版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领
文档简介
通用轴承优化设计方法及通用技术规则主讲人:吕克欢迎各位专家莅临指导!目
录一、通用轴承优化设计方法优化设计概念优化设计特点优化设计的相关参数二、几种常用的优化方法基本数学概念常用的优化方法二次插值法网格法拉格郎日乘子法惩罚函数法三、滚动轴承设计方法举例园柱滚子轴承主参数的优化设计调心滚子轴承主参数的优化设计四、通用技术规则轴承代号滚动轴承的基本尺寸滚动轴承的额定寿命滚动轴承的精度与测量轴承零件的基本尺寸和旋转精度的公差滚动轴承的径向游隙轴承倒角尺寸最大值滚动轴承用材料轴承配合表面和端面的表面粗糙度值轴承图纸上应标注轴承及其零件的质量五、总结一、通用轴承优化设计方法滚动轴承是广泛应用于各类机械中的基础件。轴承的好坏直接影响到机械产品的质量,而轴承的质量是由轴承的设计、材料、加工工艺等有关的,其中轴承的设计起着决定性的作用。轴承设计与轴承寿命、可靠性等密切相关,良好的设计是保证轴承具有长寿命、高可靠性和优良性能的重要基础。对于不同用途的轴承如滚动轴承,滑动轴承、静压轴承等,优化设计的目标函数也不相同,做为通用标准滚动轴承,其优化设计的目标函数基本类似,大都是追求最长的疲劳寿命,既最大的额定动载荷(在满足各种约束条件的情况下),既可采用单目标函数的方法,也可采用双目标或多目标函数的方法。对于特殊用途的轴承,则应将特殊的使用条件做为目标函数来进行优化设计,设计出满足用户要求的轴承。过去人们采用传统的设计方法,凭借经验、图表和类比的办法,借助有限的人工计算次数,得到有限的设计方案,而确定出的设计结果却不能令人满意。而今,随着科学技术的发展、数学规划理论进一步完善以及计算机的普及、机械设计方法与技术水平的提高、科技成果的不断丰富,使得轴承设计领域有了突破性的飞跃。优化设计技术、计算机辅助设计(CAD)、可靠性设计、仿真学技术等由此而产生,这些新技术的推广、对加速轴承产品的开发与应用,改变轴承工业的面貌将会起到非常重要的作用。1.1优化设计概念人们做任何事情都希望用最少的付出得到最佳的效果,这就是优化问题。工程设计中,设计者更是力求寻求一种合理的设计参数,以使得由这组设计参数确定的设计方案即满足各种设计要求,又使其技术经济指标达到最佳,即实现优化设计。但是常规的工程设计,由于设计手段和设计方法的限制,设计者不可能在一次设计中得到多个方案,也不可能进行多方案的分析比较,更不可能得到最佳的设计方案。因此,人们只能在漫长的设计生产过程中,通过不断地搜索与改进,逐步使设计方案趋于完善。所谓优化设计,就是借助优化设计数值计算方法和计算机技术,求取工程问题的优化设计方案。进行优化设计时,首先必须将实际问题加以数学描述,形成一组由数学表达式组成的数学模型,然后选择一种优化数值计算方法和计算机程序,在计算机上运算求解,得到一组由数学表达式组成的设计参数。这组设计参数就是设计的最优解。1.2优化设计特点优化设计过程都是在计算机上完成的,与传统的设计方法相比较,虽然采用同一个基本理论,使用同样的设计公式,遵守同样的设计规范,但因采用计算方法和计算工具不同,而具有如下特点。设计思想是最优设计传统的设计只是以达到规定的设计要求为止,它只是一个可行方案。而优化设计是以达到最优指标为目的,它是许多可行方案中的最优方案。设计的计算工具是计算机由于优化设计的工具是用计算机进行的,因此,不但可以采用较精确的数学模型和分析方法,而且使分析的范围(变量的数目与范围)扩大。计算速度快,设计周期短。设计的方法是最优化方法优化设计用的方法是最优化方法,方案的调整是计算机按照最优化方法沿着改善案的方向自动进行。直至选出最优方案。优化设计的相关参数关于设计变量的选择设计变量是能影响设计质量或结果的可变参数。但如果将所有能影响设计质量的参数都列为设计变量,将使问题复杂化,而且也没有必要。因此,应对影响设计指标的所有参数进行分析、比较,从中选择对设计质量确有显著影响且能直接控制的独立参数作为设计变量,其它参数则作为常量处理。在优化设计问题中,设计变量太多,将使问题变得十分复杂;而设计变量太少,则设计的自由度少,不能求得最优化的结果。因此,应根据具体问题综合考虑这两个方面,合理地选取设计变量。确定设计变量的原则设计变量应是相互独立的优化方法是在n维空间内进行的,要求设计变量是相互独立的。B.对目标函数影响大的设计变量应是对目标函数影响较大的那些变量,而且设计变量序列将使目标函数有明显的极值存在。在满足设计要求下,应充分分析各变量的主次,减少变量的数目,以简化优化过程。1.3.2关于目标函数的建立1.目标函数是以设计变量来表示设计所要追求的某种性能指标的解析表达式,通常,设计所要追求的性能指标较多,显然应以其中最重要的指标作为设计追求的目标,建立目标函数。例如:对于一般机械的设计,可以按质量或体积最小的要求建立目标函数,对于精密仪器则应按其精度最高或误差最小的要求建立目标函数。对于滚动轴承优化设计的目标可以按最长接触疲劳寿命设计,最大静承载能力设计,最小平均摩擦力矩设计,最佳润滑设计和最小振动噪声设计等等,一般要求进行最长接触疲劳寿命设计也就是最大额定动载荷设计。在优化设计中,可将所追求的设计目标(最优指标)用设计变量的函数形式表达出来,这一过程称为建立目标函数。即目标函数是设计中预期要达到的目标,表达为各设计变量的函数表达式:f(x)=f(x1,x2…xn)它代表设计的某项最重要的特征,例如上面所提到的质量,体积、精度以及疲劳寿命等。目标函数是设计变量的标量函数,优化设计的过程就是优选设计变量使目标函数达到最优值,或找出目标函数的最小值(或最大值)的过程。在优化设计问题中,可以只有一个目标函数,称为单目标函数,当在同一设计中要提出多个目标函数时,这种问题称为多目标函数的优化问题。在一般的机械优化设计中,多目标函数的情况较多。目标函数愈多,设计的综合效果愈好,但问题的求解亦愈复杂。对于多目标函数,可以将它们分别独立地列出来:也可以把几个设计目标综合到一起,建立一个综合的目标函数表达式,即q为优化设计所追求的目标数目。选取目标函数的原则所选的目标函数应能评价设计优劣的指标目标函数必须与所选的设计变量有关,而且能够直接或间接地写成表达式;目标函数可以是一个,也可以是多个,应根据设计问题的性质而定。1.3.3关于约束条件的确定如前所述,目标函数取决于设计变量,而在很多实际问题中设计变量的取值范围是有限制的或必须满足一定的条件。在优化设计中,这种设计变量取值时的限制条件,称为约束条件或设计约束,简称约束。约束形式,可能是对某个或某组设计变量的直接限制,这时称为显约束;也可能是对某个或某组设计变量的间接限制,这时称为隐约束。约束条件可以用数学等式或不等式来表示。等式约束对设计变量的约束严格,起着降低设计自由度的作用。等式约束可能是显约束,也可能是隐约束,其形式为:hυ(X)=0
(υ=1,2,…P)在机械优化设计中不等式约束更为普遍,不等式约束形式为:gu(X)≤0
(u=1,2,…,m)或
gu(X)≥0
(u=1,2,…,m)1.3.4优化方法的选择通常在选择优化方法时,首先应明确数学模型的特点。例如:问题的规模(即维数,目标函数及约束函数的数目),目标函数及约束函数性质(例如函数的非线性程度,连续性及计算时的复杂程度)以及计算精度等。这些特点是选择优化方法的主要依据。选择优化方法时,必然要考虑它本身及其计算程序的特点,例如,该方法是否已有现成的程序可用,编制程序所花费的代价;程序的通用性或普遍性,即能否用它来解多种类型的问题,解题规模;使用该程序的简便性及计算机执行该程序需要花费的时间和费用;程序的机动性;该方法的收敛速度、计算精度、稳定性及可靠性。二、几种常用的优化方法优化方法很多,且目前已有很多成熟的方法。不管是何种方法,其关键总可归纳为:1)怎样将有约束目标函数优化变成无约束目标函数优化。2)怎样寻找无约束目标函数最优点的方向。3)怎样确定寻找无约束目标函数最优点的步成。解决这三个问题所采用的方法不同便存在不同的优化方法。通常所采用的方法有:二次插值法、网格法、拉格郎日乘子法、惩罚函数法、共额梯度法等等。基本数学概念函数的梯度函数f(x)在给定点的梯度量是一向量,它的大小就是函数在该点的方向导数的最大值,它的方向垂直于函数过该点的等值面,且指向函数增大的方向。极值问题的一般概念
A.一元函数的极值问题定义,设函数f(x)在区间(a,b)内有定义,x0是(a,b)内的一个点,如果存在着点x0的一个邻域,对于这邻域内的任何点x除了点x0外,f(x)<f(x0)均成立,就说f(x0)是函数f(x)的一个极大值;如果存在着点x0的一个邻域,对于这邻域内的任何一点x,除了点x0外,f(x)>f(x0)均成立,就说f(x0)的一个极小值。函数的极大值和极小值概念是局部性的,一般是指在特定的某个领域成立,而在整个定义域不一定是最大或最小值。函数f(x)
的极值点和极值可通过下面步骤进行计算:求出导数f′(x);求出f(x)的全部驻点(即求出方程f′(x)=0在所讨论的区间内的全部实根)考虑f′(x)的符号在每个驻点的左,右邻近的情形,以便确定该驻点是否极值点,如果是极值点,可根据下面的方法判断其为极大还是极小,然后计算其值。判断极大极小方法:如果函数f(x)在点x0的一个邻域内可导且
f′(x)=0a)如果x取x0左侧邻近值时,f′(x)恒为正;当x取x0右侧邻近值时,f′(x)恒为负,那么函数在x0处取得极大值。b)如果当x取x0左侧邻近值时,f′(x)恒为负,当x取x0右侧邻近值时,f′(x)恒为正,那么函数f(x)在x0处取得极小值。B.共轭方向的基本概念设A为一个n×n对称矩阵,P、Q为两个n维向量,若
PTA
Q=0,则称向量P和Q为A共轭。C.设计空间及可行域由n个设计变量可以组成一个n维的设计空间。其中满足所有约束条件的点称为可行设计点(简称可行点),实际上就是规范要求一个设计方案,所有可行点组成
的区域称为可行域。常用的优化方法二次插值法在求解一元函数f(x)的极小点时,常常利用一个低次多项式P(x)来逼近原目标函数,然后求出该多项式的极小点,并以此作为目标函数f(x)的近似极小点。例如:设P(x)为函数F(x)的一个插值多项式,那么P(x)的极小值点必定是方程P′(x)=0的根。我们只要求出这个方程的根,再加以判断,就可以得到函数F(x)极小值点的近似位置。考虑问题
F(x)
x1≤xmin≤x2若已经求出x0∈(x1,x2),并且满足F(x1)≥F(x0),F(x0)≤F(x2)我们可以通过三点(x1,F(x1)),(x0,(x0)),(x2,F(x2))作一条二次抛物线P(x)来拟合函数F(x),如上图即令:P(x)=a0+a1X+a2(x)2则它应该满足条件:P(x1)=a0+a1x1+a2(x1)2=F(x1)P(x0)=a0+a1x0+a2(x0)2=F(x0)P(x2)=a0+a1x2+a2(x2)2=F(x2)对于二次函数P(x)而言,它为抛物线,其顶点的横坐标即为最优解。设为x,则它满足。所以1
2式中的系数a和a可由上述方程组求出。求出后代入x式中,求x,若x与x0充分接近,即如果预先给定允许误差ε>0,而当|x0-x|<ε时,我们就把x看成是F(x)在区间[x1,x2]上的近似最优解;否则在F(x0)与F(x)中间找出最大者,在注意保持F(x)值的“高—低—高”的前提下,缩短区间,构成新的三点,继续进行二次插值。2.2.2网格法网格法是一种解非线性规划的直接法。这种方法的特点是算法简单,直观性强,对函数无特殊要求,应用时不需繁琐的公式推导,计算量和计算时间随设计变量个数的增加而急剧增加,所以适用于维数较低的问题。网格法的基本思路是:首先估计设计变量的区域,在估计的区域范围内划分网格(各个设计变量估计区域内划分的网格数可以是相等的也可以是不相等的),形成网格点;然后求满足约束条件情况下网格点的目标函数值,并比较它们的大小,从中选择最优值;接着在目标函数值最优点的附近加密网格,再求它们的目标函数值,比较优劣;直至网格点之间的间距小于设计精度为止,这时所得到的最小目标函数值的点,即为问题的最优解。网格法的具体做法是:(1)估计设计变量的区域设函数为f(x),x∈En满足约束
gj(x)≥0
j=1,…,m.我们还假定变量的取值范围为已知:ai≤xi≤bi
i=1,
…,n(2)划分网格点首先将区间[ai,bi]分成ri等分()。记则网格点的始点为:中间点:终点:这样,整个设计区域内形成了R个网格点,既
R=(r1+1)(r2+1)……(rn+1)(3)加密网格对R个网格点,逐个计算检查,看是否满足约束条件gj(x)≥0,(j=1,…,m),对满足
gj(x(k))≥0,(j=1,…,m)的点x(k)再比较f(x(k)),从中找出最小值对应的点,设为x(t),如果对于事先给定的精度ε,不满足hi≤ε,我们再在x(t)附近取小区域,再进行分割。设
,则下一次考虑区间为:在新的区域
ai≤xi≤bi
i=1,
…,n重复以上所进行的过程,直到hi≤ε为止。2.2.3拉格朗日乘子法拉格朗日乘子法对于等式约束条件下和不等式约束条件下多变量函数的寻优都可使用。1.等式约束条件下拉格朗日乘子法的计算方法A.等式约束时极值存在的必要条件对于二元函数来说,设目标函数为f(x1,x2),等式约束为:g(x1,x2)=0。在无约束条件时,极值点存在的必要条件为:即
(2-1)当有等式约束时,除了以上的关系式仍成立外,还必须满足(2-2)这就是说,在等式约束条件下,使f(x)为极小值的dx1与dx2已不能任意选取,必须满足式(2—2)。由(2—1)及式(2—2)可得即(2-3)(2-4)这就是在等式约束下使目标函数f为极小的必要条件。B.拉格郎日乘子法的计算方法式(2—4)可改写为:(2-5)令此比值等于一个可正可负的常数λ:(2-6)则λ即称为拉格朗日待定乘数,或简称为拉格朗日乘子。于是由式(2-6),连同g(x1,x2)=0得:(2-7)1
2解此联立方程式可得x
*,x
*及λ*,即求出极值点。方程组(2—7)相当于求解一个无约束的函数L=f-λg:L(x1,x2,
λ)=f(x1,x2)-
λg(x1,x2)(2—8)的极值点。此函数极值点存在的必要条件为:(2-9)此式(2—7)的结果。这个新定义的函数L称为拉格朗日函数。若将式(2—7)代入式(2—1),得:(2-10)这表明:在极值点附近,λ为目标函数f随约束条件g的微变化而变化的比率。综上所述,通过应用拉格朗日乘子,可使求等式约束条件下函数f的极小点,成为求拉格朗日函数L的驻点。这种引进待定乘子λ,将有等式约束的寻优问题转化为无约束的寻优问题的做法,称为拉格朗日乘子法。1
2例:f(X)=60-10x1-4x2+x
2+x
2-x1x2,等式约束为g(X)=x1+x2-8=0,试用拉格朗日乘子法求极小。1
2令L=f-λg=60-10x1-4x2+x
2+x
2-x1x2-λ(x1+x2-8)(2—11)(2-12)1
2解此联立方程组,得:x
*=5,x
*=3,λ*=-3,f*=-17以上是用拉格朗日乘子法解有等式约束的寻优问题。下面讲一下用拉格朗日乘子法解不等式约束的寻优问题。2.不等式约束条件下拉格朗日乘子法的计算方法A.拉格朗日乘子法的计算方法拉格朗日乘子法不仅可以用于解具有等式约束的非线性规则问题,而且也可以用于解具有不等式约束的非线性规划问题。对于不等式约束条件,可设法引入松驰变量,使不等式变为等式。然后按等式约束条件下拉格朗日乘子法的计算方法求解。例如,若不等式约束为:g(X)=ax1+bx2+c≤0
(2—13)我们引入松驰变量x3。由于在非线性规划中,没有变量为非负的约束,即不要求xi≥0,(其中i=1,…,n)。因此,为保证不等式成立,引入的松驰变量均用平方项,以保证该引入项为非负的。由此可得:3g(X)=ax1+bx2+c+x
2=0
(2—14)这样就可把不等式约束变换为等式约束。然后,再用拉格朗日乘子法求解。例如,约束条件为:求目标函数的最小值,即1 1
2
2
1S=f(X)=2x
2-2x
x
+2x
2-6x
=min
(2—15)第一步:加松驰变量x3、x4,使不等式约束变换为等式约束:3g1(X)=3x1+4x2+x
2-6=04g2
(X)=-x1+4x2+x
2-2=0(2—16)(2—17)第二步:引入拉格朗日函数L(X,λ)=f(X)-λ·g(X)1 1
2
2
1
1
1
2
3
2=(2x
2-2x
x
+2x
2-6x
)-λ
(3x
+4x
+x
2-6)-λ
(-4x1+4x2+x
2-2)
(2—18)式(2—18)中,有6个未知变量X1、X2、X3、X4、λ1、λ2,若用求导的办法求极值,可有6个偏导数方程式,然后求出这6个未知数。这样计算是比较麻繁的。第三步:引入新函数Z在计算时先给定一个初始点X(0),然后用计算机迭代计算,可求出最优解为:x1=1.4594x2=0.4054x3=0x4=1.3557λ1=-0.3245λ2=0S=-5.3513=min2.3.4惩罚函数法惩罚函数法是一种使用很广泛、很有效的间接解法。它的基本原理是将约束优化问题中的不等式和等式约束函数经过加权转化后,和原目标函数结合成新的目标函数——惩罚函数求解该新目标函数的无约束极小值,以期得到原问题的约束最优解。为此按一定的法
则改变加权因子r1和r2的值,构成一系列的无约束优化问题,求得一系列的无约束最优解,并不断地逼近原约束优化问题的最优解。因
此惩罚函数法又称序列无约束极小化方法。式中的
和
称为加权转化项。根据它们在惩罚函数中的作用,又分别称为障碍项和惩罚项。障碍项的作用是当迭代点在可行域内时,在迭代过程中将阻止迭代点越出可行域,惩罚项的作用是当迭代点在非可行域或不满足等式约束条件时,在迭代过程中将迫使迭代点逼近约束边界或等式约束曲面。根据迭代过程是否在可行域内进行,惩罚函数法又可分为内点惩罚函数法,外点惩罚函数法和混合惩罚函数法三种。下面主要讲内点惩罚函数法。内点惩罚函数法简称内点法,这种方法将新目标函数定义于可行域内,序列迭代点在可行域内逐步逼近约束边界上的最优点。内点法只能用来求解具有不等式约束的优化问题。对于只具有不等式约束的优化问题转化后的惩罚函数形式为或式中 r——惩罚因子,它是由大到小且趋近于0的数列,即r0>r1>r2>…→0或——障碍项由于内点法的迭代过程在可行域内进行,障碍项的作用是阻止迭代点越出可行域。由障碍项的函数形式可知,当迭代点靠近某一约束边界时,其值趋近于0。显然只有当惩罚因子r→0,才能求得在约束边界上的最优解。下面介绍内点法中初始点x0、惩罚因子的初值r0及其缩减系数C等重要参数的选取和收敛条件的确定等问题。(1)初始点x0的选取使用内点法时,初始点x0应选择一个离约束边界较远的可行点。若x0太靠近某一约束边界,构造的惩罚函数可能由于障碍项的值很大而变得畸形,使求解无约束优化问题发生困难。程序设计时,一般都考虑使程序具有人工输入和计算机自动生成可行初始点的两种功能,由使用者选用。计算机自动生成可行初始点的常用方法是利用随机数生成设计点。(2)惩罚因子初值r0的选取惩罚因子的初值r0应适当,否则会影响迭代计算的正常进行。一般来说r0太大,将增加迭代次数;r0太小,会使惩罚函数的性态变坏,甚至难以收敛到极值点。由于函数的多样化,使得r0的取值相当困难,目前还无一定的有效方法。对于不同的问题,都要经过多次试算,才能决定一个适当的r0。以下的方法可作为试算取值的参考。①取r0=1,根据试算的结果,再决定增加或减小的值。②按经验公式计算r0值。这样选取的r0,可以使惩罚函数中的障碍项和原目标函数的值大致相等,不会因障碍项的值太大而起支配作用,也不会因障碍项的值太小而被忽略掉。惩罚因子的缩减系数c的选取在构造序列惩罚函数时,惩罚因子r是一个逐次递减到0的数列,相邻两次迭代的惩罚因子的关系为k=1,2,…式中的c称为惩罚因子的缩减系数,c为小于1的正数。一般的看法是,c值的大小在迭代过程中不起决定性作
用,通常的取值范围在0.1∽0.7之间。收敛条件内点法的收敛条件为前式说明相邻两次迭代的惩罚函数的值相对变化量充分小,后式说明相邻两次迭代的无约束极小点已充分接近。满足收敛条件的无约束极小点x*(rk)已逼近原问题的约束最优点,迭代终止。原约束问题的最优解为x*=x*(rk),
f(x*)=f(x*(rk))三、滚动轴承设计方法举例园柱滚子轴承主参数的优化设计目标函数的建立对于一般通用圆柱滚子轴承设计取最大额定
动载荷Cr为目标函数(即保证疲劳寿命最长)。c
we
pw式中:f是与D/D有关的系数,按标准查找。主参数的选择考虑到可分离型轴承的安装和互换性要求,将Fw(或Ew)取成标准值。因为,Dpw=Fw+Dwe
(或Dpw=Ew-Dwe)由上式可以看出目标函数只有三个自变量Z、Dwe和Lwe约束条件的确定根据圆柱滚子轴承的具体情况,约束均为不
等约束。即Gi(x≥0)确定其约束条件如下:1.滚子长度的约束条件滚子长度L不应大于轴承宽度B,通常取一定的系数XSL<1乘以轴承宽度B作为约束条件。即根据经验XSL取值如下:当D≤60时:
200>D>60时:D≥200时:XSL=0.60XSL=0.73XSL=0.75标准规定滚子直径都不大于滚子长度即:2.滚子直径的约束条件滚子直径的取)值范围应当这样考虑:保证滚子中心圆直径不小于轴承的平均直径,但又不至于太大,致使轴承外圈壁厚小于设定值。(D+d)/2+BBK-(FW+
)≥0FW+Dwe-(D+d)/2≥0BBK为滚子中心圆外移量。FW为滚子内复圆直径。Ew为滚子外复圆直径.3.滚子个数的约束条件为使额定动载荷最大,滚子数目越多越好,但滚子太多会使保持架过梁宽度太窄,为了不出现这种情况必须有一定约束或限制,即π×[Fw+1.5×Dwe]-1.3×Z×Dwe≥01.3×Z×Dwe-π×(D+d)/2≥03.1.4设计问题的数学模型为求设计变量:X=[X1,X2,X3]T=[Z,Dwe,Lwe]T使:minf(x)=-[fc×Lwe
we7/9×
Z3/4×D
29/27]成立,并满足约束条件GX(i)≥0,
I=1、2、3、4、5、63.1.5优化方法根据目标函数的形式和约束条件,采用罚函数法将有约束极值问题转化为无约束极值问题。本程序采用罚函数法,SUMT内点法)1.构造罚函数的形式如下式中
Φ(x)-----障碍函数f(x)-----目标函数R--------障碍因子
2.惩罚因子R初值的确定3.求解方法设计采用共轭方向法确定搜索方向,用一维搜索的二次插值法,求其最优点。所谓共轭方向法,即在一个区域内,沿某一方向搜索求其最优点,整个优化的相对精度取为0.001。开始输入数据TYPE、di、D、Fw、BBK等将目标函数及约束条件转换成罚函数形式优化设计否判断是否收敛,精度是否满足是打印优化结果Z、D和Lwe
we用网格法对优化结果进一步圆整处理打印最终优化结果Z、Dwe和Lwe
、Cr结束2.7
优化程序框图调心球轴承主参数优化设计数学模型的建立1.目标函数和设计变量调心球轴承在正常的工况条件下,其失效形式是零件接触表面的疲劳剥落,因此可以把调心球轴承的疲劳寿命作为本次设计的首选技术指标。滚动轴承疲劳寿命计算公式为:L10:轴承基本额定寿命
Cr:轴承基本额定动载荷
P:轴承的当量载荷当使用条件一定时,Cr越大,轴承疲劳寿命越长,因此把额定动载荷Cr最大作为本次优化设计的目
标函数。国家标准GB/T
6391-2003规定:1当球径Dw≤25.4mm时Cr=bm·fc(i·Cosα)0.7·Z
2/3·Dw1.8
(N)当球径Dw>25.4mm时1Cr=3.647·bm·fc(i·Cosα)0.7·Z
2/3·Dw1.4N)式中bm为材料系数,Dw为钢球直径,Z1为单列钢球个数,i为钢球列数,调心球轴承为双列钢球取i=2,α为轴承接触角其中G为两列钢球中心的距离,he为外圈最小壁厚,D为轴承外径。fc是与Dw·Cosa/Dpw有关的系数,bm、fc可按GB/T
6391-2003查表得到。Dpw为轴承节圆直径。从以上分析可以看出,轴承额定动载荷与下列独立参数有关:钢球直径DW,单列钢球个数Z,钢球列数i,外圈最小壁厚he及两列钢球中心间的距离G。因钢球列数i=2为常量,因此额定动载荷是Dw,Z,G和he的函数。为了使轴承获得最高的额定动载荷,最优的综合性能,就必须对这四个参数进行有机的选值组合,这就构成了一个多参数优化问题,而这些主参数,还要受到多种轴承约束条件的限制,给优化求解增加了难度。综上所述,调心球轴承的主参数优化设计以归结为下列问题。参数变量:目标函数:DW≤25.4mm时WD
>25.4mm时:约束条件根据调心球轴承设计的一般原则和传统做法,有关性能方面的约束均转换为几何尺寸的约束,考虑到优化方法的需要,所有约束条件均写成:
gi(X)≥0(i=1,2……n)的形式。球径的约束DW的取值范围可表示为:即:g1(X)=Kwmax(D-d)-X1≥0g2(X)=X1-Kwmin(D-d)≥0球数约束即C.外圈最小壁厚约束:外圈最小壁厚不小于0.07(D-d)即:
g5(X)=X4-0.07(D-d)≥0D.中心径约束:
Kmin(D+d)≤Dpw≤Kmax(D+d)即g6(X)=Dpw-Kmin(D+d)≥07
pwg
(X)=Kmax(D+d)-D
≥0E.保持架最小梁宽的约束对于塑料保持架调心球轴承,同一系列钢球之间的保持架最小梁宽Sc和相邻两列钢球之间的保持架最小梁宽Scp必须满足:Sc≥Scp≥KcDW即:gs(X)=Sc-Scp≥0
g9(X)=Scp-KCDw≥03.优化设计方法对于多参数不等式的约束优化问题的求解方法,目前已有多种,如简单网格法、梯度法、变尺度法、线性逼近法、罚函数法等。这些方法各有优缺点。具体到调心球轴承优化问题,本设计推荐采用综合约束函数双下降法比较有效。此方法为变尺度法的一种。它首先将各种约束(等式与不等式)构造成一个综合约束函数,只要参数变量满足等式或不等式约束条件,综合约束函数就能达到最小值零。采用综合约束函数双下降法,首先将目标函数F(X)转化成f(X)=1/F(X)的形式,把求最大值问题变成最小值问题,即寻找一组最优解向量X=(X1,X2,X3,X4)T使f(X)达到最小。用G表示目标函数f(X)的可行域,En表示n维欧氏空间,X表示n维欧氏空间中的一点,则f(X)满足约束条件的解向量的集合可表示为:G={X∣X∈En,gi(X)≥0,i=1,2,3……n}构造一个综合约束函数S(X)因为当gi(X)≥0,i=1,2,……n时,S(X)=0这时可行域又可表示为:
G={X∣X∈En,S(X)=0}可寻找最优解向量的过程如下:首先确定初始点X(0),如X(0)不在可行域内,
则对综合约束数S(X)按负梯度方向以步长t0进行叠代,得到新点X(1),如新点X(1)仍不在可行域内,继续对S(X)以负梯度方向进行叠代,直到新点落到可行域内。当向量X落在可行域内后则对目标函数以负梯度方向进行叠代,寻找最优解,当综合约束函数S(X)<ε1(ε1=10-8)且:时收敛。这时主参数便可确定。主参数确定之后要进行结构及结构参数的研究,全部参数都设计完之后,按照标准进行相关尺寸的标注。四、通用技术规则通用技术规则按照国标GB/T307.3-1996规定。现在讲一下在设计中经常用到的规则。首先设计人员应力求使设计的轴承符合“体积小、重量轻、结构简单、使用方便、质量好、性能优”的原则。设计方法遵循下列规定:轴承代号应符合GB/T
272及JB/T
2974的标准规定。滚动轴承的基本尺寸应符合GB/T273.1、GB/T273.2、GB/T273.3的标准规定。当用户选用标准规定之外的轴承时,生产单位可与
用户协商,尽量选用标准轴承,若确需非标准轴承,生产单位可根据用户的要求进行设计。轴承具有最长的额定寿命滚动轴承的额定寿命应符合GB/T
6391-2003的标准规定。额定寿命基本计算公式为:L10—滚动轴承额定寿命(106r)C—滚动轴承基本额定动载荷
P—滚动轴承当量动载荷式中:ε为寿命指数,对于球轴承ε=3,对于
滚子轴承ε=10/3;疲劳寿命的基本公式表明:球和滚子轴承的额定寿命分别与轴承额定动载荷的3或10/3次方成正比。各类轴承额定动载荷计算公式如下:4.4轴承零件的尺寸及公差最大限度地通用化和标准化。由于轴承生产是专业化大批量的生产,因此对轴承零件的通用化和标准化提出了特别严格的要求,轴承设计者必须具有高度的标准化概念,所设计的轴承必须符合相应的国家标、行业标准和标委会技术文件。如果违反了通用化和标准化的原则,必然会增加轴承零件及工、卡量具的种类,给生产组织工作带一系列的困难。当设计的轴承与标准的或已生产的轴承的结构不同时,应遵守下列原则:(1)设计新轴承时,若与其相应的基本类型轴承尚未设计,则应将此种轴承的基本类型同时设计出来,或者在设计过程中予以充分考虑。(2)尽可能将设计的新轴承零件与相应的基本类型轴承零件通用。轴承的基本尺寸和旋转精度的公差,应符合GB/T307.1-1994、GB/T367.4-2002的规定,并标注在图纸上。同一品种不同规格的产品,允许共用一套图纸,其技术
要求可用文字或列表的形式给出,以下同。轴承倒角尺寸最大值应符合GB/T
274-2000的规定。轴承的径向游隙,根据轴承的使用条件,GB/T4604-1993标准的规定,并标在产品图上。游隙是滚动轴承的重要质量指标,也是轴承应用中的重要参数。在实际使用中游隙将影响到轴承中的载荷分布、振动、噪声、摩擦力矩和寿命。因此需根据使用条件来选用合适游隙的轴承。滚动轴承径向游隙其分五组:2组、0组、3组、4组、
5组。游隙值依次由小到大。其中0组径向游隙为标准游隙应优先采用。4.8滚动轴承用材料滚动轴承的性能和可靠性,在很大程度上取决于轴承零件的材料和热处理工
温馨提示
- 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
- 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
- 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
- 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
- 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
- 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
- 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
最新文档
- Module 4 Unit 11 Chinese festivals Period 1(教学设计)沪教牛津版(深圳用)英语五年级下册
- 第3节 打印展示作品教学设计初中信息技术川教版2019八年级下册-川教版2019
- 2026年预防流感情境题目及答案
- Unit3 Grammar Focus教学设计人教版英语七年级下册
- 2026年西藏自治区专业技术人员职称业务考试(农学)模拟试题及答案
- 建工作保证承诺书7篇范文
- 2025版高考化学一轮总复习教案第七章化学反应速率和化学平衡第二十三讲化学反应速率及影响因素考点二影响化学反应速率的因素与解释
- 质量管理实战手册与案例研究
- 6.2 Spring与MyBatis框架整合准备工作
- 抵制网络诱惑护航健康成长小学主题班会课件
- 提高大小便标本留取率品管圈课件
- 《相见欢无言独上西楼》课件
- 浓硫酸泄漏应急预案
- 广东省普通高中学生档案
- DB13T 5714-2023 道路运输企业安全生产风险分级管控规范
- 华中科技大学研究生入学考试组织行为学
- 濮良贵机械设计课件完整版
- GB/T 4010-2015铁合金化学分析用试样的采取和制备
- GA/T 832-2014道路交通安全违法行为图像取证技术规范
- 输电线路工程组塔施工质量控制
- 公共伦理学(第三版)-课件
评论
0/150
提交评论