机械设计基础课件 模块10 齿轮系

汇报时间：汇报人：模块10齿轮系目录学习目标01单元10.1定轴齿轮系02单元10.2行星齿轮系03单元10.3齿轮系的应用04单元10.4减速器05单元10.5AI在齿轮系设计与性能优化中的应用与展望06模块小结07PART.01学习目标齿轮系按轴线是否固定分为定轴齿轮系和行星齿轮系，按轴线是否平行分为平面齿轮系和空间齿轮系。齿轮系广泛应用于各种机械传动系统，实现分路传动、变速传动等功能。掌握齿轮系的分类和应用。定轴齿轮系传动比等于各对齿轮从动轮齿数的连乘积与主动轮齿数的连乘积之比。平面定轴齿轮系首末轮转向由外啮合对数决定，空间定轴齿轮系转向用画箭头法确定。掌握定轴齿轮系传动比计算的基础理论知识。行星齿轮系由太阳轮、行星轮和行星架组成，分为简单行星齿轮系和差动齿轮系。采用转化机构法计算传动比，公式为(i_{AK}^{H}=(-1)^{m}\frac{\text{从动轮齿数的连乘积}}{\text{主动轮齿数的连乘积}})。掌握行星齿轮系传动比计算的基础理论知识。复合齿轮系由定轴齿轮系和行星齿轮系组成，需分别列出各基本齿轮系传动比公式联立求解。关键是正确区分定轴和行星齿轮系，找出各部分之间的运动关系。掌握复合齿轮系传动比计算的基础理论知识。知识目标结合工程实例，运用定轴、行星及复合齿轮系传动比计算公式进行求解。通过例题练习，熟练掌握不同类型齿轮系的转速计算方法。能够根据具体工程机械分析并计算齿轮系传动比及输出轴的转速。依据传动比、转速等要求选择合适的齿轮系类型和参数。考虑工况条件，如载荷、转速、空间限制等，评估齿轮系的适用性。能够根据工作要求设计齿轮系，以及评估齿轮系在特定工况下的适用性。技能目标Part.01结合具体机械设备案例，分析齿轮系的作用和工作特点。Part.02通过实际问题的解决，培养工程思维和应用能力。理解齿轮系的工作原理、类型及特点的同时能够分析其在不同机械设备中的应用场景，并具备运用所学知识解决实际工程问题的能力。素质目标PART.02单元10.1定轴齿轮系平面定轴齿轮系各齿轮轴线互相平行，如圆柱齿轮组成的齿轮系。图10-1(a)所示为平面定轴齿轮系示例。空间定轴齿轮系各齿轮轴线不都互相平行，如圆锥齿轮、蜗杆蜗轮组成的齿轮系。图10-1(b)所示为空间定轴齿轮系示例。定轴齿轮系的分类传动比大小：(i_{1k}=\frac{\omega_{1}}{\omega_{k}}=\frac{n_{1}}{n_{k}}=(-1)^{m}\frac{\text{各从动轮齿数的连乘积}}{\text{各主动轮齿数的连乘积}})，其中m为外啮合对数。首末轮转向：通过外啮合对数判断，((-1)^{m})为正同向，为负反向。惰轮：不影响传动比大小，只改变转向，如齿轮系中的中间齿轮。平面定轴齿轮系传动比的计算传动比大小计算与平面定轴齿轮系相同。转向判断：采用画箭头法，根据齿轮啮合关系在图上标注转向。空间定轴齿轮系传动比的计算【例10-1】已知齿轮系各齿轮齿数及主动轮转速，计算从动轮转速，通过中心距关系确定未知齿数，再应用传动比公式求解。例题解析定轴齿轮系传动比的计算的比值用设齿轮系中首齿轮的转速为，末齿轮的转速，与表示，即，则称为齿轮系的传动比。如果齿轮系运转时所有齿轮的轴线保持固定，就是定轴齿轮系，定轴齿轮系又分为平面定轴齿轮系和空间定轴齿轮系两种。定轴齿轮系传动比的计算定轴齿轮系传动比的计算定轴齿轮系传动比的计算·定轴齿轮系传动比的计算定轴齿轮系传动比的计算[例题]

在图示轮系中，已知z1=30、z2=50、z2'=25、z3=120、z3'=50、z4=40、z5=50。已知1轮n1转速1600r/min,求（1）传动比i15。（2）齿轮5转速和转向；（3）请指出图示轮系中的惰轮，并说明它的作用。解：（1）i15=n1/n5=（-1）3Z2Z3Z5/Z1Z2'Z3'=-8（2）1600//n5=-(50×120×50)/(30×25×50)n5=-200r/min,“-”表示转向与齿轮1相反。(3)4为惰轮，改变输出轴的转向PART.03单元10.2行星齿轮系0102具有两个自由度，如图10-4(b)所示，需要两个输入运动才能确定输出运动。03具有一个自由度，如图10-4(a)所示，由太阳轮、行星轮、行星架组成。平面行星齿轮系各构件轴线平行，空间行星齿轮系各构件轴线不都平行。平面与空间行星齿轮系简单行星齿轮系差动齿轮系行星齿轮系的分类转化机构法原理空间行星齿轮系传动比计算计算注意事项例题解析A、K和H三个构件轴线必须互相平行，代入转速时需带正负号。(i_{AK}^{H})是转化机构传动比，不等于行星齿轮系实际传动比(i_{AK})。给整个行星齿轮系加上一个公共角速度(-\omega_{H})，将行星架固定，转化为定轴齿轮系（转化机构）。转化机构传动比(i_{AK}^{H}=\frac{\omega_{A}-\omega_{H}}{\omega_{K}-\omega_{H}}=(-1)^{m}\frac{\text{从动轮齿数的连乘积}}{\text{主动轮齿数的连乘积}})。传动比大小计算同平面行星齿轮系，转向通过转化机构图箭头法确定。【例10-2】行星减速器齿轮系，已知各齿轮齿数，应用转化机构法计算传动比，分析齿数变化对传动比的影响。行星齿轮系传动比的计算

齿轮1、3和杆H均绕固定的互相重合的几何轴线转动，齿轮2空套在杆H上，与齿轮1、3相啮合。

齿轮2既绕自身轴线自转，又随杆H绕另一固定轴线（轴线O-O)公转。齿轮2称为行星轮，杆H称为行星架(系杆)。轴线固定的齿轮1、3则称为中心轮或太阳轮。平面行星齿轮系的组成行星齿轮系传动比的计算转化机构法：

现假想给整个行星齿轮系加一个与行星架的转速大小相等、方向相反的公共转速则行星架H变为静止，而各构件间的相对运动关系不变化。齿轮1、2、3则成为绕定轴转动的齿轮，因此，原行星齿轮系便转化为假想的定轴齿轮系。

该假想的定轴齿轮系称为原行星齿轮系的转化机构。转化机构中，各构件的转速如右表所示：行星架H太阳轮3行星轮2太阳轮1转化机构中的转速行星齿轮系中的转速构件行星齿轮系传动比的计算转化机构的传动比可以根据定轴齿轮系传动的计算方法得出推广后一般情况，可得：注意事项：1）1、k、H三个构件的轴线应互相平行，

而且必须将表示其转向的正负加上。首先应假定各轮转动的同一正方向，则与其同向的取正号带入，与其反向的取负号带入。2）待求构件的实际转向由计算结果的正负号确定。行星齿轮系传动比的计算由定轴齿轮系和行星齿轮系组成，或包含多个行星齿轮系，如图10-7所示。区分定轴和行星齿轮系，分别列出传动比公式，找出各部分运动关系，联立求解。关键是找出行星轮、行星架和太阳轮，确定行星齿轮系。复合齿轮系的组成计算方法【例10-3】电动卷扬机减速器，分解为差动行星齿轮系和定轴齿轮系，分别列出公式联立求解传动比。例题解析复合齿轮系传动比的计算PART.04单元10.3齿轮系的应用01一个主动轴同时带动多个从动轴转动，将运动从不同路线传递给执行机构。02如图10-9滚齿机齿轮系，主动轴通过不同齿轮组将运动传至滚刀和轮坯。实现分路传动采用多对齿轮组成齿轮系，或行星齿轮系，用较少齿轮获得大传动比，避免单个大齿轮导致机构庞大。获得大的传动比01输入轴转向不变时，利用惰轮改变输出轴转向，如车床走刀丝杠三星轮换向机构。”实现换向传动输入轴转速不变，通过齿轮系不同啮合组合使输出轴获得多种转速，如汽车变速箱，可输出4种转速。实现变速传动差动齿轮系中，两个基本构件运动确定，第三个构件运动为前两者合成，如滚齿机差动齿轮系合成运动。给定一个基本构件运动，按比例分解为另外两个构件运动，如汽车后桥差速器，将发动机运动分解给左右车轮。运动合成运动分解用于对运动进行合成与分解PART.05单元10.4减速器包括圆柱齿轮减速器、锥齿轮减速器、圆锥-圆柱齿轮减速器。按级数分为单级、二级、三级及多级减速器；按轴配置分为立式、卧式等。齿轮减速器有圆柱蜗杆减速器、圆弧齿蜗杆减速器等，单级传动比范围10~70，工作平稳、噪声小但效率低。蜗杆减速器主要有渐开线行星齿轮减速器、摆线针轮行星减速器、谐波齿轮减速器等，传动比大、结构紧凑。行星减速器减速器的分类单级圆柱齿轮减速器传动比≤10，二级用于传动比>10情况，效率高、寿命长、维护简便。圆锥齿轮减速器用于输入输出轴成90°配置的传动，二级圆锥-圆柱齿轮减速器高速级用锥齿轮。齿轮减速器单级蜗杆减速器按蜗杆位置分为上置、下置、侧蜗杆，下置蜗杆便于润滑和冷却。蜗杆-齿轮减速器将蜗杆传动作为高速级，传动比范围50~130。蜗杆减速器摆线针轮行星减速器：传动比大、结构紧凑、承载能力强，应用于军工、矿山等领域。谐波齿轮减速器：传动比大、体积小、传动平稳，用于船舶、机器人等设备。行星减速器常用减速器的主要类型、特点和应用01使各级传动承载能力接近相等，外形尺寸和质量最小，传动转动惯量最小，大齿轮浸油深度大致相等。02单级传动比最大不超过10，总传动比超过10时采用多级减速器。分配原则减速器传动比的分配主要由齿轮（或蜗杆）、轴、轴承和箱体组成，箱体需有足够刚度，设有加强肋、检查孔、透气孔等附件。01图10-18所示为单级直齿圆柱齿轮减速器结构示例。02减速器的结构1—下箱体2—油标指示器3—上箱体4—透气孔5—检查孔盖6—吊环螺钉7—吊钩8—油塞9—定位销钉10—起盖螺钉孔减速器的结构PART.06单元10.5AI在齿轮系设计与性能优化中的应用与展望AI整合齿轮系性能特征图谱、工况数据库和案例，根据设计约束与目标推荐构型，给出传动效率、成本等分析。构型选择建立以中心距最小、强度均衡等为目标的优化模型，利用遗传算法等智能算法快速搜索优质参数组合。传动比分配AI辅助的齿轮系构型选择与传动比分配故障特征提取深度学习模型（如CNN）从振动、声发射信号中自动学习故障特征，实现智能诊断，降低对工程师经验依赖。多源信息融合融合振动、噪声、温度等数据，构建全面状态画像，准确判断故障类型、位置和严重程度，支持预测性维护。基于AI的齿轮系状态监测与故