摆线液压马达摆线副优化设计
本文选题:摆线液压马达 + 摆线副 ; 参考:《南京航空航天大学》2017年硕士论文
【摘要】:目前,摆线液压马达的发展趋势是大扭矩、高效率、小体积和高稳定性。为改善摆线液压马达相关性能,本文提出基于多目标优化方法的摆线液压马达摆线副优化设计方案。通过分析摆线副基本齿形参数与其流量特性的关系,建立了以摆线副基本齿形参数为设计变量,以摆线马达单位体积排量和流量脉动率为优化目标的多目标优化模型。另外,为解决目前工程实际中摆线针轮机构装配时仍需选配的问题,建立了以摆线副基本修形量为设计变量,以摆线副输出扭矩最大、总效率最大以及扭矩脉动最小为目标的多目标优化模型。本文多目标优化设计方案结果的多样性为工程实际提供了多样性的选择。同时为摆线马达摆线副的优化设计提供了新的设计思路,使优化结果更具客观性和可靠性,摆脱了传统设计方法对个人经验的依赖性。为提高多目标优化问题求解算法的鲁棒性和精确度,本文对目前应用最广的多目标遗传算法进行分析,针对其鲁棒性差和对于真实Pareto前沿逼近能力不够等的缺陷,提出了基于种群个体相似度随机选择配对的交叉原则,在保留原算法交叉配对随机性的同时又有效避免了优秀个体因随机交叉而被淘汰的情况。另外,基于种群个体拥挤距离建立了自适应交叉和变异概率模型,防止算法因过早收敛而陷入局部最优。通过标准多目标算法测试函数对本文改进算法进行测试,测试结果表明本文改进算法鲁棒性和对于真实Pareto前沿逼近能力均有改善。针对本文优化设计方案,以BMZ-D400型摆线马达为例,依据本文修形优化结果生产样机并测试;测试结果表明,修形优化后的摆线马达相关性能均得到改善。从而验证了本文优化方案的合理性与实用性。
[Abstract]:At present, the development trend of cycloid hydraulic motor is large torque, high efficiency, small volume and high stability. In order to improve the performance of cycloidal hydraulic motor, an optimal design scheme for cycloid pair of cycloidal hydraulic motor based on multi-objective optimization method is proposed in this paper. Based on the analysis of the relationship between the basic tooth profile parameters and the flow characteristics of cycloid pairs, a multi-objective optimization model is established, in which the basic tooth profile parameters of cycloidal pairs are taken as design variables and the unit volume displacement and flow pulsation rate of cycloid motors are taken as the optimization objectives. In addition, in order to solve the problem that the assembly of cycloidal needle wheel is still needed in engineering practice, the basic modification of cycloid pair is established as the design variable, and the output torque of cycloid pair is the largest. Multi-objective optimization model with maximum total efficiency and minimum torque pulsation. In this paper, the diversity of multi-objective optimal design results provides a variety of options for engineering practice. At the same time, it provides a new design idea for the optimal design of cycloid pair of cycloid motor, which makes the optimization result more objective and reliable, and gets rid of the dependence of the traditional design method on personal experience. In order to improve the robustness and accuracy of the multi-objective optimization algorithm, the most widely used multi-objective genetic algorithm is analyzed in this paper. The crossover principle of random selection pairing based on the similarity of population individuals is proposed, which preserves the randomness of crossover pairs of the original algorithm and effectively avoids the elimination of outstanding individuals due to random crossover. In addition, an adaptive crossover and mutation probability model based on population crowding distance is established to prevent the algorithm from falling into local optimum due to premature convergence. The improved algorithm is tested by the standard multi-objective algorithm test function. The test results show that both the robustness of the improved algorithm and the approximation ability to the real Pareto frontier are improved. Taking the BMZ-D400 cycloid motor as an example, the prototype is produced and tested according to the optimization results of this paper, and the test results show that the related performance of the modified cycloid motor is improved. The rationality and practicability of the optimization scheme are verified.
【学位授予单位】:南京航空航天大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TH137.51
【参考文献】
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,本文编号:1822584
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