二级斜齿轮减速器优化设计（全套资料含CAD图纸）
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二级 斜齿轮减速 器的 自动优化设计 【摘要】 多级变速器的设计空间通常很大并且受到多重约束。这空间显著要求用算法来搜索，但成功的优化有潜力产生比传统的启发式算法更好的设计，在同时可以更好地理解权衡不同的目标 (如使用寿命和整体重量比 )。这里我们在一种提法中利用两相演化算法解决一个二级斜齿轮传动设计问题 (完整的尺寸和选择对轴、轴承、空间等 )可以延长到包含其它的设计阶段或不同的布局。 【关键词】 进化优化设计 齿轮系 强调平衡 多目标优化 1 简介 多级减速器设计的复杂性在于不同的 学科子系统之间强大而又比较棘手的设计变量之间的联系。换句话说 ,通常一个最优的减速器并不是将各部件优化装配起来，这是一个被很多常规设计试探法忽略的事实。例如，对齿轮造成影响而又必然选择的宽度、中心距离或许会屈服于最低质量齿轮传动，但这一磨合的选择使用层叠样式表相比于轻微的屈服在选择的第一个传动装置可以设计过程的后续步骤 (份量的轴上、进一步的阶段、轴承、空间等 )，并最终导致重传动比。 一个典型的例子，可能是选择了一条小而非最佳直径比 (以及相应的齿轮大接触宽度 )可能会引起重齿轮传动，但会产生一个更为紧凑的 布置和一个更为小的空间。值得一提的是，尽管在现实中对总体目标的影响往往是没那么直接，但却会比这样的例子会更加鲜为人知。 当然，在几乎所有琐碎的情况下，它是不可能告诉你最先屈服的会是什么，更不用说什么后续应该选择什么作为考虑的总体目标，也不会专注于手中的子系统 。 其阻碍一个真正的“整体”的推理中的每一步的主要原因是数目繁多的设计和高度非线性性质的约束和目标以及数量大的设计变量和两者相互间的复杂性。另外，模型分析对这些相互作用和约束条件是不适用的，这会阻碍可以预测全球影响当地的设计决策更高层次的分析计算方法。 过 去二十年已经看到了一个在电力传输设计团队中意识正在增加的简单地尝试与错误不足型方法用来解决这个传统高度受限类设计问题，并有可能的继任者都出现了类似专家系统（弗格森， 1999，艾布瑟克， 1996）、基于空间技术原理的合成工具（模拟驱动退火、变速箱设计工具基础拓展， 2009），局部微粒群 的搜索（瑞和瑟尼， 2001），算法的文明与社会建模、牛顿局部约束（见汤普森在齿轮疲劳寿命相对于体积平衡进化算法中的研究， 2000）和进化算法（ 2008年，李关于模糊控制谱系调查的成果，这个调查内容是减速器模型优化以及苟露露和易维 利 2009年在几个实例中的研究结果）。事实上，后一种类型 用遗传算法做标题 表露出目前选择的方向和造成这种状况的两个主要原因。 首先，遗传算法可以处理传动系统中的高度离散化空间。标准化和过时的喜好（相对于为特定目的设计）次元件的理由是大多数设计变量只有被允许预先设定离散值的主要原因（正如我们应该看到的，这种情况是我们自己应用的一个实例）。其次，全面的描述一类减速器一般需要大量的设计变量，遗传算法有个记录全球各地搜索非常大的设计空间，尤其是目标函数的计算和约束条件在相对比较经济的时候。 这里描述工作 的目的是演化计算技术已经达到了我们认为可行的并且可应用到自动优化设计完整的减速机的水平。参考上面所有的实验与使用在传动设计中凸显现代全局优化技术的重要性（与传统的算法，实验和错误类型设计算法相反）即使考虑到一定的问题 提出延长技术更广泛的设计空间的二级的减速器，在优化设计的整个过程中其每个元素 (轴承、密封、轴等 )都有可能被迫改变。 与工业相关性的实习是在充分考虑实践中所遇到的设计约束中保证的 我们将设计空间中总共的 77个约束分为 24组。在第三和第四节我们详细讨论这个阐述，以及第五章包含一个其部署 数量的结果。但是，首先，我们需要介绍的一个人类演化计算方法的主要因素，因为其需要用一种有效的方式来处理如此大量的约束。 2 演化的一个范例 那些必不可少的少量的化石记录很难估计给定谱系进化的速度。不过，几乎可以确定的是进化过程有不同的速度。然而这些速度的变化在生物界引起了一场激烈的辩论。从尼欧 达尔文的推理中清楚的知道大的变化（剧变）几乎都是有害的，而且这是一个进化上层速度限制因素。根据胚胎繁殖的论文艾德基和哲克劳德（ 1972）的学术思想了解，下限值实际上为零。也就是说，他们建议提出种群进化论，这 强调长时间的维持平衡，那时候什么变化也不会发生。 从这个进化算法设计角度来看强调平衡发展理论究竟正确与否几乎是毫无关联。毕竟，由于现在了解到拉莫科斯进化论是错误的，所以结合拉莫科斯研究的遗传规律并不成功。同样的，剧变通常在优化进化中时受益的，那提醒从业者计算机演算并不能准确的模拟自然（他也不是命中注定的）。因此，在过去几年里尽管生物界围绕其争论不休，但稳定的暴露在进化算法社区的强调平衡进化的思想一点也不奇怪。这样暴露的线索与知识探索的两条主线息息相关。 首先 ,许多进化优化的从业者已经注意到适 合多样化品种进化的自然环境长时间停滞不前。从这种较为熟悉的模式可以了解到在一个局部最优的城市聚集的人口的数量，在这里，长时间的停滞发生在有益突变之前，这就迫使人们进入另一个更具吸引力的生活地方。 (例如 ,尹恩惠 1998在一个一维双稳适应度环境中详细介绍了动力学这一现象 ,)。 其次，这是我们感兴趣的方面，一些成功实例已经有报道说在过去的几年里实际上已在尝试了解在遗传规律方面的工程亚稳定状态，这之后是快速聚集性高发期。无独有偶，却为设计这样的启发式教学定义了明确的模板，文献包含了相当广泛的基于强调平衡发 展概念的模型。 沿着这条思路的大量的工作在基于人口众多的结构上。一个例子是科夫集成电路设计应用（ 1991）。在那里每一个程序（环境）是允许为几层数（时代）独立演化的，之后，这一个“自然灾害”产生的资源在其之间移动，接着又出现另一个孤立演进时代等等。多个被灾难时期分割的时期是可以在外来人口补充的时候看到的，以海迈达的遗传算法为例，在算法中，一个陡峭增加的变异速度代表了这场灾难。 事实上，外来人口以及多时代框架阐述了我们所提出的搜索策略结构。我们被划分开，然而，用这种方法，我们用从之前提到的 的启发式算法在两种不同类型的时代中控制人口的演化。首先，人口的数量只受自然选择压力的限制。这个时代包括适宜数量的个体的产生，这是启发式算法中一个运行的参数。通常这个临界值设置在人口数量的 40%左右，显然，这个数值控制可行性与多样性之间的平衡。于是看到下一个时代面临很多的摈弃自身本能的控制选择的的压力。在这个算法中，传统的方式强化了限制条件。在注册一个正在下降的低于临界值的人口的数量时，该算法再次转变为以限制器主导作用的运作模式，所以它会一直 发展下去直到遇到终止的条件出现预定值为止。 如前所述，这种 新的约束处理机制是我们努力去解决受大量约束条件问题所得到的结果。我们可以短暂的浏览一下我们的减速器设计中的约束条件。不过，首先，我们考虑一下其原型，或者设计变量的设置，那可以对二级减速器有一定的阐述。 3 二级减速器的原型 这里我们考虑的减速器是就其轮齿和承载力以及设计布局方面都是高度标准化的。 18种明确定义减速器的设计变量以各种不连续的设置变量的标准反映了这样的方面。 然而，最终设计空间仍然很大。假定将一些连续变量离散化成 25个小部分，我们可以获得 4可能的设计方案。众所周知，对这种数字很难获得一个直观的“感觉”，但是值得考虑的是关于具有 8公斤的一系列 在这里可以得出两种结论。首先，很显然，评价一个给定的目标函数和约束条件的计算成本虽然很很低，但是要对其设计空间作一个彻底的探索是不可行的。其次，为加强我们观察在传输设计中早就流行的这种方法，所有的启发式算法搜索都可以考虑代替使用，以人口为基础的进化算法似乎是最合适的。 4 一个高度约束的设计空间 这是我们将注意力转移到设计中约束问题的一个极好时期。正如之前所述，这个时期总体上成 了这类问题以及图 1中所示的减速器的特殊优化的结构单元的主要挑战。它会变得很明显，它们都是不均等的类型，主要涉及几何或结构的考虑。总共有 77组约束条件，我们将这 77组约束编为 24组（例如，应用在所有的四齿轮机构上的相同约束构成一组，尽管它们明确的作为四种独立的约束）。 简明扼要的讲，我们不会在计算机过程中的某一个小细节上停顿（感兴趣的读者可能会在相关的行业标准文献中以及目录及用于负载的计算方法和在上目录中的用于密封的方式中发现所有的齿轮计算的细节情况）。由于我 们在结合查表和简单模型的基础上做 了许多了解，所以它们的计算成本才会变得更少。 另外，值得注意的是，为使一些约束条件（例如要提供的一些几何不平等 ,以及涉及到的润滑操作温度）的计算成为可能，一旦实物二级齿轮的传动装置设计出来，那么它的底座和端盖也应相应的自动化设计出来。 在参考图纸 1中列出了下列约束。 第一组约束：在这两个阶段设计要求和实际齿轮的成型率的相对变化范围必须在（ 之间。 第二组约束：齿轮在两接触面间的压力不得超过额定值。 第三组约束：所有四个齿轮的轮齿弯曲应力不得超过额定值。 第四组约束：所 有四个齿轮的轮齿不能发生根切现象。 第五组约束：所有四个齿轮齿顶不能发生腐蚀。 第六组约束：在两个相互接触面上的啮合率必须必额定值大。 第七组约束：在两接触面的正常约束系数范围应该在（ ）之间。 第八组约束：所有四个齿轮的约束是可测量的。 第九组约束：齿轮上的轮齿数量必须是相对最优的。 第十组约束： 2号齿轮不能与输出轴相干涉。 第十一组约束：允许的最大和最小边缘之间的润滑层的厚度应大于等于 10毫米。 第十二组约束：输入轴与输出轴之间必须有足够的直径宽度以保证带轮的安装。 第十三组约束：锥形滚子轴承 内径必须比密封安装直径小。 第十四组约束：输入输出轴上的圆锥滚子轴承的外圈在设计空间上有一定的几何约束。 第十五组约束：在所有的齿轮上的可设置约束。 第十六组约束：输入输出轴以及中间轴的应力约束（齿轮径向和轴向产生的）。 第十七组约束：三根传动轴上的疲劳寿命安全系数必须等于额定值低。 第十八组约束：三根传动轴在关键部位的弯曲应力必须在一定的极限值之内以使 轮齿和轴 正常运转。 第十九组约束：三根传动轴上的扭矩必须低于极限值。 第二十组约束：圆锥滚子轴承的寿命必须高于额定值。 第二十一组约束：在输入和输出轴上的 主要键和键槽上的剪切应力不得超过额定值。 第二十二组约束：相邻滚子轴承之间的最小距离应大于 15毫米。 第二十三组约束：用于连接齿轮的主要键及键槽的剪力和压力不得超过额定值。 第二十四组约束：减速器的工作温度不能超过额定值。 5 大量最小化问题 现在让我们考虑以下的设计问题。一个 出了 925转每分钟的输入转速和 轮应以21制制成的小齿轮和车轮的简介为标准。 运用该算法设计出 了一个传动比分别为 0 100量为 种设计方案是在二级变速器接触压力的分界面发现的。这在图 2 中做了更好的介绍。 与总体优化的成功决策（这个决策是在约束边界定义下的一本叫“重难点”的页角发现的）相反的是，这充分考虑了一些基本实验的结果。当然用于比较的基础就是建立在多时期的启发式算法之上的标准遗传算法。这个可比性与结构特征正在转变的重要时期同步运行。多次运行此算法也未能达到 算目标值。实际上，在 300000中任意选择一点来看，这个标准值也未能达到甚至稍微有些放松的 比之下，多期算法在每 50个独立运行的（随机的选取的始于不同的种群）高达 300000的评价中能够达到这个值。图 3是一系列评价中的一个直方图（平均不到 75000的评价，标准偏差超过 54000）。也许更有趣的是在少于 50000个评价中每 50个中就有 17个通过了极限值。 作为一个额外的基准，我们也测试了模拟退火优化 (泰比 2009年实现了最近的版本的启发式算法的补充 )作为解决减速器问题的方 法。用五种不同类型的冷却时间表（线性分布、指数分布、抛物线、双曲线和幂级数）的实验运行 10000000的估计目标功能也没有成功实现极限值重量，只因为用的是简单的遗传算法。这再次强调了极端困难的这种混合变量的问题。 除了解决基本的设计问题，优化能力证明的类型在这里开启了用简单方法对设计任务书中的敏感问题做功能评价的可能性。例如，质量影响减速器的使用寿命（在这项研究中是我们的目标）。这是一个高层次的关系，这个关系被设计变量和约束之间的许多低层次的联系所笼罩，而这种设计变量和约束的分析计算对所 有的实践方案以及比较棘手的问题都是可以考虑使用的。但是我们可以通过对不同的使用寿命做优化以在这一关系上获得离散点 这样的研究结果如图 4所示。 这里有一些从这个研究中得出的经典结论，如下所示，如果我们把目标定为 2000小时，那么我们将要为了减小 4公斤的重量而牺牲 75%的使用寿命。使用寿命减小一半，其重量只能减小 1公斤多点。同时，如果我们只关心重量，就谈不上以牺牲使用寿命做代价，如果我们不能让它下降到 2000小时以下，将使重量无法减轻。 6 结论以及发展趋势 与许多其它工业产品相比，某些特定类 型的机械变速器（在此讨论如减速器）提供一个有限的具有诱惑的设计空间（由于其布置以及大多数的设计变量的标准化），它应该使全局优化相当容易。 同时，作为“维数既定”的结果，这些设计空间可以更大，尤其是在大量不等式约束的设计空间下会对设计者构成挑战。 在本文中，我们显示一个进化算法，它是基于在生物学范畴下处理约束问题的启发式算法而提出来的。它可以解决一些可行的复杂的结构设计问题，甚至在细部设计水平约束时也会考虑到。 在这里我们考虑一种特殊的变速器，但在构建解决相关设计问题的工具时，我们还没有遇到任何可延展的严 重问题。（很明显，更多的设计变量将会进一步 增加设计
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