基于NSGA-Ⅱ算法的二级减速齿轮系统的齿面修形优化方法技术方案

本发明专利技术公开了基于NSGA

【技术实现步骤摘要】
基于NSGA
‑Ⅱ
算法的二级减速齿轮系统的齿面修形优化方法


[0001]本专利技术属于二级减速器齿轮系统的齿面修形优化的
，具体涉及一种基于NSGA
‑Ⅱ
多目标遗传算法的二级减速齿轮系统的齿面修形优化方法。

技术介绍

[0002]电动汽车由电机提供动力，由于电机可以实现无级调速、正转和反转，因此不再需要燃油汽车中复杂的多档位变速器，但从动力性和经济性等方面考虑，电动汽车仍有必要配备减速器。二级减速器是当前电动汽车上的最常见的减速机构，其主要由第一级齿轮副、第二级齿轮副、输入轴、中间轴、输出轴、轴承和壳体等零部件组成。来自电机的动力经过第一级齿轮副减速后传递到中间轴，再由第二级齿轮副减速后传递到输出轴，以实现动力的传递。
[0003]在齿轮系统传动过程中，由于齿轮、轴、轴承、壳体等的负载变形、制造误差和装配误差，不可避免地会产生传递误差，即主动轮转过一定角度，从动轮实际转角与理论转角之差。研究结果表明，齿轮噪声与传递误差之间存在对应关系。通过齿面修形的方式，可以有效降低传递误差的峰值，从而降低齿轮啮合过程中产生的振动噪声。目前，工程中常采用手动修形或者正交表的方法确定齿面修形参数，由于电机转矩范围较为宽广、工况较多，齿面修形参数较多，传统的确定齿面修形参数的方法效率较低，且容易得到局部最优结果。因此，如何快速、准确的针对多工况确定齿面修形方案，是一个亟待解决的问题。
[0004]中国专利技术公开专利CN114880813A中提供了“基于逐级修形逐级优化的三分流减速器降噪方法”，该方案在ROMAX中建立了三分流减速器斜齿轮模型，并采用遗传算法进行了齿面微观修形参数的优化，优化后的齿面微观修形参数具有较好的效果。但是该方案使用的优化算法为普通遗传算法，在进行多目标寻优时容易陷入局部最优，且该方案采用的优化模型在优化过程中为了尽可能降低传递误差会导致齿面接触斑点偏载的情况。

技术实现思路

[0005]本专利技术提出了一种基于NSGA
‑Ⅱ
(Nondominated Sorting Genetic Algorithm
‑Ⅱ
)多目标遗传算法的二级减速齿轮系统的的齿面修形优化方法，在保证齿面接触状态良好的条件下，快速、准确地降低多工况下的传递误差，有效提升二级减速齿轮系统的NVH(Noise、Vibration、Harshness)性能。
[0006]为了实现本专利技术目的，本专利技术提供的一种基于NSGA
‑Ⅱ
算法的二级减速齿轮系统的齿面修形优化方法，包括以下步骤：
[0007]S1、根据实际结构，在专业齿轮分析软件中建立二级减速器齿轮系统模型；
[0008]S2、确定该二级减速器齿轮系统的多种典型工况；
[0009]S3、确定修形方法；
[0010]S4、确定优化变量、优化目标和约束条件，建立以多工况下承载传递误差峰峰值最小为目标函数的多目标优化数学模型；
[0011]S5、基于NSGA
‑Ⅱ
(Nondominated Sorting Genematic Algorithm
‑Ⅱ
)算法，利用专业齿轮分析软件的二次开发接口，使用Python语言编制了自动优化程序，分别对第一级减速齿轮副和第二级减速齿轮副的齿面修形参数进行优化，得到各自的Pareto最优解集；
[0012]S6、在Pareto最优解集中选定齿面修形优化方案，完成齿面修形优化工作；
[0013]进一步地，步骤S1中，包括输入轴、中间轴、输出轴、第一级减速齿轮副、第二级减速齿轮副、轴承、减速器壳体等；其中，除减速器壳体外的其他零部件，均是通过参数化建模完成，减速器壳体则是通过外部实体网格文件导入的；
[0014]进一步地，步骤S2中，根据所使用电机的特性，对电机的工作扭矩范围进行离散，得到多种典型工况；
[0015]进一步地，步骤S3中，齿面修形方法包括压力角修形、齿形鼓形修形、螺旋角修形和齿向鼓形修形；
[0016]进一步地，步骤S4中的优化变量为啮合齿轮副中小齿轮压力角修形量x1、齿形鼓形修形量x2、螺旋角修形量x3和齿向鼓形修行量x4；
[0017]进一步地，步骤S4中，由于电机的扭矩范围较为宽广，为了使优化结果对多种工况有效，选择三种不同负载工况下的承载传递误差峰峰值最小作为三个目标函数，表达式如下：
[0018][0019]式中，T
ej
表示在工况j下，齿轮副在一个啮合周期内的承载传递误差。
[0020]进一步地，步骤S4中，所述优化变量的约束范围是根据实际加工能力确定的，其中：
[0021][0022]进一步地，步骤S4中的约束条件除了权利要求4中针对优化变量的约束外，考虑到齿轮加工的精度限制，还包括针对优化变量的整数约束：
[0023]x
i
∈integers,i＝1,2,3,4
ꢀꢀ
(3)
[0024]进一步地，为有效保证在齿面载荷分布情况不会出现偏载现象，步骤S4中约束条件还包括：
[0025]P
edgemaxj
/P
maxj
<k
ꢀꢀ
(4)
[0026]式中，k为小于1的数，P
edgemaxj
为工况j下的齿面边缘最大接触应力，P
maxj
为工况j下的齿面最大接触应力。
[0027]进一步地，步骤S5中包括以下步骤：
[0028]S501、设置种群规模、最大进化代数、交叉概率和变异概率；
[0029]S502、初始化种群；
[0030]S503、计算目标函数，并对种群进行Pareto分级；
[0031]S504、分别计算每一Pareto等级下个体的拥挤度；
[0032]S505、进行选择、交叉及变异操作；
[0033]S506、利用精英选择策略，生成新的种群；
[0034]S507、设置最大进化代数Gen作为终止条件，若不满足最大进化代数，则将进化次数计数加1并回退到步骤S503继续运行；若满足最大进化次数，则优化结束，得到最终的Pareto解集。
[0035]进一步地，步骤S5中，专业齿轮分析软件的二次开发接口的作用在于以下两点：1)利用二次开发接口，将NSGA
‑Ⅱ
算法生成的种群中的每个个体，包含压力角修形量x1、齿形鼓形修形量x2、螺旋角修形量x3和齿向鼓形修行量x4，都传递到专业齿轮分析软件中并进行承载接触分析计算；2)利用二次开发接口，将承载接触分析所得到的结果，即工况下的承载传递误差T
ej
、齿面边缘最大接触应力P
edgemaxj
和齿面最大接触应力P
maxj
，并传回到NSGA
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算法中，以进行快速非支配排序和拥挤度计算。
[0036]进一步地，采用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于NSGA
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算法的二级减速齿轮系统的齿面修形优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、根据实际结构，在专业齿轮分析软件中建立二级减速器齿轮系统模型；S2、确定该二级减速器齿轮系统的多种工况；S3、确定修形方法；S4、确定优化变量、优化目标和约束条件，建立以多工况下承载传递误差峰峰值最小为目标函数的多目标优化数学模型，所述多目标优化数学模型加入避免齿面接触斑点偏载作为约束条件；S5、基于NSGA
‑Ⅱ
算法，利用专业齿轮分析软件的二次开发接口，使用Python语言编制优化程序分别对第一级减速齿轮副和第二级减速齿轮副的齿面修形参数进行优化，得到各自的Pareto最优解集；S6、在Pareto最优解集中选定齿面修形优化方案，完成齿面修形优化工作。2.根据权利要求1所述的基于NSGA
‑Ⅱ
算法的二级减速齿轮系统的齿面修形优化方法，其特征在于，所述二级减速器齿轮系统模型包括入轴、中间轴、输出轴、第一级减速齿轮副、第二级减速齿轮副、轴承、减速器壳体，除减速器壳体外的其他零部件，均是通过参数化建模完成，减速器壳体则是通过外部实体网格文件导入。3.根据权利要求1所述的基于NSGA
‑Ⅱ
算法的二级减速齿轮系统的齿面修形优化方法，其特征在于，步骤S2中，根据所使用电机的特性，对电机的工作扭矩范围进行离散，得到多种不同工况。4.根据权利要求1所述的基于NSGA
‑Ⅱ
算法的二级减速齿轮系统的齿面修形优化方法，其特征在于，步骤S3中，确定使用的齿面修形方法包括压力角修形、齿形鼓形修形、螺旋角修形和齿向鼓形修形四种。5.根据权利要求1所述的基于NSGA
‑Ⅱ
算法的二级减速齿轮系统的齿面修形优化方法，其特征在于，步骤S4中的优化变量为啮合齿轮副中小齿轮压力角修形量x1、齿形鼓形修形量x2、螺旋角修形量x3和齿向鼓形修行量x4。6.根据权利要求1所述的基于NSGA
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算法的二级减速齿轮系统的齿面修形优化方法，其特征在于，步骤S4中，选择多种不同负载工况下的承载传递误差峰峰值最小作为目标函数，以三种不同负载工况下的传递误差峰峰值最小作为目标函数为例，目标函数的表达式如下：式中，T
ej
表示在工况j下，齿轮副在一个啮合周期内的承载传递误差，f1(x1,x2,x3,x4)、f2(x1,x2,x3,x4)、f3(x1,x2,x3,x4)表示3种不同工况下齿轮承载传递误差峰峰值；所述优化变量的约束范围是根据实际加工能力确定的，其中：
式中，x
1min
为压力角修形量的最小值，x
1max
为压力角修行量的最大值，x
2min
为齿形鼓形修形量的最小值，x
2max
为齿形鼓形修形量的最小值，x
3min
为螺旋角修形量的最小值，x
3max
为螺旋角修形量的最小值，x
4min
为齿向鼓形修行量的最小值，x
4max
为齿向鼓形修行量的最小值；所述的避免齿面接触斑点偏载作为约束条件的表达式P
edgemaxj
/P
maxj
<k
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)式中，k为小于1的数，P
edgemaxj
为工况j下的齿面边缘最大接触应力，P
maxj
...

【专利技术属性】
技术研发人员：上官文斌，崔家铭，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：