AMT液压换档机构的设计方法技术

本发明专利技术提出了一种AMT液压换档机构的设计方法。所述AMT液压换档机构包括油缸，所述方法包括：为所述AMT液压换档机构中的油缸构建CO模型，所述CO模型包括系统级目标函数和三个子系统级目标函数；通过迭代计算，确定所述CO模型的最优解，其中所述最优解为所述油缸的所需确定的尺寸参数向量；依据所述油缸的尺寸参数向量，确定AMT液压换档机构的尺寸。本发明专利技术通过建立CO模型得到最优解，进而依据最优解选择油缸尺寸参数，完成AMT液压换档机构的设计。

【技术实现步骤摘要】
AMT液压换档机构的设计方法
本专利技术涉及变速器领域，特别是，涉及AMT（AutomatedManualTransmission，机械式自动变速器）液压换档机构的设计方法。
技术介绍
AMT作为自动变速器的一种，近年来在重型车辆上得到了广泛的应用。作为实现自动换档操控的重要执行元件，AMT的换档执行机构直接操纵变速器的选位和挂档过程，影响车辆的动力性、平顺性、可靠性。现有的换档执行机构基本分为液压式、气动式和电动式。在重型车辆上，液压执行机构应用最为广泛。在对液压换档机构的设计中，如何确定选位油缸尺寸和换档油缸尺寸，是液压换档机构设计的核心。现有的液压换档机构的设计方法，可归结为根据先验知识和单一约束条件，参照机械工程手册初选尺寸参数，然后再进行其它约束条件的验证。如果不满足要求，再重新选择尺寸参数，直到找到满足所有约束条件的尺寸参数。该现有方法至少存在以下三点缺陷：（1）得到的结果只是可行解，并非最优解；（2）需要多次选择参数才能得到需要的解，计算量大，当约束条件增多时会大大加重计算负担，且具有盲目性；（3）设计和加工的产品体积大，成本高，效率低。
技术实现思路
为了克服以上缺陷，本专利技术提出了一种AMT液压换档机构的设计方法，能够解决现有方法中所得结果为非最优解的问题。一方面，一种机械式自动变速器AMT液压换档机构的设计方法，所述AMT液压换档机构包括油缸，所述方法包括：为所述AMT液压换档机构中的油缸构建协同优化CO模型，所述CO模型包括系统级目标函数和至少一个子系统级目标函数；通过迭代计算，确定所述CO模型的最优解，其中所述最优解为所述油缸的所需确定的尺寸参数向量；依据所述油缸的尺寸参数向量，确定所述AMT液压换档机构的尺寸。进一步地，所述为所述AMT液压换档机构中的油缸构建CO模型，包括：构建所述油缸的系统目标函数；构建所述油缸的子系统目标函数，其中所述子系统目标函数为所述系统目标函数的一致性约束条件。进一步地，所述系统目标函数为所述子系统目标函数为其中，l为所述油缸的长度，xi为子系统设计变量：x1={d1,d2,d3,d4},x2={d1,d2,d3,d4},x3={d1,d2,d4,h}，zj*为系统层的优化结果Z中元素，xij为第i个子系统的第j个设计变量，d1为活塞杆的输出端直径、d2为油缸的B腔的内径、d3为活塞的内0径、d4为油缸的A腔的内径或活塞的外径、h为油缸的A腔的缸壁厚度。进一步地，通过迭代计算，确定所述CO模型的最优解，包括：系统级向三个子系统级分配设计向量期望值Z，所述三个子系统级中的各个子系统在满足其自身约束条件的前提下，分别求取其设计变量与系统级提供给该子系统的目标值之间的差异最小值，并将优化结果Xi（i=1，2，3）返回给系统级；系统级根据子系统级返回的设计向量Xi返构造子系统间一致性等式约束，在其约束条件下，求取系统目标函数的最小值，并将优化结果Z’再次传给子系统级；经过系统级优化和子系统级优化之间的多次迭代，最终确定所述CO模型的最优解。进一步的，所述确定所述CO模型的最优解，包括：依据一致性约0束条件，确定所述油缸的系统目标函数的最优解；依据载荷约束条件、时间约束条件和强度约束条件，确定所述油缸的子系统目标函数的最优解。进一步地，所述依据一致性约束条件，确定所述油缸的系统目标函数的最优解，包括：其中，F(z)为需要优化的系统目标函数；di为系统层的设计变量：d1为活塞杆的输出端直径、d2为油缸的B腔的内径、d3为活塞的内径、d4为油缸的A腔的内径或活塞的外径、h为油缸的A腔的缸壁厚度，l为所述油缸的长度，J1是第一子系统级的一致性约束，J2是第二子系统级的一致性约束，J3是第三子系统级的一致性约束，d1i*为第一子系统级的优化结果X1中元素，d2i*为第二子系统级的优化结果X2中元素，d31*、d32*、d34*、h3*为第三子系统级的优化结果X3中元素。可选地，所述依据载荷约束条件、时间约束条件和强度约束条件，确定所述油缸的子系统目标函数的最优解，包括：依据载荷约束条件，确定所述油缸的第一子系统目标函数的最优解；依据时间约束条件，确定所述油缸的第二子系统目标函数的最优解；依据强度约束条件，确定所述油缸的第三子系统目标函数的最优解。可选地，所述依据载荷约束条件，确定所述油缸的第一子系统目标函数的最优解，包括：其中，Fm为油缸各过程输出作用力，m=1,2,3,4，Fm的上标1，2分别表示前后两个过程；Sn为对应过程有效工作面积，n=1,2,3；P为油源主压力，由系统油源决定，不属于AMT液压换档机构本身可控的参数，不在优化范围内，输出油压为一变化值P∈[4,4.5]Mpa，本具体实施例中选油压最小值计算；P0为油箱油压取为0；Fmax为最大换档力1700N。可选地，所述依据时间约束条件，确定所述油缸的第二子系统目标函数的最优解，包括：其中，Pɑ、Pb分别表示液压缸A、B腔的油压，上标1、2分别表示前后两个工作阶段；tj表示四个换档行程的换档时间。可选地，所述依据强度约束条件，确定所述油缸的第三子系统目标函数的最优解，包括：其中，δ为缸壁许用厚度；F表示活塞杆的最大拉应力；d0为活塞杆的端部螺纹内径，d0=d1-1.0825e，e为螺距；σn表示活塞杆的危险截面处的合成应力；[σ]为许用应力，[σ]=σs/n2，σs为螺纹屈服点，n2为安全系数。本专利技术通过建立CO（CollaborativeOptimization，协同优化）模型得到最优解，进而依据最优解选择油缸尺寸参数，完成AMT液压换档机构的设计。此外，根据本专利技术的方法不具有盲目性，可以提高计算效率，有助于提高油缸的工作效率，减小体积和成本。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1示出了重型车辆九档AMT的档位布置。图2为AMT的结构示意图。图3为AMT的液压换档机构的结构示意图。图4为AMT的换档油缸的结构简图。图5为换档油缸的CO模型。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本专利技术保护的范围。本专利技术的AMT液压换档机构的设计方法，包括以下三个步骤。步骤一，为AMT液压换档机构中的油缸（例如，换挡油缸和/或选位油缸）构建CO模型，该CO模型可以包括系统级目标函数和三个子系统级目标函数。也就是，构建所述油缸的系统目标函数；构建所述油缸的子系统目标函数，其中所述子系统目标函数为所述系统目标函数的一致性约束条件。步骤二，通过迭代计算，确定所述CO模型的最优解，其中所述最优解为所述油缸的所需确定的尺寸参数向量。也就是，系统级向三个子系统级分配设计向量期望值Z，所述三个子系统级中的各个子系统在满足其自身约束条件的前提下，分别求取其设计变量与系统级提供给该子系统的目标值之间的差异最小值，并将优本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种机械式自动变速器AMT液压换档机构的设计方法，所述AMT液压换档机构包括油缸，其特征在于，所述方法包括：为所述AMT液压换档机构中的油缸构建协同优化CO模型，所述CO模型包括系统级目标函数和三个子系统级目标函数；通过迭代计算，确定所述CO模型的最优解，其中所述最优解为所述油缸的所需确定的尺寸参数向量；依据所述油缸的尺寸参数向量，确定所述AMT液压换档机构的尺寸。

【技术特征摘要】
1.一种机械式自动变速器AMT液压换档机构的设计方法，所述AMT液压换档机构包括油缸，其特征在于，所述方法包括：为所述AMT液压换档机构中的油缸构建协同优化CO模型，所述CO模型包括系统级目标函数和三个子系统级目标函数；通过迭代计算，确定所述CO模型的最优解，其中所述最优解为所述油缸的所需确定的尺寸参数向量；依据所述油缸的尺寸参数向量，确定所述AMT液压换档机构的尺寸；其中，所述为所述AMT液压换档机构中的油缸构建CO模型，包括：构建所述油缸的系统目标函数构建所述油缸的子系统目标函数这里，l为所述油缸的长度，xi为子系统设计变量：x1＝{d1,d2,d3,d4},x2＝{d1,d2,d3,d4},x3＝{d1,d2,d4,h}，zj*为系统层的优化结果中元素，xij为第i个子系统的第j个设计变量，d1为活塞杆的输出端直径、d2为油缸的B腔的内径、d3为活塞的内径、d4为油缸的A腔的内径或活塞的外径、h为油缸的A腔的缸壁厚度；其中，通过迭代计算，确定所述CO模型的最优解，包括：系统级向三个子系统级分配设计向量期望值Z，所述三个子系统级中的各个子系统在满足其自身约束条件的前提下，分别求取其设计变量与系统级提供给该子系统的目标值之间的差异最小值，并将优化结果Xi返回给系统级，其中i＝1，2，3；系统级根据所述三个子系统级返回的优化结果Xi构造子系统间一致性约束，在其约束条件下，求取系统目标函数的最小值，并将优化结果Z’再次传给子系统级作为新的设计向量期望值；经过系统级优化和子系统级优化之间的多次迭代，最终确定所述CO模型的最优解。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述CO模型的最优解，包括：依据一致性...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈慧岩，苗成生，刘海鸥，丁华荣，席军强，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京;11