航空用微小型减速装置多目标优化设计及性能分析

论文摘要

航空航天领域迫切需求开发出一种具有体积小、重量轻、回差小、输出扭矩大、动力学特性好、传动平稳和传动效率高等诸多优点的微小型减速装置,其技术指标要求近乎苛刻本文成功地开发出一种航空用微小型可调间隙变厚齿轮RV减速装置,并对其进行了理论研究和样机试验。首先在对国内外现有减速装置的多种方案进行了全面深入分析,为了实现输入输出轴垂直和苛刻的技术要求确定了采用RV减速传动形式。确定了圆弧锥齿轮传动（高速级）和变齿厚齿轮传动（低速级）的可调隙RV减速装置方案。根据传统设计方法初步确定了减速装置的结构参数,运用有限元理论及ANSYS软件对其关键件进行了强度和模态分析,为此开发出少齿差变厚齿轮参数化设计软件,解决了变厚齿轮因各种截面变位系数不同、左右齿廓参数完全不同,使其公式复杂和参数计算量大等问题。针对传统的多目标优化算法必须通过线性加权的方式处理目标函数,只能达到近似的优化问题。本文提出一种精确的多目标优化算法,即改进的双群体差分多层文化粒子群融合算法。在信仰空间的进化过程中,该算法采用“多层空间、择优选用”的策略,避免有时因信仰空间更新而导致算法陷入局部最优的缺点;又在群体空间的进化过程中,采用了改进的双群体进化差分的方式,避免丢弃了大量高适应度的不可行解,导致优化结果不理想的问题,实现了群体的多样性,并提高了算法的收敛速度。本文对航空用微小型减速装置进行三目标优化设计,得到了该减速装置优化设计的最满意解。并采用改进后的算法解决了该装置优化设计时参数多、各参数间的相互制约条件多、计算复杂和设计繁琐等问题,为该微小型减速装置的结构设计奠定了基础。论文以弧齿锥齿轮系统为研究对象,对高速级弧齿锥齿轮进行了动力学分析。在综合考虑齿侧间隙、时变啮合刚度、传递误差等多种非线性因素的情况下,建立了弧齿锥齿轮副的非线性动力学分析模型。针对齿轮传动过程中啮合刚度的时变性、刚度激励的周期性等特点,在计算的过程中提出了将啮合综合刚度按五次谐波展开,齿侧间隙非线性描述函数用七次多项式拟合,通过无量纲化处理简化了齿轮动力学分析的复杂非线性微分方程,并对其进行了数值仿真分析,得到系统的单周期简谐、多周期次谐、拟周期和混沌等多种稳态响应结果。结合响应的时间历程、相平面图、Poincaré映射图和FFT频谱图,对得到的各类响应结果进行了详细的分析和比较。针对减速装置的传统可靠性分析方法计算量巨大、过程繁琐等问题,本文将改进的动态过程神经网络与Monte-Carlo方法相结合,应用于减速装置的可靠性分析中。提出了用改进的粒子群算法替换传统的BP算法,并将其应用在给定的全连接过程神经网络的训练过程中,优化了网络结构,提高了网络的收敛速度和精确度。本文以Henon系统仿真为例验证了改进的动态过程神经网络的有效性。在对减速装置故障树分析的基础上,将ICPDPNN和Monte-Carlo方法相结合,对航空用可调间隙变厚齿轮RV减速装置进行了可靠性研究。结果表明,该减速装置具有较高的可靠性,完全符合设计要求。最后研制一台样机,并对其进行了效率和振动特性的试验,结果表明其性能指标已基本达到试验样机设计要求。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题来源及研究的目的和意义
• 1.1.1 课题来源
• 1.1.2 研究的目的和意义
• 1.2 传动装置的国内外研究现状
• 1.2.1 谐波传动装置的研究现状
• 1.2.2 少齿差传动装置研究现状
• 1.2.3 RV 传动装置研究现状
• 1.3 齿轮动力学国内外研究现状
• 1.4 基于神经网络的可靠性分析国内外研究现状
• 1.4.1 结构可靠性的国内外研究现状
• 1.4.2 神经网络的国内外研究现状
• 1.5 多目标优化算法的国内外研究现状
• 1.5.1 多目标优化问题的研究现状
• 1.5.2 多目标优化的粒子群算法的研究现状
• 1.6 本文研究的主要内容
• 第2章 微小型减速装置方案设计及结构设计
• 2.1 引言
• 2.2 减速装置方案设计分析
• 2.2.1 航空用微小型减速装置的技术要求
• 2.2.2 谐波减速装置
• 2.2.3 少齿差减速装置
• 2.2.4 RV 减速装置
• 2.2.5 航空用微小型可调隙变厚齿轮RV 减速装置
• 2.3 微小型减速装置部分关键参数设计
• 2.3.1 传动比的计算
• 2.3.2 输入轴和输出轴的初步设计
• 2.3.3 弧齿锥齿轮初步设计
• 2.3.4 关键部件强度分析
• 2.3.5 微小型减速装置的效率计算
• 2.3.6 航空用微小型减速装置回差的计算和分析
• 2.4 微小型减速装置有限元强度分析和模态分析
• 2.4.1 减速装置部分关键件的有限元强度分析
• 2.4.2 减速装置部分关键件的有限元模态分析
• 2.5 内啮合变厚齿轮副参数化设计软件的研制
• 2.6 基于Pro/ENGINEER 的弧齿锥齿轮参数化设计
• 2.7 本章小结
• 第3章 多目标优化方法的研究和应用
• 3.1 引言
• 3.2 文化算法
• 3.2.1 文化算法的基本理论
• 3.2.2 文化算法模型
• 3.3 基于双群体差分进化算法的改进文化算法
• 3.3.1 差分进化算法
• 3.3.2 基于双群体的差分进化算法
• 3.3.3 改进的双群体差分进化算法
• 3.4 基于双群体差分进化算法的改进文化粒子群算法
• 3.4.1 文化粒子群算法的基本思想
• 3.4.2 交叉操作和小生镜竞争机制
• 3.4.3 改进算法在多目标测试函数中的应用
• 3.5 基于CPSA 算法的航空用微小型减速装置多目标优化设计
• 3.5.1 设计变量
• 3.5.2 目标函数的确定
• 3.5.3 约束条件的建立
• 3.6 多目标优化设计程序设计
• 3.7 多目标优化设计实例
• 3.8 本章小结
• 第4章 计及齿侧间隙、时变啮合刚度的弧齿锥齿轮动力学分析
• 4.1 引言
• 4.2 弧齿锥齿轮系统非线性动力学微分方程的建立
• 4.3 间隙非线性函数的多项式拟合
• 4.4 弧齿锥齿轮系统的刚度动态激励
• 4.5 Gear 方法求解弧齿锥齿轮系统动力学微分方程概述
• 4.6 弧齿锥齿轮系统力学方程的数值计算
• 4.6.1 弧齿锥齿轮系统特性的仿真分析
• 4.6.2 跳跃现象
• 4.7 本章小结
• 第5章 基于ICPDPNN 和Monte-Carlo 的微小型减速装置可靠性分析
• 5.1 引言
• 5.2 改进的混沌粒子群动态过程神经网络
• 5.2.1 动态过程神经网络
• 5.2.2 改进的混沌粒子群算法
• 5.2.3 改进的混沌粒子群动态过程神经网络算法
• 5.2.4 改进的混沌粒子群动态过程神经网络仿真试验
• 5.3 航空用微小型减速装置可靠性分析
• 5.3.1 微小型减速装置系统故障树的建立
• 5.3.2 微小型减速装置系统故障树的分析
• 5.3.3 基于ICPDPNN 和Monte-Carlo 的减速装置可靠性分析仿真
• 5.4 本章小结
• 第6章 微小型减速样机的制造及试验研究
• 6.1 引言
• 6.2 微小型减速样机的设计与制造
• 6.2.1 基本参数
• 6.2.2 关键零部件制造
• 6.3 微小型减速样机的实验研究
• 6.3.1 实验准备
• 6.3.2 微小型减速样机的传动效率实验
• 6.3.3 微小型减速样机的动力学性能实验
• 6.4 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果
• 致谢
• 个人简历