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    基于遺傳算法的齒輪傳動可靠性優(yōu)化設(shè)計(jì)

    2021-07-03 02:51:26劉龍杰劉向臻
    關(guān)鍵詞:優(yōu)化

    劉龍杰,劉向臻

    (200093 上海市 上海理工大學(xué))

    0 引言

    齒輪傳動在傳動系統(tǒng)中占據(jù)著重要的位置,被廣泛用于機(jī)械系統(tǒng)中,如車輛、飛機(jī)、機(jī)床等。齒輪傳動性能對整個(gè)傳動系統(tǒng)都有很大影響,一旦齒輪出現(xiàn)問題,將會使傳動系統(tǒng)無法正常工作,對車輛性能產(chǎn)生重要影響,因此,對齒輪傳動進(jìn)行可靠性研究很有必要。齒輪在靜應(yīng)力作用下的失效模式主要分為2 類:第1 類是齒輪齒面的接觸應(yīng)力大于齒輪的齒面最大接觸強(qiáng)度,造成齒輪齒面的破壞;第2 類是齒輪齒根彎曲應(yīng)力大于齒輪齒根最大彎曲強(qiáng)度,造成輪齒的斷裂。齒輪在動載荷作用下的情況類似,分別是齒面接觸疲勞失效和齒根彎曲疲勞失效[1]。傳統(tǒng)方法在對齒輪進(jìn)行設(shè)計(jì)分析或者強(qiáng)度校核時(shí)主要是將載荷和強(qiáng)度視為固定不變的常數(shù),該方法一般過于保守。傳統(tǒng)方法雖然將齒面接觸疲勞和齒根彎曲疲勞考慮在內(nèi),但是并沒有考慮到載荷、應(yīng)力與強(qiáng)度的隨機(jī)性,并且也不能保證齒輪傳動的可靠性[2]。

    本文以可靠性理論為基礎(chǔ),認(rèn)為齒輪的應(yīng)力與強(qiáng)度是隨機(jī)變量并且服從正態(tài)分布,通過建立以最小體積為目標(biāo),以強(qiáng)度、可靠性為約束的優(yōu)化模型,將齒輪的主要參數(shù)作為設(shè)計(jì)變量,對其進(jìn)行可靠性優(yōu)化。以某轎車減速器齒輪傳動為例計(jì)算,經(jīng)優(yōu)化后齒輪分度圓體積之和減小16.4%,齒輪結(jié)構(gòu)更加緊湊。

    1 齒輪傳動可靠度分析

    對于機(jī)械零部件,若應(yīng)力、強(qiáng)度均為定值,則只需應(yīng)力小于強(qiáng)度,則可認(rèn)為零部件不會失效。然而實(shí)際上,一般零部件的應(yīng)力、強(qiáng)度都是時(shí)間的函數(shù),并且是服從某種分布的隨機(jī)變量,以應(yīng)力-強(qiáng)度干涉模型[3]來表示。

    如圖1 所示,f(s)為應(yīng)力概率密度函數(shù);g(s)為強(qiáng)度概率密度函數(shù)。干涉區(qū)表明零件可能會失效。零件的可靠度為強(qiáng)度r>s 的概率,表示為

    圖1 應(yīng)力-強(qiáng)度干涉模型Fig.1 Stress-strength interference model

    假設(shè)機(jī)械零部件的應(yīng)力s 和強(qiáng)度r 都是服從正態(tài)分布的隨機(jī)變量,則可靠度系數(shù)表示為

    式中:μr,μs,σr,σs——強(qiáng)度、應(yīng)力的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。

    可靠度表示為

    齒輪嚙合時(shí),也可以用應(yīng)力-強(qiáng)度干涉模型來描述齒輪的可靠度。齒輪的失效形式主要是齒面發(fā)生損傷以及齒根發(fā)生斷裂,所以,需要分別對齒面接觸疲勞和齒根彎曲疲勞進(jìn)行可靠性分析。

    1.1 齒面接觸疲勞可靠度

    齒輪接觸疲勞可靠度為接觸應(yīng)力小于疲勞極限σHlim的概率為[4]

    按照齒輪的接觸應(yīng)力和強(qiáng)度都服從正態(tài)分布,即s-N(σsH,SsH),r-N(σrH,SrH),則接觸疲勞可靠度為

    式中:σsH——接觸應(yīng)力的均值;SsH——接觸應(yīng)力的標(biāo)準(zhǔn)差;σrH——齒輪強(qiáng)度的均值;SrH——強(qiáng)度的標(biāo)準(zhǔn)差;βH——接觸疲勞可靠度系數(shù)。

    齒輪在嚙合時(shí)的接觸應(yīng)力為

    式中:KA——使用系數(shù);KV——動載系數(shù);KHβ——齒向載荷分配系數(shù);KHα——齒間載荷分配系數(shù);T——齒輪所受轉(zhuǎn)矩;b——齒寬;d——小齒輪分度圓直徑;u——齒數(shù)比(外嚙合時(shí)為+,內(nèi)嚙合時(shí)為-),大齒輪齒數(shù)/小齒輪齒數(shù);ZH——節(jié)點(diǎn)區(qū)域系數(shù);Zε——重合度系數(shù);ZE——彈性系數(shù);Zβ——螺旋角系數(shù)。

    將扭矩T看做是服從正態(tài)分布的隨機(jī)變量,其余參數(shù)視為確定值,則接觸應(yīng)力的均值σsH和標(biāo)準(zhǔn)差SsH表示為

    式中:CsH——接觸應(yīng)力變異系數(shù)。

    若齒輪接觸疲勞強(qiáng)度為σHlim,則接觸疲勞強(qiáng)度均值σrH和標(biāo)準(zhǔn)差SrH表示為

    式中:ZN——壽命系數(shù);ZL——潤滑劑系數(shù);ZV——速度系數(shù);ZR——粗糙度系數(shù);ZW——工作硬化系數(shù);ZX——尺寸系數(shù);CrH——接觸強(qiáng)度變異系數(shù)。

    令齒面接觸疲勞可靠度RH>99.5%,則可由正態(tài)分布表查得可靠度系數(shù)βH>2.58,即

    1.2 齒根彎曲疲勞可靠度

    與齒面接觸疲勞可靠度相似,齒根彎曲疲勞可靠度表示彎曲應(yīng)力小于疲勞極限σFlim的概率為

    按照齒根彎曲應(yīng)力和彎曲強(qiáng)度服從正態(tài)分布,即s-N(σsF,SsF),r-N(σrF,SrF),則彎曲疲勞可靠度為

    式中:σsF——彎曲應(yīng)力的均值;SsF——彎曲應(yīng)力應(yīng)力標(biāo)準(zhǔn)差;σrF——強(qiáng)度的均值;SrF——彎曲強(qiáng)度的標(biāo)準(zhǔn)差;βH——彎曲疲勞可靠度系數(shù)。

    齒根彎曲應(yīng)力表示為

    式中:KFβ——齒向載荷接觸系數(shù);KFα——齒間載荷分配系數(shù);YFα——齒形系數(shù);Yε——重合度系數(shù);YSα——應(yīng)力修正系數(shù);Yβ——螺旋角系數(shù);mn——法向模數(shù)。

    類似的,同樣認(rèn)為扭矩T是服從正態(tài)分布的隨機(jī)變量,其余參數(shù)視為確定值,則齒根彎曲應(yīng)力的均值σsF及其標(biāo)準(zhǔn)差SsF表示為

    式中:CsF——彎曲應(yīng)力變異系數(shù)。

    若齒輪彎曲疲勞強(qiáng)度為σFlim,則彎曲疲勞強(qiáng)度均值σrF和標(biāo)準(zhǔn)差SrF表示為

    式中:YN——彎曲壽命系數(shù);Y1——齒根圓角敏感系數(shù);Y2——齒根表面狀況系數(shù);YX——尺寸系數(shù);CrF——彎曲強(qiáng)度變異系數(shù)。

    令齒根彎曲疲勞可靠度RH>99.5%,則可由正態(tài)分布表查得可靠度系數(shù)βH>2.58,即

    2 齒輪可靠性優(yōu)化

    2.1 設(shè)計(jì)變量

    齒輪傳動的主要參數(shù)有模數(shù)m,主動齒輪齒數(shù)Z1,齒寬b,傳動比i,螺旋角β,以主要參數(shù)作為設(shè)計(jì)變量:

    2.2 目標(biāo)函數(shù)

    齒輪傳動結(jié)構(gòu)緊湊、節(jié)省材料、降低成本是最重要的要求,因此以齒輪傳動體積最小為目標(biāo)[5]。齒輪體積計(jì)算復(fù)雜,為簡化目標(biāo)函數(shù),以分度圓體積代替齒輪的體積作為目標(biāo)函數(shù),即

    目標(biāo)函數(shù)為

    2.2 約束條件

    齒輪約束條件包括齒面和齒根可靠度條件、邊界條件、結(jié)構(gòu)尺寸條件等。

    (1)上文分析的可靠度條件;

    (2)重合度條件

    (3)強(qiáng)度約束條件

    3 實(shí)例計(jì)算

    以某轎車減速器一對嚙合齒輪為例,齒輪是動力系統(tǒng)中最重要的零件,但是傳動齒輪設(shè)計(jì)方法過于保守,造成材料浪費(fèi)嚴(yán)重,且齒輪體積過大,影響使用性能。輸入轉(zhuǎn)矩傳動比i=2.48,主動輪齒數(shù)Z=25,齒寬b=29.5mm,法面模數(shù)mn=2,螺旋角β=33.9°,齒輪材料為20MnCr5。

    利用上述方法建立優(yōu)化模型

    式中:gi(x)——非線性約束條件,ai,bi——變量xi的下限和上限。

    遺傳算法(Genetic Algorithm)最早由美國的John Holland 提出[6]。該算法是一種模擬自然界生物進(jìn)化和遺傳的模型,利用計(jì)算機(jī)仿真迭代,將問題求解過程變?yōu)轭愃迫旧w基因的交叉、變異等過程[7]。相對于一般算法容易陷入局部最小值,遺傳算法具有全局優(yōu)化性強(qiáng)、收斂快等優(yōu)點(diǎn),其求解過程如圖2 所示。

    圖2 遺傳算法流程圖Fig.2 Flow chart of genetic algorithm

    利用MATLAB 遺傳算法工具箱[8]對模型進(jìn)行求解并整理獲得結(jié)果如表1 所示。

    表1 優(yōu)化前后對比Tab.1 Comparison before and after optimization

    從表1 可以看出,優(yōu)化后的齒輪分度圓體積之和減小了16.4%,說明齒輪體積也隨之減小。

    4 結(jié)論

    本文以可靠性理論為基礎(chǔ),將齒輪所受的應(yīng)力與材料強(qiáng)度認(rèn)為是服從正態(tài)分布的隨機(jī)變量,利用應(yīng)力-強(qiáng)度干涉模型,對齒面接觸疲勞可靠度和齒根彎曲疲勞可靠度進(jìn)行分析。以齒輪傳動的主要參數(shù)作為設(shè)計(jì)變量,將齒輪的可靠度、重合度和齒輪強(qiáng)度為約束條件建立了齒輪可靠性優(yōu)化模型。并以某轎車減速器為實(shí)例,運(yùn)用可靠性理論,同時(shí)結(jié)合優(yōu)化設(shè)計(jì)方法,以齒輪體積最小作為目標(biāo)函數(shù),并利用MATLAB 中的遺傳算法工具箱,模型進(jìn)行求解得到了優(yōu)化后的參數(shù),模數(shù)mm=1.75 mm,齒數(shù)z=22,齒寬z=24,傳動比i=3.27,螺旋角β=32.5°。優(yōu)化結(jié)果表明,經(jīng)優(yōu)化后,齒輪分度圓體積之和減少了16.4%。

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