基于遗传算法的摆线针轮减速器多目标优化设计

发布时间：2017-07-08 16:30

  本文关键词：基于遗传算法的摆线针轮减速器多目标优化设计

  更多相关文章： 摆线针轮传动 遗传算法 多目标优化设计 传动效率 体积

【摘要】：摆线针轮减速器具有效率高、速比高、承载能力高、结构紧凑等优点,被广泛应用于机器人、矿山、冶金、船舶等低速重载的场合。摆线针轮减速器的设计牵扯到的因素较多,因此设计较为复杂。采用传统设计方法设计的摆线针轮减速器虽能够满足要求,但是设计参数不一定是最合理,且设计效率低、成本高,这些都制约了摆线针轮传动的推广和应用。针对现有减速器所存在的问题,本文在充分考虑多个影响因素的情况下,采用基于遗传算法的多目标优化设计方法对摆线针轮减速器进行优化设计,主要研究内容包括:1)在介绍摆线针轮减速器传动特点的基础上,探讨了其运转过程中,针齿与齿轮之间的啮合作用力以及柱销套与齿轮之间的啮合作用力,推导了其传动效率和体积的计算公式,建立了摆线针轮减速器的传动系的数学模型,为后续摆线针轮减速器的多目标优化设计提供理论依据。2)分析减速器参数对摆线针轮减速器传动效率及体积的影响,并以整机传动效率最高及体积最小作为优化设计目标,以影响效率及体积的7个独立参数作为优化设计变量,分析了包含参数范围、强度约束及寿命限制的约束条件,分别构建了基于遗传算法的摆线针轮减速器单目标优化设计数学模型与多目标优化设计数学模型,利用NSGA-II算法实现多目标优化设计问题的求解,给出了具体的优化设计算法流程,并开发了摆线针轮减速器优化设计软件,为实际生产应用中减速器的优化提供理论和方法指导。3)以某厂生产的XW3机型的摆线针轮减速器为例,详细分析了优化设计变量对目标函数的影响;通过具体实例,以整机传动效率最高及体积最小作为优化设计目标,利用MATLAB开展了基于遗传算法的摆线针轮减速器单目标及多目标优化设计,并将优化设计结果与优化前数值进行了对比分析,结果表明,不同的优化设计方案适用于不同的实际需求,有针对性的选择优化设计方案是解决优化问题的关键。同时说明了遗传算法应用于摆线针轮传动优化设计中是可行与有效的,适用于工程实际需求,可以进一步的推广应用。
【关键词】：摆线针轮传动 遗传算法 多目标优化设计 传动效率 体积
【学位授予单位】：湖南科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TH132.46
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 论文的研究背景及意义10
• 1.2 国内外研究现状10-15
• 1.2.1 摆线针轮传动研究现状10-13
• 1.2.2 优化设计方法研究现状13-15
• 1.3 论文的研究内容15-16
• 第二章 多目标优化遗传算法16-24
• 2.1 遗传算法的特点16-18
• 2.1.1 基本思想16-17
• 2.1.2 算法对比17-18
• 2.2 遗传算法的基本要素18-23
• 2.2.1 编码18-19
• 2.2.2 初始代群体的生成19
• 2.2.3 适应度函数的设计19-20
• 2.2.4 遗传操作20-23
• 2.2.5 运行参数的选择23
• 2.3 本章小结23-24
• 第三章 摆线针轮减速器传动系数学模型24-34
• 3.1 摆线齿廓形成原理24-29
• 3.1.1 外切外滚法24-25
• 3.1.2 内切外滚法25-27
• 3.1.3 摆线齿轮标准齿形方程式27-28
• 3.1.4 传动比计算28-29
• 3.2 摆线针轮传动受力分析29-30
• 3.2.1 针齿与摆线齿轮的啮合作用力29-30
• 3.2.2 柱销套作用在摆线齿轮上的力30
• 3.3 摆线针轮减速器的传动效率计算30-33
• 3.4 摆线针轮减速器的体积分析33
• 3.5 本章小结33-34
• 第四章 摆线针轮减速器多目标优化设计的数学模型34-52
• 4.1 优化设计模型34-44
• 4.1.1 设计变量34
• 4.1.2 目标函数34-35
• 4.1.3 约束条件35-40
• 4.1.4 优化设计数学模型40-44
• 4.2 优化设计的求解流程44-48
• 4.2.1 单目标优化设计44-46
• 4.2.2 多目标优化设计46-48
• 4.3 摆线针轮减速器优化设计软件的开发48-51
• 4.3.1 软件主界面模块48-49
• 4.3.2 参数输入模块49-50
• 4.3.3 优化结果输出及校核模块50-51
• 4.4 本章小结51-52
• 第五章 基于遗传算法的多目标优化设计实例分析52-72
• 5.1 设计变量对目标函数的影响52-58
• 5.2 单目标优化设计58-65
• 5.2.1 基于效率的单目标优化设计58-61
• 5.2.2 基于体积的单目标优化设计61-65
• 5.3 多目标优化设计65-69
• 5.3.1 优化设计模型65
• 5.3.2 算法程序65-67
• 5.3.3 结果分析67-69
• 5.4 优化设计方案的分析研究69-70
• 5.5 本章小结70-72
• 第六章 总结与展望72-74
• 6.1 全文总结72-73
• 6.2 研究展望73-74
• 参考文献74-78
• 致谢78-80
• 附录A：攻读硕士学位期间的研究成果80

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本文编号：535402