周鵬, 郭迎福, 劉厚才
(湖南科技大學機械設備健康維護省重點實驗室,湖南湘潭411201)
行星齒輪減速器多目標優化設計
周鵬, 郭迎福, 劉厚才
(湖南科技大學機械設備健康維護省重點實驗室,湖南湘潭411201)
針對行星齒輪減速器優化設計的多參數、多目標、多約束的特點,建立了多目標優化數學模型,應用層次分析法計算各目標函數權重,通過采用遺傳算法進行減速器參數多目標優化求解。實例計算表明,優化設計參數比原設計參數更加合理,說明遺傳算法用于減速器優化設計是有效、可行的,對行星齒輪減速器的優化有一定的指導意義。
優化設計;遺傳算法;層次分析法;行星齒輪減速器
行星齒輪減速器具有承載能力大、傳動比高、結構緊湊、體積小、傳動效率高等優點,廣泛應用于各種車輛以及工程機械傳動裝置中。隨著機械傳動小型化、高速化的發展,對行星齒輪機構傳動提出了更高的要求。提高行星齒輪機構的功效、減少體積和重量已成為人們十分關注的課題。然而,在行星齒輪減速器的優化設計中,所涉及的影響因素很多,使得行星齒輪減速器的設計很復雜。以往的研究主要集中在體積最小、效率最高、承載能力最高等單目標優化設計。對于一些多目標優化設計研究[1-3]存在著優化方法的選擇和權重分配等問題,使得優化結果不夠理想,存在局部最優解問題。本文為克服權重選取的主觀性和不確定性,利用層次分析法來計算分目標函數的權重,采用遺傳算法解決參數優化設計過程中可能出現的局部最優解問題,達到全局最優。

圖1 行星齒輪機構結構簡圖
行星齒輪機構的結構簡圖如圖 1所示,其主要結構參數為太陽輪齒數z1,行星輪齒數z2,內齒圈齒數 z3,各齒輪模數m和齒寬b等。本文建立以體積最小、效率最高和承載能力最大為多目標優化模型,采用遺傳算法進行優化求解。
1.1 設計變量的確定
在減速器優化設計中,影響參數有各齒輪的模數、齒數、齒寬、壓力角、齒輪分度圓直徑、各齒頂高系數、太陽輪個數等。過多的設計變量會增加計算的工作量和難度,常取對優化目標影響比較明顯的、易于控制的設計參數作為設計變量。行星輪的個數c和傳動比i,一般情況下可根據機構事先確定。綜合考慮各種因素,選取太陽輪齒數z1、行星齒輪齒數z2、模數m、齒寬b、太陽輪允許轉矩T1作為設計變量,即X=[z1,z2,m,b,T1]T=[x1,x2,x3,x4,x5]T。
1.2 分目標函數
1.2.1 體積
據圖1可知,影響行星齒輪減速器體積主要有太陽輪與c個行星齒輪體積總和[4]。即V=V1+cV2;

1.2.2 效率
行星齒輪減速器大多用于連續長時間工作,有時還用于大功率傳遞,因此提高傳動效率,減少摩擦也是減速器設計過程中必須要考慮的。行星齒輪機構的傳動效率主要與傳動比有關[5],而傳動比與行星機構的齒數相關,再計及軸承等運動副的影響,其效率值可由下式求得:

1.2.3 承載能力
行星齒輪減速器的承載能力可取允許太陽輪轉矩T1作為目標函數:
1.3 約束條件
1)配齒約束。

2)應力約束。由于內嚙合齒輪的接觸強度高于外嚙合齒輪,故取太陽輪1的齒根彎曲強度作為約束條件

式中:ZH、ZE分別為區域系數和彈性影響系數;K為載荷系數;YFa、YSa分別為齒形系數和應力校正系數;[σ]H、[σ]F分別為按齒面接觸疲勞強度和按齒根彎曲疲勞強度計算時的許用應力。
3)其它界限約束。

1.4 建立總的目標函數
多目標優化問題的求解方法有很多,通過加權平均和法,將各分目標函數通過加權求和形成一個統一的總目標函數,把復雜的多目標問題轉化單目標問題,即

式中,wi反映各分目標函數相對重要程度的加權因子。本文采用主觀賦權法中的層次分析法來確定權重。層次分析法,是將與決策總是有關的元素分解成目標、準則、方案等層次,在此基礎之上進行定性和定量分析的決策方法。本文通過變換將比較矩陣轉化為判斷矩陣,并證明它完全滿足一致性的要求,從而避免了利用Saaty[6]提出的九標度法建立的判斷矩陣產生的不一致性。權重的確定步驟如下:


式中,cb為常量,是按某種標準預先給定的極差元素對的相對重要程度(一般在實踐中常取cb=5)。
3)進行一致性檢驗。

遺傳算法是一種基于自然選擇原理、自然遺傳機制和自然搜索的算法,是一種實用、高效、強魯棒性的優化技術;與傳統算法相比,獲得全局最優解的可能性更大,算法效率更高且對目標函數幾乎沒有什么限制。因此,對上述數學模型采用遺傳算法來求解[7-8]。優化程序框圖如圖2所示。

圖2 優化程序框圖
為驗證上述理論與方法的可行性,可以進行實例的計算分析。設圖1行星齒輪減速器傳動比i為4.64,齒輪材料為38SiMnMo,表面淬火硬度55~65HRC,相應的許用應力取值范圍為[σ]H=1 300~1 650 MPa,[σ]F=430~880MPa;作用在輪1上的轉矩允許取值的范圍為1 140~1 500 N·m。現按體積最小、效率最高和承載能力最大(允許輪1的轉矩最大)來設計該減速器,設行星輪個數c=3,通過查表計算取ηHd=0.98,ηc=0.98。遺傳算法采用二進制編碼,種群中的個體數目為30,二進制編碼長度為20,交叉概率為0.8,變異概率為0.08,適應度函數取
調用遺傳算法程序求得

與原設計參數[4]比較體積下降了11.7%,效率提高了5.9%,承載能力提高了15.7%,與普通單目標優化結果[4]比較體積只增加了4.9%,效率值也只下降了2.2%,但承載能力卻提高了15.7%,可見優化綜合效果很明顯。
采用多目標優化設計方法對行星齒輪機構進行設計,與常規設計方法比較,不但實現了優化設計,而且減少了設計時間,提高了設計效率。相比于單目標優化設計,優化結果雖不能全部提高,但總的綜合效率得到了改善。通過層次分析法確定各目標函數的加權系數,提高了設計精度和水平,因此具有一定的工程實用意義。實例計算結果表明,利用遺傳算法對行星齒輪減速器多目標優化設計是一種行之有效的優化方法。
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(編輯昊 天)
Multi-objective Optimization Design of Planetary Gear Reducer
ZHOU Peng,GUO Yingfu,LIU Houcai
(Hunan Provincial Key Laboratory of Health Maintenance for Mechanical Equipment,Hunan University of Science and Technology,Xiangtan 411201,China)
Based on multi-parameter,multi-objective and multi-constraint of planetary gearreducer,the optimization mathematical model was established.In addition,the analytic hierarchy process(AHP)was adopted to calculate the weights of sub-objective functions.Genetic algorithm is used to slove multi-objective optimization of the reducer parameters.The example of calculating indicated that the optimal result is more rational than traditional design scheme in the earlier references.Genetic algorithm technique is proved to be effective and feasible in carrying out multiobjective optimization of reducer,it also has certain guiding significance to the optimization of planetary gear reducer.
optimization design;genetic algorithm;analytic hierarchy process;planetary gear reducer
TH 132.425
A
1002-2333(2014)05-0001-03
周鵬(1987—),男,碩士研究生,研究方向為機械設計及理論;郭迎福(1962—),男,博士學位,教授,研究方向為虛擬儀器技術、三維輪廓測量技術、遞向工程等。
2014-02-19
國家自然科學基金資助項目(51075143)