精密变位斜齿轮行星轮系混合型变量多目标优化设计

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斜齿轮行星轮系具有单位体积传动比高、重合度大和谐振小的特点,广泛应用于精密小模数变速传动领域。如何提高单位体积传动比并降低振动,对于实现精密传动具有重要意义。为此,提出了精密变位斜齿轮行星轮系混合型变量多目标优化设计方法。建立二级行星斜齿轮传动方案模型,通过齿顶圆上的压力角与齿数、分度圆压力角、齿顶高系数和变位系数的关联关系,构建太阳轮、行星轮和内齿圈的体积模型和重合度模型,建立轮系的配齿、强度、模数、变位和根切的约束条件集,以体积最小、重合度最大作为优化目标,建立连续与离散混合的多变量多目标优化数学模型。引入模拟退火蚁群算法,实现连续多维空间的混合型变量优化,基于模糊集从Pareto解集中遴选最优解,优化后轮系体积减小9.97%,重合度增大13.35%,提出的方法对于类似斜齿轮行星轮系的性能优化设计具有重要意义。 Helical gear planetary gear unit with a high volume per unit area, the degree of coincidence and the characteristics of small resonance, widely used in precision small module variable speed transmission. How to improve the unit volume ratio and reduce the vibration, for the realization of precision transmission is of great significance. For this reason, a multi-objective optimization design method of hybrid variables of planetary gearset with precise displacement helical gears is proposed. The model of two-stage planetary bevel gear transmission is established. The relationship between the pressure angle on the addendum circle and the number of teeth, the pressure angle of the indexing circle, the coefficient of addendum height and the displacement coefficient is established to build a sun gear, a planet gear and a ring gear Volume model and coincidence degree model, the constraint set of gear, strength, modulus, displacement and root cut of the gear train is established. With the smallest volume and the largest coincidence degree as the optimization target, a multivariable multi-objective continuous and discrete mixed multi- Optimize the mathematical model. The simulated annealing ant colony algorithm was introduced to realize the optimization of mixed variables in continuous multi-dimensional space. Based on the fuzzy set, the optimal solution was selected from the Pareto solutions, the optimized rear-wheel system reduced the volume by 9.97% and the coincidence degree increased by 13.35% The performance optimization design of the helical planetary gear train is of great significance.
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