分析计算软件,其GA优化工具箱为参数优化设计提供了有力的帮助.而UG有着强大的二次开发功能,其GRIP语言有着简洁快速的特点,为此,笔者特利用matlab和UG综合设计圆弧圆柱蜗杆传动并给出实例.%As known to all, it is difficult to design a ZC worm from modeling to determining the parameters because of its complex gear face.Matlab is a kind of powerful computing software, and the GA optimization tool box provides an effective help.UG also comes along with its strong secondary developing tools, and the UG/OPEN GRIP offers a concise way to modeling.It is efficient to do the driving design with the help of these two kinds of software.An example is provided.【总页数】2页(P17-18)【作者】马骏【作者单位】华中科技大学,武汉,430074【正文语种】中文【中图分类】TP39;TH132【相关文献】1.平面二包蜗杆副传动设计参数的多目标优化 [J], 吴玉国;时礼平;田赓2.模糊可靠性优化设计方法在蜗杆传动设计中的应用 [J], 赵彦茹3.基于MATLAB的圆弧圆柱蜗杆传动设计与优化 [J], 王沁军4.基于蜗轮蜗杆的卷盘喷灌机传动设计与优化 [J], 李科;汤跃;赵进5.基于模糊优化技术的蜗杆传动设计 [J], 胡氢;李宏因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

基于改进遗传算法的蜗杆传动多目标优化设计

基于改进遗传算法的蜗杆传动多目标优化设计

基于改进遗传算法的蜗杆传动多目标优化设计
魏锋涛;宋俐;石坤;孔令飞
【期刊名称】《机电产品开发与创新》
【年(卷),期】2007(020)005
【摘要】以蜗轮齿冠体积最小、传动效率最高和中心距最小为目标,在保证蜗轮和蜗杆满足承载、强度及其它要求的前提下建立蜗杆传动多目标优化设计的数学模型,并运用实数编码策略、联赛选择机制及通过动态调整交叉概率和变异概率,引入自适应算子对标准遗传算法进行改进,利用改进后的遗传算法对该问题进行了优化设计.整个求解过程和结果表明,该方法具有较好的实用价值,是一种值得推荐的设计方法.
【总页数】3页(P29-30,36)
【作者】魏锋涛;宋俐;石坤;孔令飞
【作者单位】西安理工大学,机械与精密仪器工程学院,陕西,西安,710048;西安理工大学,机械与精密仪器工程学院,陕西,西安,710048;西安理工大学,机械与精密仪器工程学院,陕西,西安,710048;西安理工大学,机械与精密仪器工程学院,陕西,西
安,710048
【正文语种】中文
【中图分类】TH122
【相关文献】
1.基于FCM改进遗传算法的工字梁多目标优化设计 [J], 张屹;李子木;余振;杨宇琪
2.基于改进元胞遗传算法的蜗杆传动多目标优化设计 [J], 张屹;余竹玛;郑小东;陈平
3.基于改进遗传算法的PID调节器多目标优化设计 [J], 张兴华;朱筱蓉
4.基于改进遗传算法的刨头多目标优化设计 [J], 毛君;郝志勇
5.基于改进遗传算法的掘进机截割机构的多目标优化设计 [J], 毛君;潘德文;谢苗;郑广辉
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1 Z C蜗 杆 传 动 多 目标 优 化 设 计 的数 学模 型
为使 z c蜗杆 传 动 优 化 设 计 能 取 得 技 术 经 济 效 益 显 著 的 最 优 结 构设 计 方 案 , 据 z 根 c蜗 杆 传 动 的 工 作
特点和结构要求 , 可将 z c蜗杆传动 在满 足承载 能力和 疲劳 强度 条件 下 , 其蜗 杆齿 冠体 积 最少 , 动效率 传
4 )建 立 综合 评 价 目标 函数 F X) 对 于 这 一 多 目标 优 化 问题 , 了 求 解 方 便 , 线 性 加 权 组 合 法 建 立 ( 为 用
综合 评价 目标 函数 F X) ( :
F )=cf ( ( ol l )+c ( +( ( 一 rn ) 1 ) n J 3 j 式 中 : 。c ,J c ,2( o o 1 3为考 虑 各 分 目标 函 数 重 要 程度 所 取 的加 权 因子 , 由统 一权 法 可 得 ; 。 :1
最 高 , 心距 最 小 作 为 优 化 目标 函 数 , 别记 为 ( ,2 ,3 ) 中 分 )厂( 厂 ( 。 )
1 1 目标 函数 .
1 蜗轮 齿冠体积最 小分 目标 函数 ^ ) 为节省较贵重 的有色金属材料 , ) ( 降低生产成本 , 以蜗轮有 色
合 金齿冠 体积最 小建立 目标 函数( 。将有关参数代 人整 理后得 : ¨
1 2 设计 变 量 .
() 4
由式 ( ) ( ) ( ) 知 , 响 目标 函 数 的 独 立 参 数 有 m,。q , 1 、2 、3 可 影 z, 因此 , 取设 计 变 量 为
x=[lx,3 =[ ,lq x,2X] m z,]
1 3 约 束 条 件 .
() 5
1 蜗杆 头数 限制 对于动 力传动 , ) 一般取 z =1 4 则有约束 l ,
过 用优 化方 法求 解 , 得到 了比普 通设 计 更 为合理 的 结构设 计 方案 , Z 使 C蜗 杆 传动在 满足 承 载能 力及 强度 要 求 条
件 下 , 率最 高 , 效 蜗杆 齿 冠所 用 青铜 量 最 少, 中心 距 最 小 , 而使 整 体 设 计 结构 更 为 紧凑 。具 体设 计 实例 结 果 表 从 明, 该设 计方 法是 一种 更 具有 工程 实用价值 的综合 设计 方 法 。
蜗 杆 齿 冠 体 积 减 少 了
f x ) lx l 0 一f ) ( ( f(0 lx ) f( ̄ lx )
×0= ; 1% 兰; 0 垒
× 1 0% = 0
×0: . 1%42 0 0%

传 动效率提高 了 传种 距减 少了
f( ̄ 一f( ) 2x) 2x

作 者简介 : 周瑞 强 (90 , , 东 茂名人 , 1 一) 男 广 6 本科 , 讲师
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第 1期
周 瑞 强 :c蜗 杆 传 动 的 多 目标 优 化 设 计 z
3 9
r =s 丽- √g+ =( g n j ) V -I fm ( =- n )
Fz t H — Z

Y b E d +2 2 m) Em (— x " E
( 2 1)
式 中各参数取值见文献 [ ] 2。
5 )蜗 轮 齿 弯 曲 强 度 约 束
6 )蜗 杆 轴 刚度 约 束
轮 齿 弯 曲疲 劳 强 度 安 全 系 数 约 束 为
g( ) v。 一C i≤ 0 8x =C n (3 1)
g( ) sx =8一X ≤ 0 3 ( 0 1)
g( ) 3 8 6 x =X —1 ≤O
( 1 1)
4 )蜗 轮 齿 接 触 疲 劳 强 度 约 束
轮 齿 齿 面 接 触 强 度 安 全 系数 约 束 为 .
g( ) H i d v X =S m 。H—dl ≤ 0 n Hi m
Z C蜗 杆 传 动 的 多 目标 优 化 设 计
周瑞强。
( 名学 院机 电 工程 学 院 , 东 茂 名 5 5( ) 茂 广 2o ) x

要 : 将 多 目标 优化 设 计方 法 应 用于 Z C蜗 杆传 动设 计 , 建立 了 Z C蜗 杆传 动 多 目标 优化 设 计 的数 学模 型 , 通
[ 考文 献 】 参
[] 王文博 . 构和 机械 零部件 优化 设计 [ ] 1 机 M 北京 : 机械 工业 出版社 ,90 . 0 23 19,2 — 4 4 [] 濮 良贵 . 名刚 . 2 纪 机械 设计 [ . 京 : M]北 高等教 育 出版 社 ,00 22 5 . 20 , —29 5
g( ) 2 ≤0 lx =X —4
() x =2一X ≤ 0 2
() 6 () 7 2 )模 数 的 限 制 因 2 ≤m≤2 , 有 约束 0则
g( ) 3 X =2—2 l X ≤0
g( ) l 0 4 X =X 一2 ≤0
() 8
() 9
3 )蜗 杆 特 性 系数 q的 限制 根 据 生 产 经 验 , 于 动 力 传 动 , 常 取 8 ≤1 , 有 约 束 对 通 ≤q 8则
用 4 钢淬火 , R 5 H C=5 — 0 蜗杆 齿冠材 料为 Z S l —1 金属模 。试设 计该蜗杆传 动 。( 5 6, Q n0 , 原方案 z =2 m 1 ,

9 q=1 ) , 0
对该实例 , 应用上述模 型通过复合形法经 6 次迭代 , 1 最终得最优解
X =[lX, ] =[ ,lq =[ .5 , .4 ,183 x, X m z, ] 4 2 73 76 1 .2 ] 23
( = mq 2 【 l2 ) (l6 ) =( q = (+) ( ++ 叱一. 厂 ) ) × 一 4J m
( 1 )
式 中, u为齿数 比; m为蜗杆轴 向模数 ;l z 为蜗杆 头数 ; = m + m , z=1 2时 , b ( q 2 ) 当 l 或 =0 7 , = .5 Z 3或 4 l 时 , 06 ; = .7 q为蜗杆 直径系数 。 2 )传 动 效 率 高分 目标 函数 ( 由 蜗 杆 传 动 工 作 情 况 分 析 可 知 , 杆 传 动 的 总 效 率 主 要 取 决 于 啮 ) 蜗
× 1 0% = 1 9% 0 9.
×1 0
3 结论
通过 实例的分析 比较 , 可得如下结论 :
() 1从设 计实例 的多 目标优化结果可看 出 , 采用多 目标优化 设计方 法进行 设计 , 不仅使 蜗杆 传动结 构
更 紧凑 , 蜗轮齿 冠材 料更节省 , 而且还使蜗杆传动效 率进一步提高 ; () 2 运用多 目标 优化设 计后 , 蜗杆传 动相 对滑 动速 度 v 降为 最小 , 使 。 减少 了 啮合摩擦 损 耗 , 这不仅 使 得润滑状态达 到最佳 , 还使轮齿 接触强度得到提高 ; () 3 与蜗杆传 动 的单 目标设计 相比 , 运用多 目标 优化设计方法使蜗杆传 动设 计得到 了整体最优的结构 设计方案 , 果更符合 客观 实际 , 结 因而 是一种 更具工程实用价值 的综合设 计方法 。
蜗 杆 轴 刚 度 条 件 为
Y 一 —
4 E 8I
L ≤[] , LJ 3 ’ Y
式 中各参数取值见文献 , 将有关 数据代入上式并整理 得约束 函数 为 踟( = 2 2 I2(3) +t 0 } . 2 E3t x — .)≤0 ) T {x/ xT ] a 2。 一00 7 x 5 3 2 4 n 1 0 x
() 3 对综 合 评 价 目标 函数 F X) 行 优 化 求 解 , 后 得 到 最 优 解 X ( 进 最 及 F X 。 ( )
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茂 名 学 院学 报
20 0 5钲
2 设 计 实例 与 结 果 分析
某蜗杆传动 , 齿数 比 U=2 , 0 传动功率 P=1K , 0 w 转速 n =16rmn 两 班制工作 , l 4 0/ i, 载荷平稳 , 蜗杆材料
关 键词 : Z C蜗杆 传动 ; 优化 设 计 ; 目标 多 中图分 类号 : H 1 T 12 文 献标 识码 : A
蜗杆 传动 由于具有结构 紧凑 、 作平 稳、 工 噪声 小 、 获得 大传 动 比等优 点 , 可 广泛应 用 于机 械传 动设备 中。尤其 是新型的 z c蜗杆 ( 圆弧 圆柱蜗杆 ) 在大传动 比与大 功率传 动 中, 应用越来 越广 , 对其 的研究也 愈 加深入 。但 目前在对该蜗杆 传动进行优化设计 时 , 多是进 行单 目标优化设 计 。这 种优 化设计 的优 点是 大 求解简便 , 但所得 的最 优设计方 案 只能 是某一特定优化 目标 的最优解 , 无法获得 z c蜗杆 传 动综 合性能最 优设计方案。 为了全面提 高 z c蜗杆传动 的优化设计 效果和 工作状 况 , 文运用 多 目标 优化设计 方法 , 本 对 z c蜗杆传动进行 了三 目标 的多 目标设计 , 由设计结 果得到技术经济效 益较 为显 著的结构方案 。
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第 1卷 5
第1 期
茂 名 学 院 学 报
J URNA A O L OF M OMI O LE NG C L GE
V0 . 5 N0. 1 1 1
20 0 5年 2月
F b. 0 5 e 2o
文 章 编 号 :6 1 5o 2 o ) l 0 8—0 17 —69 {o 5 o 一03 3
按设计规范 圆整 , 可得 x =[ . , ,2 4 54 1 ]
F X =17 8 . ( ) 9 5 0 7
其 中 f x = 863 5 m , 2x = . m s f x =27 m. l ) 9 78 .r 3 f ) 4 3 / , 3 ) 0 m ( a ( 7 ( 该最 优方案与原设计 方案相 比:
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