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        基于遺傳算法的錐齒輪優(yōu)化設(shè)計

        2015-04-29 00:00:00張慧李吉祥徐博
        新課程·下旬 2015年7期

        摘 要:針對錐齒輪傳動設(shè)計過程中存在的問題,建立了錐齒輪優(yōu)化設(shè)計的數(shù)學(xué)模型。以錐齒輪體積和最小為目標函數(shù),考慮齒面接觸和齒根彎曲強度等多方面的約束條件,使其滿足承載能力。并采用懲罰算法構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù),從可行域外部逐漸逼近最優(yōu)解,利用MATLAB軟件編寫錐齒輪傳動遺傳算法優(yōu)化設(shè)計程序。繪制出各代最佳適應(yīng)度平均值線圖來描述遺傳過程的搜索過程,從而為錐齒輪傳動的優(yōu)化設(shè)計提供了理論參考和借鑒。

        關(guān)鍵詞:遺傳算法;錐齒輪傳動;優(yōu)化設(shè)計;懲罰算法;可行域;承載能力

        錐齒輪傳動轉(zhuǎn)速范圍較大、承載能力較強,因此被廣泛應(yīng)用于各種機械傳動設(shè)備。對錐齒輪進行優(yōu)化設(shè)計,減小其質(zhì)量和體積,延長使用壽命在其設(shè)計過程中非常重要。但是按照錐齒輪設(shè)計的標準系列方法不能夠很好地解決目前的問題。由于錐齒輪傳動的優(yōu)化設(shè)計是混合了離散變量的非線性優(yōu)化問題,遺傳算法(簡稱GA)借鑒生物進化過程自然選擇與遺傳機制,使問題的解不斷改進的一種智能搜索算法,具有廣泛的適應(yīng)性,尤其適合處理復(fù)雜參數(shù)和非線性優(yōu)化問題。因此,遺傳算可以應(yīng)用于錐齒輪傳動優(yōu)化設(shè)計中。

        一、錐齒輪優(yōu)化設(shè)計模型的建立

        1.建立目標函數(shù)

        由于錐齒輪的體積大小直接影響到加工和裝配,為了使結(jié)構(gòu)更加緊湊,減小齒輪重量,節(jié)約生產(chǎn)材料和成本,因此選用錐齒輪體積之和作為設(shè)計的目標函數(shù)f(x)=■■·?追RR式中:da1——小錐齒輪齒頂圓直徑;

        da1——大錐齒輪齒頂圓直徑;

        ?茁m——齒寬中心螺旋角;

        R——錐齒輪外錐距;

        ?追R——齒寬系數(shù);

        Rm——錐齒輪的平均錐距。

        2.確定設(shè)計變量

        錐齒輪傳動的獨立變化參數(shù)有小錐齒輪齒數(shù)Z,大端模數(shù) m,齒寬系數(shù)?追R,中點螺旋角?茁m。故取設(shè)計變量為:x=(?茁m,Z1,m,?追R)T=(x1,x2,x3,x4)T

        3.建立約束條件

        (1)齒面接觸強度約束

        計算接觸應(yīng)力?滓H與許用接觸應(yīng)力[?滓H]之間的關(guān)系:

        g1(x)=[?滓H]/?滓H-1≥0

        g1(x)=[?滓H]/■-1≥0

        T1=9550■

        (2)齒根彎曲強度約束

        齒輪的計算彎曲應(yīng)力?滓F與許用彎曲應(yīng)力[?滓F]之間的關(guān)系

        g2(x)=[?滓F]/?滓F-1≥0

        g2(x)=[?滓F]/(■)3■-1≥0

        m——錐齒輪的模數(shù);u——齒數(shù)比;

        K——齒輪安全系數(shù);YFS——錐齒輪齒形系數(shù);

        (3)設(shè)計變量的邊界條件

        ①齒輪中點螺旋角的上、下限約束條件

        15°≤?茁m≤40°

        ②小錐齒輪的齒數(shù)約束條件

        13≤Z1≤Z1max

        ③齒輪模數(shù)約束條件

        2≤m≤8

        ④齒寬系數(shù)約束條件

        0.25≤?追R≤0.3

        由以上可得錐齒傳動的數(shù)學(xué)優(yōu)化模型為:

        x(?茁m,Z1,m,?追R)T=(x1,x2,x3,x4)Ts.t.gi(x)≤0 i=1,2,3,4…xjmin≤xj≤mjmax

        (4)適應(yīng)度函數(shù)的構(gòu)造

        外點懲罰函數(shù)法是常用的一種懲罰函數(shù)方法,其基本的原理是將約束優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化成為等價參數(shù)目標函數(shù),即?準(x,r1(K),r2(K))=f(x)+r1(k)■G[gm(x)]+r2(K)■H[hn(x)]式子中:用G[gm(x)]=min[0,gm(x)]2來定義全域,當?shù)c在可行域內(nèi)時,有g(shù)m(x)≥0懲罰函數(shù)不受懲罰,否則gm(x)<0,懲罰函數(shù)受懲罰。r1(K)和r2(K)為在優(yōu)化的過程中隨著迭代次數(shù)K的增大而在不斷變化的參數(shù),即懲罰因子??梢?,外點懲罰函數(shù)就是將懲罰函數(shù)在可行域的外部逐漸逼近要求約束問題的最優(yōu)化解的過程,按照該方法構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù)。

        v(x)=f(x)+p(x)

        式中:x——染色體;

        f(x)——目標函數(shù);

        p(x)——懲罰項。

        本文錐齒輪優(yōu)化目標為體積和最小,相應(yīng)的適應(yīng)度函數(shù)為:

        當x可行時p(x)=0

        當x不可行時p(x)=-r1[g(x)]2-r2[g2(x)]2<0

        取錐齒輪齒面的接觸懲罰因子r1=1,彎曲條件的懲罰因子r2=0.5

        二、程序與仿真結(jié)果

        1.錐齒輪遺傳優(yōu)化算法框圖

        圖1 錐齒輪遺傳算法程序框圖

        Fig.1 Bevel gear genetic algorithm block diagram.

        2.優(yōu)化設(shè)計適應(yīng)度M-文件

        定義適應(yīng)度函數(shù)M-文件

        function[sol,y]=GA_mp(sol,options)

        %設(shè)計變量;中點螺旋角x(1);小錐齒輪齒數(shù)z=x(2);大端模數(shù)m=x(3);齒寬系數(shù)x(4)。

        x(1)=sol(1);x(2)=sol(2);x(3)=sol(3);x(4)=sol(4);

        %目標函數(shù)

        u=3;%齒數(shù)比

        ha=1;%齒高系數(shù)

        d1=x(2)*x(3)/2;%小錐齒輪分度圓直徑

        d2=u*d1;%大錐齒輪分度圓直徑

        R=d1*sqrt(1+u^2);%外錐距

        Rm=R*(1-0.5*x(4));%平均錐距

        da1=(x(2)+2*ha)*x(3);%小錐齒輪齒頂圓直徑

        da2=(x(1)*u+2*ha)*x(3);%大錐齒輪齒頂圓直徑

        f=pi/4*x(4)*R*(Rm/R)^2*(da1+da2)^2/cos(x(1)*pi/360);%目標函數(shù)體積

        %以某種型號錐齒輪減速器為例,設(shè)置初始種群

        bounds=[15 45;13 17;2 10;0.25 0.3];

        initPop=initializega(50,bounds,'A_mp',[]);

        K=1.5;T1=45.1;u=3;

        3.優(yōu)化計算結(jié)果

        ****錐齒輪傳動遺傳算法最優(yōu)解*****

        中點螺旋角: β=18.7282

        小齒輪齒數(shù): z1=18.7282

        齒輪的模數(shù): m=2.0000 mm

        齒寬系數(shù): ψ=0.2500

        錐齒輪體積: V=164768.5135 mm^3

        經(jīng)過運算確定小齒輪的齒數(shù):z1=19

        模數(shù):m=2

        齒形系數(shù):ψ=0.25

        ****湊整解性能約束值****

        齒面接觸強度約束函數(shù)值

        g1y=595.7808 Mpa

        齒根彎曲強度約束函數(shù)值

        g2y=248.7019 Mpa

        此時在滿足承載能力的條件下,最小體積為V=164768.5135 mm^3,充分節(jié)省材料成本。

        4.適應(yīng)度函數(shù)線圖

        圖2 錐齒輪遺傳算法優(yōu)化過程圖

        Fig.2 Bevel Gear genetic algorithm optimization process diagram.

        本文建立了錐齒輪傳動過程中多維非線性約束的數(shù)學(xué)優(yōu)化模型,通過懲罰函數(shù)構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù),利用Matlab中的遺傳算法工具箱編程計算得到了錐齒輪傳動的體積和最優(yōu)解,同時繪制出遺傳過程中個代適應(yīng)度平均值線圖,更直觀地描繪出遺傳算法的搜索過程,從而為錐齒輪傳動減速器的設(shè)計過程中節(jié)約金屬材料,縮短研發(fā)周期,降低生產(chǎn)成本提供了理論參考和借鑒。

        參考文獻:

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        [7]杜海霞.錐齒輪減速器的遺傳算法優(yōu)化設(shè)計[J].現(xiàn)代制造技術(shù)與裝備,2010(04):22-23.

        作者簡介:張慧,1986年出生,女,山西太原。李吉祥,1986年出生,男,江蘇連云港。徐博,1986年出生,男,山西忻州。

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