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时间:2018-01-25
《机械装备优化设计三级项目-基于matlab的齿轮优化设计》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、机械装备优化设计三级项目题目:基于MATLAB的齿轮优化设计的优化设计班级:12级机械装备二班设计人员:一、优化设计问题分析:所谓优化就是在处理各种事物的一切可能的方案中寻求最优的方案。机械优化设计是把优化理论和技术应用到机械设计中,通过对机械零件、机构乃至整个机械系统的优化设计,使其中某些设计参数和指标获得最优值。绝对的最优,只有在某些理论计算中才能达到,但对于实际的机械优化设计,都带有一定的客观性和相对性。Matlab是美国Mathworks公司于1967年推出的用于科学计算的可视化软件包。其方便、友好
2、的用户环境、强大的扩展能力使许多领域的科学计算和工程应用节省时间、降低成本和提高效率。许多机械工程设计都需要进行优化。优化过程可以分为三个部分:综合与分析、评价、改变参数三部分组成。其中,综合与分析部分的主要功能是建立产品设计参数与设计性能、设计要求之间的关系,这也就是一个建立数学模型的过程。评价部分就是对该产品的性能和设计要求进行分析,这就相当于是评价目标函数是否得到改善或者达到最优,也就是检验数学模型中的约束条件是否全部得到满足。改变参数部分就是选择优化方法,使得目标函数(数学模型)得到解,同时根据这种
3、优化方法来改变设计参数一、优化设计方案选择:机械设计优化设计中常采用的优化设计方法有进退法、黄金分割法、共轭梯度法、坐标轮换法、复合形法等。下面设计一种齿轮系统,并基于Matlab对系统进行优化设计。 高速重载齿轮时常会受到加速度大、冲击载荷大、启动、制动等的影响。因此,为保证运行的安全性和可靠性,齿轮弯曲强度的安全系数应高于接触强度的安全系数。齿轮的主要失效形式主要有:轮齿折断、齿面磨损、齿面胶合、齿面点蚀、塑性变形等。由此可见,高速重载齿轮的设计必须保证齿轮在整个工作寿命期间不失效,由于目前还没有建立起
4、工程实际中行之有效的设计方法和设计数据,目前按照保证齿根弯曲疲劳强度和齿面接触疲劳强度两个准则来设计齿轮。三.具体任务分工MATLAB制作荆雪松Word王守东武吉祥荆雪松PPT王守东四.优化设计内容与步骤1、优化设计问题的数学建模在同时含有不等式约束和等式约束的机械约束优化设计中常用罚函数法。这种方法可靠性高,精度高,且很适合于作维数较高的设计。考虑约束优化问题minf(X)XÎEn(1)s.t³0i=1,2,...,p(2)=0j=1,2,...,q(3)罚函数的思想是将上述约束优化问题转化为无约束优化问
5、题,即minXÎEn(4)式中:r1、r2分别为不等式约束和等式约束的罚因子。其中,罚函数(5)对于外点罚函数法,有(6)(7)显然,当在可行域时,;否则,当不在可行域时,。通常,研究设计对象后可以建立优化数学模型,给出合适的算法和程序,从而编制相应代码。但常见的编程语言在代码生成方面需要很长时间,效率较低。而基于Matlab优化设计工具箱解决此类工程问题则显得尤为便捷。例题现有一搅拌机的传动装置——单级斜齿圆柱齿轮减速器。电动机功率P=22kW,转速n1=970rpm。用联轴器与高速齿轮联接,传动比i=4
6、.6,单向传动,单班制工作,寿命10年。试设计一体积(或质量)最小的传动方案。2、所选择的优化方法及MatLab程序根据所需传递的功率和扭矩,选大、小齿轮材料均为40Cr,高频淬火,小齿轮齿面硬度HRC50-55,大齿轮齿面硬度HRC48-53;载荷系数K=2.0。如图1所示为该斜齿圆柱齿轮减速器示意图,两齿轮的体积(这里姑且只计及齿轮的体积,其余零部件也可作类似设计计算)可写作(8)式中:V1、V2分别为小、大齿轮体积,;d1、d2分别为小、大齿轮分度圆直径,mm;z1、z2分别为小、大齿轮齿数;;B1、
7、B2分别为小、大齿轮尺宽,mm,为简化计算,B1=B2=B;mn为两齿轮法向模数,mm;β为齿轮分度圆螺旋角,°。分析该齿轮传动的布置形式及齿面性质,取尺宽系数。因此,式(8)可化为(9)取设计变量,则目标函数即可写作(10)确定约束条件(1)小齿轮不发生根切条件:(11)(2)螺旋角条件:(12)(13)(3)动力传递的齿轮模数要求:(14)(4)尺宽的要求:(15)(16)(5)接触疲劳强度条件:(17)(6)弯曲疲劳强度条件:小齿轮:(18)大齿轮:(19)Matlab程序根据以上所建立的优化目标函数
8、和约束条件可见,这是一个具有9个不等式约束的三维优化问题,利用外点罚函数法求解会得到较理想的结果。编制如下函数文件gearopti.m:function[f,g]=gearopti(x)f=13.923*x(1)^3*x(2)^3*x(3)^(-3);g(1)=17-x(2);g(2)=x(3)-0.9903;g(3)=0.9659-x(3);g(4)=2-x(1);g(5)=16-0.8*x(2)*x(3)^(
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