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    基于GDE混合算法的齒輪系統(tǒng)輕量化設(shè)計(jì)

    2023-03-12 07:05:08國瑞坤高穎賀磊楊先海李元帥李凱
    關(guān)鍵詞:輕量化適應(yīng)度齒輪

    國瑞坤,高穎,賀磊,楊先海,李元帥,李凱

    (1.山東理工大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院, 山東 淄博 255049;2.山東理工大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院, 山東 淄博 255049)

    齒輪傳動系統(tǒng)是各領(lǐng)域機(jī)械的重要組成部分,在國家裝備制造業(yè)中具有不可替代的作用,其輕量化設(shè)計(jì)是所屬機(jī)械減重的重要途徑,產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益十分可觀,是實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品競爭力的有效途徑[1]。針對齒輪輕量化,許多學(xué)者從結(jié)構(gòu)、材料、齒輪參數(shù)優(yōu)化及優(yōu)化方法等方面展開了討論研究。馮順利[2]通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對權(quán)重系數(shù)進(jìn)行調(diào)整,利用遺傳算法進(jìn)行了斜齒輪參數(shù)優(yōu)化,解決了優(yōu)化過程中權(quán)重系數(shù)分析不合理問題。戴護(hù)民[3]運(yùn)用多目標(biāo)拓?fù)鋬?yōu)化技術(shù)實(shí)現(xiàn)了齒輪輕量化設(shè)計(jì)。車林仙等[4]通過改進(jìn)差分進(jìn)化算法得到了更加符合實(shí)際的齒輪參數(shù)優(yōu)質(zhì)解。以上研究涉及改進(jìn)適應(yīng)度函數(shù)權(quán)重、有限元結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、算法離散化改進(jìn)等齒輪輕量化設(shè)計(jì)方法,都取得了較好的設(shè)計(jì)結(jié)果。本文擬通過遺傳算法(genetic algorithm,GA)優(yōu)化差分進(jìn)化算法(differential evolution algorithm,DE)的初始種群,提出一種遺傳差分進(jìn)化混合算法(GDE)并進(jìn)行仿真分析,在驗(yàn)證算法可行性的同時(shí),得到更符合實(shí)際工況的輕量化齒輪系統(tǒng)。

    1 GDE混合算法的實(shí)現(xiàn)

    針對GA全局尋優(yōu)能力強(qiáng)、DE局部尋優(yōu)能力較差的特點(diǎn),提出一種GDE混合算法,通過GA進(jìn)行全局尋優(yōu),擴(kuò)大搜索范圍,針對DE容易產(chǎn)生的局部最優(yōu)解,利用GA較強(qiáng)的全局尋優(yōu)能力,給DE提供良好的初始值,充分發(fā)揮GA與DE的優(yōu)點(diǎn),揚(yáng)長避短,實(shí)現(xiàn)算法求解性能的最優(yōu)化。GDE的具體運(yùn)行流程如圖1所示,運(yùn)行步驟說明如下:

    圖1 GDE混合算法流程圖

    步驟1 GA編碼并進(jìn)行約束條件檢驗(yàn),隨機(jī)產(chǎn)生初始化種群Xn(0)。

    步驟2 GA運(yùn)算適應(yīng)度函數(shù)采用后文介紹的目標(biāo)函數(shù)1,重點(diǎn)考慮中心距最小問題,以獲得全局較優(yōu)的種群。

    步驟3 判斷是否滿足GA種群最大進(jìn)化代數(shù)的終止條件。

    步驟4 對種群進(jìn)行選擇、交叉、變異操作,重新計(jì)算適應(yīng)值,保留最優(yōu),更新產(chǎn)生新一代種群Xn(i)。

    步驟5 得到GA算法尋優(yōu)的種群Xn(i)作為DE初始值Xm(0)。

    步驟6 對齒輪系統(tǒng)的輕量化DE適應(yīng)度函數(shù)2進(jìn)行定義,重點(diǎn)考慮齒輪系統(tǒng)體積最小問題,獲取更符合實(shí)際的優(yōu)質(zhì)解。

    步驟7 判斷是否滿足DE種群最大進(jìn)化代數(shù)的終止條件。

    步驟8 對種群進(jìn)行變異、交叉、選擇操作,重新計(jì)算適應(yīng)值,保留最優(yōu),更新產(chǎn)生新一代種群Xm(i)。

    2 齒輪系統(tǒng)輕量化參數(shù)優(yōu)化

    二級齒輪系統(tǒng)輕量化的主要方式有:新型輕質(zhì)材料替代、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)優(yōu)化、結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化[5]。本文采用結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化,運(yùn)用上節(jié)提出的GDE算法進(jìn)行輕量化設(shè)計(jì),最終得出優(yōu)化后的齒輪系統(tǒng)參數(shù)。二級齒輪結(jié)構(gòu)簡圖如圖2所示,企業(yè)二級齒輪參數(shù)見表1。

    圖2 二級齒輪結(jié)構(gòu)簡圖

    表1 企業(yè)二級齒輪系統(tǒng)參數(shù)

    2.1 確定設(shè)計(jì)變量

    由圖2可知,齒輪二級系統(tǒng)輕量化的設(shè)計(jì)受齒輪基本參數(shù)的影響,齒輪系統(tǒng)質(zhì)量與中心距和體積緊密關(guān)聯(lián),其軸向中心距尺寸由傳動比和齒輪分度圓直徑?jīng)Q定,齒輪系統(tǒng)的體積與齒寬系數(shù)以及齒根圓、齒頂圓有關(guān)。鑒于此,對齒輪相關(guān)設(shè)計(jì)變量的設(shè)計(jì)見表2。

    表2 二級齒輪系統(tǒng)輕量化設(shè)計(jì)變量

    2.2 建立目標(biāo)函數(shù)

    齒輪二級系統(tǒng)的輕量化問題可以轉(zhuǎn)化為如圖2所示的中心距最小問題,即a1與a2和的最小值問題,表達(dá)式為

    (1)

    將目標(biāo)函數(shù)1設(shè)置為

    (2)

    式中:i為齒輪系統(tǒng)總傳動比,按照企業(yè)齒輪系統(tǒng)參數(shù),可知i=15.4,將目標(biāo)函數(shù)1用于GA中的適應(yīng)度函數(shù)。

    對二級齒輪系統(tǒng)的體積進(jìn)行計(jì)算,采用分度圓法體積計(jì)算公式[6]為

    (3)

    式中B為輪齒寬度,且B=φa,φ為齒寬系數(shù),a為中心距。將目標(biāo)函數(shù)2設(shè)置為

    (4)

    2.3 確定約束函數(shù)

    結(jié)合摩擦激勵的相關(guān)影響因素,考慮齒寬、螺旋角等齒輪參數(shù)對齒面摩擦力的影響,在輕量化設(shè)計(jì)的同時(shí)對增大齒面摩擦力、增強(qiáng)摩擦激勵的齒輪參數(shù)加以限制;同時(shí)在輕量化設(shè)計(jì)過程中還要保持原有齒輪的齒面疲勞強(qiáng)度、齒根彎曲強(qiáng)度、幾何限制因素等特性。綜上,對輕量化齒輪系統(tǒng)的約束函數(shù)設(shè)置如下:

    1)螺旋角約束

    (5)

    2)傳動比約束

    (6)

    3)齒寬系數(shù)約束

    (7)

    4)齒面接觸疲勞強(qiáng)度約束

    (8)

    5)齒根彎曲疲勞強(qiáng)度約束

    (9)

    根據(jù)文獻(xiàn)[8]可得:[σF1S]=[σF2S]=714 MPa;YFa1=2.76;YFa1′=YFa2′=2.22;YFa2=2.83;Yβ1=0.875;Yβ2=0.89;YSa1=1.56;YSa1′=YSa2′=1.77;YSa2=1.54。

    6)不干涉相碰約束

    (10)

    7)不發(fā)生齒輪根切的約束

    (11)

    式中αn為斜齒輪法向壓力角。

    8)其他齒輪參數(shù)的約束

    (12)

    3 優(yōu)化結(jié)果分析

    對上述目標(biāo)函數(shù)與約束函數(shù)進(jìn)行MATLAB編程,分別運(yùn)用DE、GA與編寫的GDE算法程序進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)和求解運(yùn)算,圓整后得到的優(yōu)化結(jié)果見表3。

    表3 各算法優(yōu)化結(jié)果

    3種優(yōu)化算法的適應(yīng)度函數(shù)、累積分布函數(shù)變化曲線如圖3、圖4所示。由圖3可知,GA在約90代時(shí)找到了最優(yōu)解,DE在約40代時(shí)找到了最優(yōu)解,而GDE在約20代時(shí)找到了最優(yōu)解;3種方法相比較,GDE收斂速度最快且運(yùn)算效率高。由圖4可知,GDE適應(yīng)度函數(shù)有80%以上的解可以落到3.3×107mm3的值以內(nèi),GA適應(yīng)度函數(shù)有60%以上的解可以落到3.4×107mm3的值以內(nèi),DE適應(yīng)度函數(shù)有10%以上的解可以落到3.4×107mm3的值以內(nèi),說明DE容易陷入局部最優(yōu),而GA全局尋優(yōu)能力強(qiáng),GDE結(jié)合了兩者優(yōu)勢,所得的解更優(yōu)。

    圖3 3種優(yōu)化算法的適應(yīng)度函數(shù)變化曲線

    圖4 3種優(yōu)化算法累積分布函數(shù)變化曲線

    將各優(yōu)化算法與原齒輪系統(tǒng)體積和重合度進(jìn)行對比可知,GA優(yōu)化后齒輪體積減少了6.3%,重合度增加了2.1%;DE優(yōu)化后齒輪體積減少了3.3%,重合度增加了1.5%;GDE優(yōu)化后齒輪體積減少了10.5%,重合度增加了5.8%。相比較其他兩種算法,GDE優(yōu)化的結(jié)果更合理,效果更好。

    4 模態(tài)分析

    對優(yōu)化后的齒輪系統(tǒng)進(jìn)行模態(tài)分析,分析優(yōu)化后固有頻率和振型的變化以及輕量化齒輪系統(tǒng)的振動特點(diǎn)和優(yōu)化效果。將優(yōu)化后齒輪系統(tǒng)模型進(jìn)行簡化并導(dǎo)入Ansys Workbench軟件中,在Modal模塊中定義齒輪系統(tǒng)的幾何屬性、網(wǎng)格控制和圓柱約束[9],考慮該系統(tǒng)的大小和實(shí)際硬件設(shè)備,設(shè)置求解階數(shù)為6階,完成求解。

    模態(tài)分析中,一般前6階模態(tài)對系統(tǒng)的影響較大,因此本文主要針對系統(tǒng)前6階的固有頻率和振型進(jìn)行分析。系統(tǒng)前6階模態(tài)振型如圖5所示,模態(tài)計(jì)算結(jié)果見表4。

    (a)第1階 (b)第2階 (c)第3階

    表4 優(yōu)化齒輪系統(tǒng)前6階模態(tài)計(jì)算結(jié)果

    由表4可知,齒輪系統(tǒng)最大頻率為1 621.90 Hz,最小頻率為547.15 Hz。由齒輪嚙合頻率的計(jì)算公式可得二級齒輪嚙合頻率為293.38 Hz,三級齒輪嚙合頻率為69.49 Hz。對比可知,與箱體振動頻率以及齒輪嚙合頻率均不重疊,不會產(chǎn)生共振,適用于實(shí)際工況。

    5 結(jié)論

    1)提出一種GDE混合算法,以兩級齒輪系統(tǒng)中心距與體積最小為目標(biāo)進(jìn)行輕量化設(shè)計(jì),所得結(jié)果與兩種傳統(tǒng)方法結(jié)果進(jìn)行的比較顯示,GDE收斂速度快,在20代左右即可找到最優(yōu)解,GDE適應(yīng)度函數(shù)有80%以上的解可以落到3.3×107mm3的值以內(nèi)。

    2)對GDE算法進(jìn)行的編程仿真結(jié)果表明,GDE優(yōu)化后齒輪體積減少了10.5%,重合度增加了5.8%。

    3)對輕量化后齒輪系統(tǒng)進(jìn)行建模和模態(tài)分析,仿真結(jié)果顯示輕量化后齒輪不會產(chǎn)生共振,符合實(shí)際工況需求。

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